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目标识别是水声探测中的重要技术环节，也是一项难题。利用深度学习理论开展水声目标信号特征学习与分类识别，已成为当前的研究热点。本书总结了作者及课题组近年来利用深度学习理论开展水中目标识别研究的成果。首先，探讨了典型深度学习模型应用于水中目标识别的可行性问题，在此基础上分别研究了卷积神经网络、循环神经网络、深度卷积生成对抗

铁路实体选线是传统中心线选线在三维设计环境下的拓展，是最能反映选线设计本质的一种三维正向设计模式。铁路三维环境的快速建立是实现铁路实体选线的关键。本书从长大带状三维地形环境建模、三维工程地质环境建模、线路实体三维自动化建模、列车与线路三维运动场景建模与仿真四个方面，系统介绍了面向实体选线的铁路三维环境建模理论与方法，基

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利用深度学习进行图像检测和特征提取是近年来的研究热点。本书通过系统总结国内外路面裂缝病害自动识别和提取的相关成果，详细介绍深度学习的相关理论，构建改进残差网络与注意力机制的语义分割网络，结合双注意力机制的语义分割网络，基于高分辨率模型的裂缝病害图像分类和分割网络，以及基于可变形单步多框目标检测的裂缝检测模型，对裂缝病害

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