简介：摘要：

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简介：摘要：随着我国交通基础设施建设的快速发展，交通建筑施工企业在国民经济中的作用日益凸显。然而，由于市场竞争激烈、监管体系不完善等原因，一些企业存在违法违规行为，严重影响了工程质量和安全，损害了行业形象。因此，建立健全交通建筑施工企业信用评价监管机制，对于规范市场秩序、提高工程质量、保障公共安全具有重要意义。

简介：摘要：在工程招标过程中，投标人的信用评价是确保项目顺利进行的关键环节。信用评价涉及投标人的财务状况、历史业绩和其合规性。通过对投标人进行全面的信用评估，招标方可以有效识别潜在的风险点，预防合同执行中的不确定性，保障工程质量和进度。建立一个科学、公正的信用评价体系，对于提升工程招标效率和质量具有重要意义。

简介：摘要：本研究旨在构建一个高效准确的信用评分模型，以解决金融机构在信贷决策过程中对借款人信用评估的难题。在当前的大数据环境下，借款人的各类信息可以从多个维度进行收集，包括但不限于个人基本信息、征信信息、财务状况、行为特征等。为了充分利用这些信息，本研究采用了一种基于优化粒子群算法的子模型组合方式来构建信用评分模型。首先，我们将收集到的信息分为几个不同的类别，并为每一类信息建立一个逻辑回归子模型，以此来计算各个维度的信用评分。逻辑回归模型因其解释性强、计算效率高而被广泛应用于信用风险评估中。然后，为了得到一个综合的信用评分，我们需要确定这些子模型评分在最终评分中的权重。这里，我们引入了模拟退火粒子群优化算法（Simulated Annealing-Particle Swarm Optimization, SAPSO）来寻找最佳的权重组合，并将此算法与线性回归计算组合权重、基于遗传算法的优化组合权重进行比较。我们在实际数据集上进行了实验验证，通过模拟退火粒子群算法的优化，我们能够找到一组权重，使得组合后的信用评分模型在预测准确性上达到最优。证明了该方法相较于传统单一模型建模方式不仅提高了信用评分的准确性，而且通过子模型的建立，增强了模型对借款人信用状况的解释能力。此外，模型的构建过程考虑了不同信息类型的重要性，使得评分结果更加客观和全面。本研究为信用风险评估领域的研究提供了一种新的模型构建思路，对于金融机构的风险管理和信贷决策具有重要的实践意义和实际应用价值。

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简介：摘要：本文旨在探讨自适应控制算法在电力拖动系统中的应用及其性能评价。首先，介绍电力拖动系统的重要性和面临的挑战，随后详细阐述自适应控制算法的基本原理及其在电力拖动系统中的具体应用。接着，分析自适应控制算法在提高系统稳定性、响应速度和效率方面的优势，并通过实例验证其实际效果。最后，对自适应控制算法在电力拖动系统中的性能进行评价，并提出改进和优化的建议。

简介：摘要：随着人们生活水平的提高，人们对室内空气质量的要求也越来越高。传统的空气质量检测方法需要使用大型仪器设备，成本高昂且操作繁琐，且往往无法实时监测和评价。基于深度学习算法的方法能够通过传感器采集的环境数据，实现对室内空气质量的精准监测和评价，具有较高的实用性和可操作性。基于此，本文章对基于深度学习算法的室内空气质量检测与评价方法进行探讨，以供相关从业人员参考。

简介：摘 要：为了能够有效解决类肤色背景下图像中高效分割静态手势困难的问题，本文将利用质心分水岭算法的静态手势分割算法模型，通过实验发现，该模型对于静态手势的识别率已经达到97.63%。

简介：摘要：计算电磁学已成为解决复杂电磁工程问题最有效的方法之一，本文对现有的电磁仿真算法总结，并提出电磁仿真算法的选取建议。

简介：摘 要：本项研究以大学生信用消费为方向展开研究，对于目前多发的大学生信贷风险事件具有针对性。研究结果可以为预防、减少、解决大学生信贷风险事件提供思路。具体从大学生对信用消费的使用原因、消费心理等四个方面展开研究，对于指导大学生如何健康消费、合理消费，规避大学生过度超前消费、透支消费具有重大意义。

简介：【摘要】《数学课程标准》指出：鼓励算法多样化和解决问题策略的多样化。由于学生生活背景、知识经验、思维发展和思考角度的不同，他们对数学问题的认识也会不同，所使用的方法必然也是多样，教师就应尊重学生的想法，鼓励学生独立思考，提倡计算方法的多样化。

简介：摘要：目标检测算法在不断更新迭代，从20世纪90年代至今，目标检测领域已经发生了翻天覆地的变化。本文简要梳理了目标检测算法的发展历程，重点对YOLOv1和YOLOv3两代算法进行了详细讨论，同时还探讨了YOLO算法在农业、工业、医学和遥感监测等领域的广泛应用，并展望了其未来的发展潜力。

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简介：摘 要：倡导“算法多样化”是新课标中数学运算内容中的教育教学重点知识点，不仅是教师在课堂教育教学中传授知识的关键内容，也是学生们学习数学运算过程中的需求与发展。激励学生算法多样化，并不断鼓励他们勇于创新、优化算法，既有利于教师在教育教学中充分调动学生们的积极性与创新性，同时可以转变学生们的学习与思维方式，体验到解题正确带来的荣誉感，更重要的是可以优化学生们的解题思路。所以算法的多样化的最终归宿就是算法的优化。

简介：摘要 随着人工智能技术的不断发展，深度学习正在迅速崛起.它可以把复杂的信息结构转换成更加简单易懂的模型，并且可以根据不同的模型结构，快速地提取出更多的信息，这使得它可以更好地帮助人类理解和预测未来的行业，比如图像处理、语音处理和自动驾驶。因此，将深度学习算法应用于推荐系统具有十分重要的意义。

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简介：摘要：本文基于EMD算法，对其在信号分析领域应用进行了深入的探讨。文章介绍了EMD算法的原理和特点和其在信号分解和频谱分析方面的优势。并且结合实际应用案例，展示了EMD算法在生物医学、工程领域等多个领域的广泛应用前景，具有重要的理论意义和实际应用价值。

简介：摘要：本文深入探讨了机械臂运动路径优化算法，特别是基于遗传算法的优化策略。通过设计适应度函数和编码方式，实现了机械臂运动路径的高效优化。仿真实验验证了所提策略在减少能耗、缩短运动时间和提高运动轨迹平滑性方面的显著效果。与现有算法相比，本文方法在多个评价指标上表现更优，显示出良好的鲁棒性和计算效率。研究结果为机械臂运动路径优化提供了一种有效的技术手段，对推动工业自动化和机器人技术的发展具有重要意义。

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