渔业资源养护利用AI图像识别技术对海洋生物进行识别和分类，有效帮助渔民准确了解捕捞情况，减少过度捕捞，实现渔业资源的可持续发展。优化技巧方面将深度学习算法与传统计算机视觉算法相结合，提高识别精度，通过数据增强等方法降低模型过拟合风险。

在电力设备检测中利用AI图像识别技术自动发现设备故障，提高检修效率。优化技巧上引入了迁移学习，利用预训练模型加快收敛速度，通过注意力机制提升模型对细节的捕捉能力。

水质监测是项复杂的工作，精确地分析各种参数的AI图像识别技术通过摄像头实时监控水体状态，快速识别水质异常。在此过程中采用了多任务学习的方法，让模型学习多种特征，提高了预测准确性。