简单来说，卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算。(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料)

人工智能-项目实践-电力负荷-基于LSTM的电力负荷预测 基于LSTM的电力负荷预测 预测的MAPE为2.3%，

时序预测 | MATLAB实现Bayes（贝叶斯）优化LSTM(长短期记忆神经网络)时间序列预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上。

回归预测 | MATLAB实现CNN-LSTM多输入单输出（完整源码和数据） 本次运行测试环境MATLAB2020b，MATLAB实现CNN-LSTM多输入单输出预测。

回归预测 | MATLAB实现Attention-LSTM(注意力机制长短期记忆神经网络)多输入单输出（完整源码和数据） 多输入单输出,运行环境MATLAB2020b及以上。

回归预测 | MATLAB实现LSTM(长短期记忆神经网络)多输入单输出（完整源码和数据） 多输入单输出，运行环境MATLAB2018b及以上。

时序预测 | MATLAB实现LSTM时间序列未来多步预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上，可以实现未来100个值的预测。

使用MATLAB的最新的app功能开发的一个带界面车牌识别系统,包括车牌定位，字符分割，CNN识别。打开后，双击，License_plate_recognition_developing.mlapp，启动app对话框，然后点击绿色三角形运行即可。

时序预测 | MATLAB实现CNN(卷积神经网络)时间序列预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上。

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 卷积神经网络仿造生物的视知觉（visual perception）机制构建，可以进行监督学习和非监督学习，其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化（grid-like topology）特征，例如像素和音频进行学习、有稳定的效果且对数据没有额外的特征工程（feature engineering）要求。