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毕业论文设计

使用深度学习技术在人工智能硬件上实现

关键动作识别

摘要：随着人工智能的发展，越来越多的硬件设备被用于各种用途，包括智能家居、安防监控、机器人等等。在这些应用中，关键动作的识别对于设备的准确执行非常重要。本文提出一种使用深度学习技术在人工智能硬件上实现关键动作识别的方法。我们使用了基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的深度学习模型，对真实的运动数据集进行训练和测试，实现了准确的关键动作识别。实验结果表明，该方法可以在训练数据集上达到较高的准确率，同时在测试数据集上也能够取得良好的结果。

关键词：人工智能、硬件、深度学习、卷积神经网络、循环神经网络、运动数据集、关键动