Title: 基于深度学习的生物计算机应用技术研究Abstract:随着计算机科学技术的不断发展，生物领域的计算机应用技术也得以快速发展。
本文研究的目的是探究基于深度学习的生物计算机应用技术，并结合实际案例进行实验验证。
本文首先介绍了深度学习的基本理论和相关研究进展，并阐述了其在生物计算机应用技术方面的应用。
其次我们基于生物图像处理系统，探究了深度学习在生物图像分析与识别中的应用。
我们使用了卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、深度玻尔兹曼机(Deep Boltzman Machine)等深度学习模型分别进行生物图像的分类识别、文献情报挖掘和蛋白结构预测等生物计算机应用技术的实验研究，并对比实验结果与传统机器学习方法的对比。
最后，我们总结了深度学习在生物计算机应用技术中的优点、不足之处，以及未来的应用前景和发展方向。
Keywords: 生物计算机应用技术；深度学习；卷积神经网络；循环神经网络；深度玻尔兹曼机；生物图像处理Introduction:近年来，随着计算机科学技术的不断发展和应用，生物领域中人工智能技术的应用得到了广泛的关注和研究。
其中，基于深度学习的生物计算机应用技术得到了越来越多的关注和研究。
深度学习具有很高的学习效率、准确率和稳定性，可以在生物图像分析、蛋白质结构预测和文献情报挖掘等领域中得到应用。
本文的研究目的是探究深度学习在生物计算机应用技术中的应用，并通过实验验证对其效果进行研究。
Methodology:1. 深度学习的基本理论和重要性；2. 生物计算机应用技术与深度学习的结合；3. 生物图像处理中深度学习的应用；4. 使用深度学习进行生物计算机应用技术的实验，并与传统机器学习方法对比研究；5. 对研究发现进行总结和分析。
Results:通过对多种不同深度学习模型进行实验，我们验证了深度学习在生物计算机应用技术领域中的应用效果。
利用基于深度学习的卷积神经网络对生物图像进行分类识别，实验结果发现，深度学习模型相较于传统机器学习模型，有着更高的准确率和稳定性。
应用循环神经网络进行文献情报挖掘，可以更准确地分析文献信息，挖掘出潜在的有价值的数据。
而使用深度玻尔兹曼机进行蛋白结构预测，未来也有非常广阔的应用前景。
Conclusion and Future Work:本文通过实验和分析，验证了深度学习在生物计算机应用技术领域中的优越性。
不过，深度学习仍存在一些局限性，例如数据量不足、训练时间长等问题。
为了解决这些问题，未来的研究应该进一步优化深度学习算法，探究新的计算机应用技术在生物计算机应用中的作用，进一步拓宽生物计算机应用技术的应用领域，并提高其在生物研究及临床应用中的实用性。