特约主编：

导读：随着智能时代的来临，深度学习和图像识别相关技术得到了越来越广泛的关注与应用。深度学习和图像识别已成为推动工业4.0 和双碳目标的重要实施路径。目前,深度学习已经广泛应用于语音识别、文本分析、知识图谱、图像识别、视频分析等诸多领域。为了促进深度学习和图像识别的核心技术交流，《电子技术应用》特推出“深度学习和图像识别”主题专栏。本专栏针对深度神经网络模型理论研究及应用、深度强化学习理论研究、图像增强/特征提取/对齐/检索方法研究、数字图像相关方法研究、图形/文字识别相关研究、图像识别在工程/医学/生物等应用研究、图像识别模型轻量化进行研究和讨论。期待对深度学习和图像识别的研究和应用提供有益的借鉴。

特约主编：

朱小燕，清华大学计算机系教授、博士生导师，清华大学智能技术与系统国家重点实验室主任，北京市计算机学会副理事长，《电子技术应用》编委会委员。入选“人工智能全球女性榜单”和“2019 年度中国人工智能100 人榜单”。从事人工智能领域相关工作30 余年，主要研究领域为智能信息处理，包括人工神经网络、机器学习、自然语言处理、智能信息获取、智能问答系统等。获得国家发明专利十余项，在国际刊物和会议上发表论文100 余篇。近年研究工作集中于人机对话/交互的研究，所研究的原型系统应用于多家知名企业。华来知识首席科学家，华来知识创始人之一。

利节，重庆科技学院副教授、硕士生导师，重庆市人工智能学会智慧交通专业委员会委员，西藏自治区高原复杂环境信息传输与处理工程研究中心特聘研究员，IIC SPI 国际会议程序委员会主席。在IEEE Transactions on Industrial Informatics、IEEE Transactions on Industrial Electronics 等期刊上发表学术论文40 余篇；出版著作《人工智能》广受业内好评。研究方向包括机器学习、图像识别、视频分析、智能芯片、边缘加速和片内计算。

王东，英国爱丁堡大学博士，清华大学副研究员、语音语言技中心副主任，曾任IBM 中国高级软件工程师，英国爱丁堡大学Marie Curie 研究员，法国EURECOM 博士后研究员，美国Nuance 公司高级研究科学家。研究方向包括机器学习、语音信号处理、自然语言理解等，在领域主流期刊和会议发表论文150 余篇，著有《机器学习导论》《人工智能》等著作。