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20245thInternationalConferenceonBigData&ArtificialIntelligence&SoftwareEngineeringhttp://www.icbase.org/截稿日期：2024-09-13通知日期：2024-09-13会议日期：2024-09-20会议地点：Wenzhou,China届数：5征稿：The20245thInternationalConferenceonBigD

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1.背景介绍深度学习是一种人工智能技术，它旨在模拟人类大脑中的神经网络，以解决复杂的问题。深度学习的核心思想是通过多层次的神经网络来学习数据的复杂关系，从而实现自主学习和决策。深度学习的发展历程可以分为以下几个阶段：1980年代：人工神经网络的基础研究，主要关注神经网络的结构和

1.背景介绍图像检索是一种计算机视觉技术，主要用于根据用户提供的查询图像，从图像库中找到与查询图像最相似的图像。图像检索在许多应用中发挥着重要作用，例如医疗诊断、商品推荐、人脸识别等。随着大数据时代的到来，图像库的规模不断扩大，这使得传统的图像检索方法在准确性和效率方面面

1.背景介绍深度学习已经成为处理复杂数据和模式的首选方法。随着数据规模的增加，深度学习模型也在不断增长。然而，这些模型需要大量的数据和计算资源来训练，这可能是一个挑战。在这种情况下，TransferLearning（传输学习）成为了一种有效的解决方案。TransferLearning是一种机器学习方法，

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1.背景介绍人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是一门研究如何让计算机模拟人类智能的学科。在过去的几十年里，人工智能研究者们一直在寻找一种方法来让计算机理解和处理自然语言、图像、音频等复杂的信息。随着大数据、深度学习等技术的发展，人工智能领域取得了重大的进展。深度学

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