基于CNN、卷积和全连接的图像识别卷积神经网络算法示意图，依次经过输入、卷积层、池化层、全连接层，最终输出分类结果，展示了CNN在图像识别中的应用。

Transformer的注意力机制卷积神经网络结构示意图，包括多头自注意力机制、前馈网络以及位置编码，通过这些组件共同实现对输入序列的深入理解与表示。

基于CNN的煤自燃优选气体数据筛选算法示意图，整个流程通过卷积和池化操作提取特征，然后通过GRU进行时序或序列建模，最终通过全连接层得到预测结果，实现对煤自燃优选气体数据的有效筛选。

基于Separate和Reconstruct的空间精细化特征算法处理算法图，该算法通过“分离-重构”两个主要步骤，对输入特征进行精细化处理，生成更高质量的空间特征表示。