深度学习作为人工智能的核心技术，已广泛应用于多个领域。以下是几个典型场景与技术解析：
1. 医疗影像诊断
通过卷积神经网络（CNN）分析X光、CT等医学图像，辅助医生识别肿瘤、骨折等病变。
**技术亮点**：自动标注病灶区域，提升诊断效率与准确性。
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2. 自动驾驶系统
利用深度强化学习（DRL）优化车辆路径规划与实时决策，如特斯拉Autopilot的感知模块。
**技术亮点**：多传感器融合+目标检测算法，实现复杂路况应对。
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3. 图像生成与风格迁移
基于生成对抗网络（GAN）的DeepArt项目，可将普通照片转化为梵高/莫奈等艺术风格。
**技术亮点**：通过神经网络学习艺术作品特征并应用到新图像中。
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4. 自然语言处理
BERT等预训练模型在问答系统、文本分类等场景的落地，如智能客服对话理解。
**技术亮点**：双向Transformer架构实现上下文语义理解。
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深度学习持续推动技术边界，建议结合具体业务场景选择合适模型与框架。