简介：摘要：基于内容的图像检索(CBIR)自90年代初期就已成为计算机视觉领域中一个具有挑战性的问题。其目的是根据查询图像的语义信息从具有海量图片的数据集中找到与查询图像在语义上相似的图像。CBIR方法可以分为两个不同的任务，即类别图像检索(CategorylevelImageRetrieval,CIR)和实例图像检索(InstancelevelImageRetrieval,IIR),也称为实例检索。CIR的任务是找到与查询目标相同类别的任意图像，而IIR的任务是找到与包含特定实例相同实例的查询图像。

简介：

简介：摘要：随着我国进入中国特色社会主义新时代，社会主要矛盾发生转化，人民群众对终身教育和终身学习提出了更高要求。知识在现代社会得到了前所未有的重视，终身教育和终身学习的观点得到普遍认可。员工是企事业单位最活跃的人力资源和人力资本，他们的终身学习是构建全民终身教育体系的重要组成部分，也是企事业单位创造经济效益和社会效益的关键因素。作为员工自愿结合的群团组织，工会肩负教育职能，拥有广泛群众基础和多样化载体，成为推进员工终身学习建设中不可或缺的中坚力量。新时期下工会通过树立终身学习的教育理念，建立分层分类的员工培养制度，加快工会平台化建设，为工会推进员工终身学习提供平台支持和系统保障。

简介：摘要：随着现阶段人们生产生活方式的转变，对汽车的依赖性越来越强，但因硬件设备的限制，导致其应用性能无法满足人们日益增长的需求，人工智能技术的不断发展，汽车智能驾驶系统，已经成为人们广泛关注的热点领域。而基于深度学习的汽车智能驾驶系统设计，作为一种强大的机器学习方法，具有大规模数据复杂模型应用的能力，被广泛应用于汽车智能驾驶系统设计中，以实现汽车智能驾驶系统的高效可靠。本文就基于深度学习的汽车智能驾驶系统设计，展开分析和论述，希望以此可以给广大相关工作者，以建议或启发。

简介：摘要： 本论文针对工程建设标准化中结构实体的检测问题，提出了一种基于深度学习的算法。首先，构建了一个大规模的结构实体数据集，并对其进行标注。然后，采用深度卷积神经网络（CNN）结合多尺度特征融合的方法，实现了高效准确的结构实体检测。通过实验证明，所提算法在不同场景下能够有效地检测出各种结构实体，并且具有较低的误检率和漏检率。该算法的研究成果对于促进工程建设标准化的应用具有重要意义。

简介：摘要：本文探讨了商品房价值的预测问题，采用了机器学习的方法，以东莞市为例，构建了一种能够预测商品房价值的模型。从地理位置、公共设施、商业设施、交通条件、人口分布、房屋属性等六大维度选取了21个特征因素，并计算了它们与房价的相关性。通过对比lasso回归、回归树模型、随机森林、梯度提升树等机器学习模型预测性能，发现随机森林的预测效果最好。根据训练好的模型，对东莞市全域的商品房价进行了模拟评估，并生成了商品房价值地图。此外，还计算生成了商品房性价比地图，为购房者提供了一个参考，也为房价地图研究提供一个新视角。

简介：摘要：随着科学技术的不断发展和计算机技术的迅猛进步，智能汽车电子设备故障智能诊断和检测系统的应用越来越广泛，能够自动化检测和识别智能汽车电子设备的故障和问题，并将之反馈给工作人员，提高电子设备运行的安全性和可靠性。本文主要针对大数据深度学习背景下智能汽车电子设备故障智能诊断和检测系统的应用进行探究，希望能为汽车制造以及检修行业的发展提供一定的参考。

简介：摘要： 本文提出了一种基于机器学习的露天矿山开采生产效率优化方法，该方法利用机器学习技术对矿山生产数据进行分析和预测，从而实现矿山生产效率的提高。首先，本文介绍了露天矿山开采的基本情况及其生产过程。其次，针对露天矿山开采中的问题，提出了基于机器学习的解决方案，并对其进行了详细的描述。最后，通过实际应用案例验证了本文提出的方法的可行性和有效性，表明本文提出的基于机器学习的露天矿山开采生产效率优化方法是一种可行的解决方案。

简介：摘要：21世纪是学习型社会，这已成为时代的潮流，也是每一个组织的必备素质，企业工会作为企业的重要组成部分，如何更好地发挥其职能作用，帮助企业解决生产经营中的问题，也成为企业工会当前工作的一个重要课题。近年来，一些企业工会组织在创建学习型组织方面做了许多有益的探索和尝试，积累了一定的经验，在深入开展学习型组织创建活动中，笔者认为必须要充分认识工会在学习型组织创建中的重要地位和作用，把握好当前形势下工会开展学习型组织创建活动的一些具体做法和策略，本文根据实际经验对此谈一些看法和体会。

简介：摘要：高铁工程安全性指标（HRPSI）是高铁工程失效与事故的主要指标，其变化特征及其影响因素的识别与预报是高铁工程安全性评价与预报的关键。本项目拟以高铁运行10年为研究对象，以高铁运行10年为研究对象，建立两类具有深度特征的高铁运行状态时序预测模型。通过对皮尔森系数进行预报，验证了两个预报模式的正确性。采用 GRU (Gatecontrol Review Unit, GRU）进行的预报，对训练组的皮尔森因子为0.9371，对试验组的 Pierson因子为0.9221，对工业生产和服务保障指标的发展方向具有较强的预报能力。

简介：摘要：本文研究了基于深度学习的电动机故障诊断与预测方法。首先，对深度学习进行了概述，包括深度学习的基本原理和常用的网络结构。然后，对电动机故障的类型和成因进行了介绍，包括常见的故障类型和引起故障的因素。接着，提出了基于深度学习的电动机故障诊断与预测方法，包括数据采集与预处理、特征提取、模型训练和故障预测等步骤。最后，通过实验验证了该方法的有效性，并对未来的研究方向进行了展望。

简介：摘要：本研究综合分析了基于深度学习的结构工程设计与优化方法，深入探讨了传统方法的局限性和挑战，以及深度学习在结构设计中的应用潜力。案例研究展示了深度学习模型在结构优化和性能预测方面的效果，并与传统方法进行了比较分析。结果表明，基于深度学习的结构优化模型具有更高的效率和优化效果，为结构工程领域的技术创新提供了新的思路和方法。未来研究可进一步探索深度学习在结构工程中的应用，并不断优化模型以提高设计效率和质量。

简介：摘要：当今，我国经济发展十分迅速，随着城市化进程的加快，建筑行业取得了长足的发展。但是在实践中，仍然存在许多问题，影响了建筑的质量。建筑物的质量不但关系到建筑企业的经济效益，同时也影响着人们的生产以及生活。而建筑物的结构设计以及施工的管理工作，是建筑工程质量以及施工得以顺利开展的重要保障。建筑企业的相关管理人员以及设计人员应当加强这两方面的工作，促进建筑行业的发展以及经济的繁荣。

简介：摘要：机电工程中的机器学习与数据驱动建模是一门研究如何利用机器学习方法和数据分析技术来建立和改进机电系统模型的学科。它在实现机电系统自适应控制、故障诊断、优化设计等方面具有广泛的应用。本文对机电工程中的机器学习与数据驱动建模进行了研究，探讨了其在机电系统中的重要性和应用。

简介：摘要：本文旨在探讨电子信息在教育与远程学习中的创新与实践。通过分析当前电子信息技术在教育领域的应用，以及远程学习模式的兴起，探讨了电子信息技术对教育教学带来的创新和变革。结合实际案例与数据分析，对电子信息技术在教育与远程学习中的实际应用进行了深入研究和论证，旨在为相关领域的实际工作提供参考和借鉴。

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简介：摘要：本论文研究了基于深度学习的自动化仪表故障诊断算法。首先介绍了仪表故障诊断的重要性以及深度学习的基本原理。然后探讨了深度学习在仪表故障诊断中的优势，并提出了一种基于深度学习的自动化仪表故障诊断算法。该算法包括数据预处理、深度学习模型设计等，该算法在仪表故障诊断中具有较高的准确性和稳定性。

简介：摘要：本文介绍了基于深度学习的土木工程结构健康监测与预测方法。首先，概述了传统监测方法的局限性，并分析了深度学习在结构监测中的优势。随后，详细介绍了基于深度学习的监测方法，包括数据采集与预处理、模型选择与设计、以及模型训练与优化等步骤。其次，讨论了结构健康预测模型，包括基于监测数据的健康状态预测模型和基于历史数据的结构寿命预测模型。最后，总结了本文的研究成果和展望，指出了未来研究的方向。基于深度学习的土木工程结构健康监测与预测方法为提高结构安全性和可靠性提供了新的解决途径，具有重要的理论和实践意义。

简介：摘要：为了探讨人工智能（AI）和机器学习（ML）在市政路桥施工中的应用现状与潜力，本文采用文献综述和理论分析方法，分析了AI和ML在施工管理、物流优化和质量控制等方面的具体应用。研究显示，AI技术通过自动化施工管理系统和智能物流优化，能显著提升施工效率和资源利用效率。而ML技术则通过质量监测与实时反馈机制，有效改善施工质量控制。尽管技术应用带来诸多优势，但推广应用和人才培养仍面临挑战。未来，应加强技术创新与实践结合，推动AI和ML技术在市政路桥建设中的广泛应用，为城市基础设施建设提供可持续发展的智能化解决方案。