简介:摘要:近年来,中美贸易摩擦加剧、俄乌战争爆发,国际形势不断变化,随之引发我国的“军 事热”、“国防热”,全国很多城市都开始谋划建设军事主题公园。但目前尚未形成成熟的 军事主题公园的规划设计理论和设计方法。本文提出“馆园一体”的规划思路,并在武汉市 中山舰军事主题公园中进行实践。文章以军事主题为切入点,围绕“博物馆”和“主题公 园”如何更好地融合、充分发挥各自特点和优势、进而形成合力等方面开展分析和论述。
简介:摘要:泉州南安市郑成功文化主题园是南安市重点引进的文化体验、文旅休闲、产业提升主题项目,也是南安大力弘扬郑成功故里城市品牌的重要举措。文章从郑成功文化挖掘、厦漳泉文旅市场研判等方面入手,结合南安产业升级需求,对郑成功主题文化园进行整体策划、规划及设计。
简介:【摘要】幼儿教师基于幼儿的思维特点、经验范畴、知识区域、兴趣爱好等,正确地分析和理解幼儿在个别化学习活动中表现出来的认知特点和兴趣,这样才能对幼儿行为进行多元观察与多样指导。针对大班幼儿的个别化学习,教师选择适当的观察方法,采取适度的教育指导能在幼儿最需要的时候起到促进的作用。
简介:摘要:随着智能电网的快速发展,电能质量监测成为了保障电网稳定运行和电力用户质量需求的重要任务。传统的电能质量监测方法存在着数据处理复杂、诊断效果不稳定等问题。为此,本文提出了一种基于深度学习的电能质量监测方法,通过深度学习模型对电能质量数据进行分析和诊断,提高了监测的准确性和稳定性。
简介:摘要:随着交通运输的日益发展,道路积雪和结冰问题对交通安全和效率产生了严重影响。本研究基于深度学习,提出了一种高效准确的道路积雪与结冰检测技术。该技术融合了多模态数据,采用卷积神经网络和循环神经网络进行特征提取和时序建模。数据增强和模型训练进一步提升了模型性能。实验结果验证了该技术的有效性,能够在各种气象条件下实现精准的道路结冰检测。
简介:摘要:随着GB55系列全文强制性工程建设规范的发布与实施,在电气专业领域,一些现行的工程建设标准相关强制性条文被同时废止,一些专业术语、概念的诠释有了较大的调整,一些电气工程做法有了更具体的要求。本文总结电气专业建设工程强制性条文规范的构成,全文强制性工程建设规范条文学习心得,以及在设计中遇到的一些问题的个人思考。希望借此能够更好地学习全文强制性工程建设规范,将规范规定条款落实在具体工程设计中。
简介:摘要:随着航空业的蓬勃发展,空中交通管制系统面临着越来越复杂的挑战。数以千计的飞机在天空穿行,需要精密的规划和协调,以确保安全、高效的航空运行。传统的空中交通管制系统在面对不断增加的飞行器数量和航空活动的同时,逐渐显露出其在应对复杂情境和提升效率方面的局限性。在这一背景下,深度学习算法作为人工智能领域的前沿技术之一,为改进空中交通管制系统提供了新的可能性。深度学习算法以其对大规模数据的高效处理和对复杂问题的学习能力而著称,这使得它成为解决空中交通管制中挑战性问题的有力工具。本论文旨在深入探讨深度学习算法在空中交通管制中的应用研究,探讨其在航班路径规划、飞机间通信与协同、以及空中交通流量管理等方面的潜在贡献。通过深度学习算法的引入,我们有望实现更为智能、灵活的空中交通管制系统,为航空业提供更安全、高效的运营环境。然而,这一领域仍面临着许多技术和管理上的挑战,需要综合考虑深度学习算法的优势与挑战,以期为未来空中交通管理的发展提供有益的参考与建议。
简介:摘要:图像分割和目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向,深度学习技术的快速发展为其提供了强大的支持。本文基于深度学习的图像分割与目标检测算法进行了研究,提出了一种结合卷积神经网络和区域提议网络的综合方法,以提高图像分割和目标检测的准确性和效率。通过实验证明了该方法在各种图像数据集上的优越性。
简介:摘要:本文探讨了基于机器视觉和深度学习的杂草识别系统。杂草是农业生产中的主要问题之一,对作物产量和品质造成严重威胁。传统的杂草识别方法面临着特征提取难、分类效果有限等挑战。而近年来,深度学习技术的快速发展在杂草识别领域展现出了强大的潜力,为实现高效、准确的杂草识别提供了新的解决方案。本文将首先介绍传统的杂草识别方法,然后重点探讨深度学习在杂草识别中的应用,以及深度学习方法相较于传统方法的优势。