| 技术领域 | 应用方向 | 研究工具 |
|---|---|---|
| 卷积神经网络 | 图像特征提取 | TensorFlow框架 |
| 循环神经网络 | 时序数据分析 | PyTorch平台 |
科研初期重点构建深度学习理论基础，中期开展计算机视觉项目实践，后期完成符合国际标准的学术论文写作。每个阶段设置阶段性成果检测节点，确保研究进度可控。
提供GPU云计算资源支持，可调用NVIDIA Tesla V100计算卡进行模型训练，保障复杂神经网络运算效率。
开放IEEE Xplore、SpringerLink等核心数据库的机构访问权限，保障文献检索的全面性和时效性。
建立三级学术审核体系：导师初评→专家委员会复核→国际期刊预审模拟。设置3次重大修改机会，确保论文达到EI/CPCI/SCOPUS收录标准。
