简介:摘要:随着社会的发展和全球化的加速,新型动物疫病的爆发对农业生产、生态安全和公共卫生构成了严重威胁。本文系统研究了新型动物疫病的种类、特点及其对社会经济和健康的影响,并深入探讨了生物学方法、分子生物学技术、遥感与地理信息系统技术以及人工智能与大数据分析在新型动物疫病早期预警中的应用和作用。通过对国内外研究现状和进展的分析,指出了当前研究的不足之处,并对未来新型动物疫病早期预警技术的发展方向和应用前景进行了展望。本文旨在为新型动物疫病的有效预防和控制提供理论支持和技术参考,以期为保护人类健康和促进社会可持续发展做出贡献。
简介:摘要:自动作文评分( AES )是利用计算机技术对中文或者英文作文进行评分的任务。近年来随着人工智能(Artificial Intelligence,AI)、机器学习(Machine Learning,ML)与深度学习(Deep Learning,DL)的迅速发展,自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)作为人工智能领域重要分支也得到了学术界和产业界的充分重视,越来越多的基于NLP技术的应用出现在人们的视野当中。随着全世界大部分国家对教育的重视程度越来越高,教育领域内的NLP应用得到了国内外研究机构与产业界的重点关注。
简介:摘要:我国地域地质条件复杂,且西南部受青藏高原隆起的影响,因此产生了不少的地质灾害。尤其对于高原地区而言,缺氧和严寒环境,使得勘察人员难以对可能发生的地质灾害监控到位,交通设施和人民生命财产受到地灾隐患威胁。对于边坡监测的方法,研究人员从理论上常以边坡稳定性的内因与外因的研究为主。现在基于卫星遥感的滑坡预警技术、窄脉冲微波技术滑坡监测、光纤光时域反射技术、物联网的滑坡监测系统等边坡监测与预警手段已渐露头角。
简介:摘要:电力行业作为现代社会不可或缺的基础产业之一,其服务质量直接关系到广大客户的生活和生产。然而,由于电力客户的多样性和诉求的复杂性,传统的客户服务管理模式已经难以满足日益增长的需求。本文以电力客户诉求热点预警为研究主题,旨在通过引入先进的数据挖掘和机器学习技术,构建一个能够及时识别并预测电力客户关注的热点问题的模型。在文献综述中,我们分析了电力客户服务的现状以及热点预警的概念与方法。通过对电力客户诉求热点的特征进行深入分析,我们提出了一个基于数据挖掘和机器学习的预警模型,并详细阐述了模型的构建、验证与优化过程。在案例分析中,我们收集了实际案例并展示了模型在实际中的应用效果,通过客户反馈的关键信息实现了对热点事件的准确识别。最后,本文对模型的局限性进行了讨论,并提出未来电力客户服务的发展方向,为电力行业提供了一种提高服务效率和客户满意度的新思路。
简介:摘要:通过分析GSM Modem(以WaveCom为例)短信长报文数据格式,检测值班手机收到的短信,并通过数据筛选,选择出预警短信,将短信入库到MYsql数据库服务器,并提供数据API,与腾讯云图(TCV)链接,在用户端大屏显示实时预警。程序基于VB.net,与WaveCom设备通过串口通信,执行AT命令,收取短信报文,根据报文接收时间,总条数,当前索引组合将单条报文组合为长报文,使用SQL语句操作入库。按照微信机器人开发文档,将数据打包成JSON格式,推送给机器人webhook地址。开发短信转发程序,将重要天气预报预警短信及时发送,可提高短信转发的时效,节省人员消耗,优化值班模式,同时减少因为人工产生的错误。