简介：摘要：机器学习在电子工程中的信号处理与控制应用是一门备受关注的领域，本文探讨了其在电子工程领域的重要性和广泛应用。本文总结了机器学习在信号处理和控制方面的典型应用案例，包括语音识别、图像处理、智能传感器和自动驾驶等领域。这些应用不仅提高了电子工程的效率，还为未来的创新奠定了基础。

简介：摘要：小学数学教育是培养学生数学思维和技能的关键阶段，但在传统的数学教育中，学生往往只是被灌输知识，缺乏对数学概念的深刻理解和应用能力。随着深度学习理念的不断渗透和推进，数学教育领域也面临着新的机遇和挑战。本文旨在探讨深度学习视域下小学数学单元整体教学策略的有效性和实施方法，以提高学生的数学学习成绩和兴趣。

简介：〔摘要〕2021年7月24日，国家推出“双减政策”，在此背景下，如何提高语文课堂教学的有效性成了重大课题。识字与写字是语文教学的基础板块，是阅读和写作的基础，是贯穿整个义务教育阶段的重要教学内容。[1]识字与写字教学应结合学生的生活经验，采用形象直观的教学手段，创设丰富多彩的学习情境，综合运用随文识字、集中识字、注音识字、字理识字等多种识字方法，逐步发展学生的识字、写字能力。[2][3]

简介：摘要：在现代工业生产中，机械设备的故障对生产效率和安全性都会产生严重影响。传统的故障检测和维修方法通常是基于经验和规则的，存在着准确性低、效率低、成本高等问题。而随着机器学习技术的快速发展，利用机器学习算法对机械故障进行预测和诊断成为了一种新的解决方案。机器学习算法可以通过学习大量的历史数据，发现隐藏在数据中的模式和规律，从而实现对机械故障的准确预测。这可以帮助企业提前采取维修措施，避免设备故障对生产造成的损失。传统的故障诊断方法通常需要依赖专业技术人员的经验和判断，耗时且容易出错。而基于机器学习的方法可以自动化地对故障进行诊断，大大提高了诊断的效率和准确性。通过提前预测和诊断机械故障，企业可以合理安排维修计划，避免因突发故障而导致的生产停工和维修成本的增加。基于机器学习的机械故障预测与诊断方法的研究对于提高生产效率、降低成本、保障安全具有重要意义，是当前工业领域的研究热点和发展方向。

简介：摘要：在社会信息化趋势不可逆转的当下，先进技术在各行各业各个领域中的应用广泛而深入，并由此而衍生出了许多的新理念、新形式，显著的提升了社会生产力水平，改变了传统的生产生活模式。其中就包括机器学习领域，并由此而衍生出许多的新概念，基于强化学习的多智能体协作建模就是机器学习领域中的一个分支。根据不同的智能者来观察环境状态，获取准确的信息，并对这些信息进行分析、整理，通过强化学习，将这些智能体应用于与环境的交互学习中，并由此来提升决策支持能力。

简介：摘要：随着建筑工程规模的不断扩大，对建筑材料的质量控制变得尤为关键。传统的检测方法通常依赖于人工操作，耗时且容易出现误差。为了提高建筑材料检测的准确性和效率，近年来深度学习技术在图像识别领域取得了显著的进展。本论文旨在探讨深度学习在建筑材料检测中的应用，并评估其在提高检测准确性和降低误差方面的效果。

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：本文主要研究了基于深度学习的图像识别技术，采用卷积神经网络（CNN）作为主要模型，对图像进行分类和识别。首先介绍了研究背景和意义，然后详细阐述了研究目的、方法、过程和结果，最后总结了本研究的贡献和不足之处。

简介：摘要：本文针对无线通信领域中的信号识别和分类问题，提出了一种基于深度学习的新方法。我们使用了卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）等深度学习模型，对无线信号数据进行特征提取和分类。通过在大规模真实数据集上进行实验评估，我们验证了所提方法的有效性和准确性。与传统方法相比，基于深度学习的方法在识别和分类性能上取得了显著的改进。此外，我们还探索了数据增强技术在提高模型鲁棒性方面的应用。实验结果表明，采用数据增强技术可以进一步提升模型的泛化能力和适应性。该研究对于无线通信系统中信号识别和分类的自动化和智能化具有重要意义，有助于提高通信系统的性能和效率。

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：人脸识别的企业学习系统开发按照开发流程通常确定了一个正确的系统开发方式，包括服务器、数据库、网络通信等。在开发过程中，使用Java编程语言、FastAPI框架、MVC模式、B/S结构和MySQL数据库等来实现App的开发。经过不断的改进，我们不断优化系统功能和用户界面，同时还经常进行调试、测试，确保没有任何漏洞，从而提升了整个系统的运行速度与使用者的满意度。在系统开发完成并进行系统部署后，定期进行系统维护和更新，以适应企业培训的变化和发展需求。论文的内容从系统的设计、描述、实现、分析、测试方面来表明开发的过程。

简介：摘要：学习共享空间作为一种创新的服务方式，越来越成为图书馆事业的重要组成部分。本文概述了学习共享空间的内涵，分析了在大学图书馆建设学习共享空间意义，调查了美国大学图书馆学习共享空间服务的现状，并提出了国内高校图书馆学习共享空间的发展策略和建议，以提高国内高校图书馆的服务质量。

简介：摘要：

简介：摘要：本文旨在研究人工智能学习方法与算法在集装箱码头领域的应用。本文探讨了人工智能学习方法与算法在集装箱码头领域的潜在应用价值。详细分析了人工智能学习方法在集装箱码头物流管理中的具体应用场景和算法模型。最后，总结了人工智能学习方法与算法在集装箱码头领域的研究与应用的未来发展方向。

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：本研究致力于探讨机器学习在建筑工程成本估算中的应用，并以实际案例为基础进行深入分析。在模型选择与建立阶段，我们考察了多种机器学习模型，以提高成本估算的准确性。通过数据预处理与特征选择，我们优化了模型的输入，增强了模型的稳健性。在模型训练与优化中，我们通过历史数据训练模型，并采用交叉验证等手段进行优化，以确保模型的性能达到最佳。通过实际案例的应用，我们发现机器学习模型在成本估算与控制中表现出色，相比传统方法更为灵活和准确。然而，我们也认识到机器学习在建筑工程领域仍需面对数据隐私和解释性等挑战。本研究为建筑工程成本管理提供了新的思路，为未来推动机器学习在建筑工程领域的广泛应用指明了方向。

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：本文旨在探索深度学习技术在数控加工设备工艺参数优化中的应用。传统数控加工方法工艺参数选择存在不确定性，影响生产效率。我们提出一种基于深度学习的工艺参数优化方法，结合卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）。该方法自动学习和识别工艺参数模式，提高加工效率和质量。实验结果表明，该方法在不同加工任务下显著优化了加工过程。本研究为数控加工设备的工艺参数优化提供了新途径，推动智能制造的发展。

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：电动汽车电池寿命预测是提高电动汽车可靠性和使用效率的重要问题。本文基于深度学习方法，提出了一种用于电动汽车电池寿命预测的模型。通过分析电池充放电过程中的关键参数和特征，构建了一个深度神经网络模型，用于学习电池寿命与这些参数之间的非线性关系。实验结果表明，该模型能够准确地预测电动汽车电池的寿命，为电动汽车的可靠性和使用寿命提供了重要的参考。