基于深度学习的电子产品智能功能集成与性能优化研究

张 美娇
深圳市宏茂电子科技有限公司

摘要


随着人工智能技术的快速发展，深度学习已成为推动电子产品智能化升级的核心动力。传统电子设备在感
知、识别、交互与决策能力方面存在明显局限，而深度学习的加入使其在视觉处理、语音识别、动作分析与环境感
知等功能上获得显著提升。本文围绕电子产品智能功能集成与性能优化展开研究，系统分析了智能识别、智能交互、
行为预测、模型轻量化、端侧部署以及系统级协同架构等关键技术，构建了基于深度学习的智能功能集成技术体系。
通过典型电子设备实验验证，包括图像增强、语音助手、健康监测等任务，结果表明深度学习模型在精度、响应速
度与整体系统稳定性方面均优于传统方案。同时，本文提出计算资源调度、能耗优化、推理框架增强等性能优化策
略，实现了端侧设备上智能功能运行效率的显著提升。本研究为智能电子产品的工程实现与产业升级提供了重要技
术路径和实践依据。

关键词


深度学习；电子产品；智能功能集成；模型轻量化

全文:

PDF


参考


[1]王岩，黄莹，郭威.基于深度学习的电子发票异常

行为检测模型[J].兵工自动化，2025，44（10）：16-20.

[2]丁宸聪.基于选择性深度嵌入聚类的复杂未知雷

达信号分选方法[J].智能科学与技术学报，2025，7（03）：

329-337.

[3]张楠楠，戎真真，任奥林，等.深度学习技术

在电子信息信号处理中的应用研究[J].信息记录材料，

2025，26（09）：92-94.

[4]谭恒颖.深度学习在图书馆电子资源自动分类中

的应用[J].电子技术，2025，54（05）：280-281.

[5]Guo L, Meng J, Hao W, et al. Improvement of

mask R-CNN and deep learning for defect detection

and segmentation in electronic products.[J].PloS

one,2025,20(9):e0329945.

[6]张华燕.基于产品导向的深度学习课堂构建——

以中职电子专业教学为例[J].职业教育（下旬刊），2020，

19（10）：88-92.


Refbacks

  • 当前没有refback。