深度学习算法在钢铁质量检测中的应用

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摘要： 我国钢铁产业正经历产业结构优化升级、钢铁产品由量到质的革命性阶段。高效率、高精度且具有普适性质的深度学习算法对复杂钢铁产品质量检查具有重要意义。针对目前钢铁行业质量检查中不可逆损耗、抽样效率低、人工成本高和检测可靠性差等关键技术挑战，文章创新性地通过整合组批算法、性能预测模型，提升了网络运算速度、钢铁产品检测效率，进而大大地降低了检测成本。（剩余5569字）

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