简介：摘要：近年来，人工智能（AI）的快速发展正在对全球经济社会产生深远影响，成为激发经济增长活力和推动高质量发展的新动能。化工行业作为国民经济的基础和支柱产业，应加快推动人工智能与化工行业的深度融合，加速培育新质生产力。本文主要探讨了人工智能的化工园区智慧管理平台的建设。平台通过物联网技术实现数据采集和数据分析功能，利用人工智能技术进行智能识别和预警，旨在快速感知化工园区的火灾、有毒气体泄漏等风险，联动应急指挥系统，及时上报预警，实现快速响应。

简介：摘要：随着城市的更新发展，实现城市更新的宏伟蓝图。目前越来越多结构比较复杂，形状科幻的特点取代原有的建筑厂房。钢结构的发展方向及前景被投入到城市发展的主流方向。根据本项目的结构特点及结构形式-倒锥形空间网格支撑筒+框架结构为出发点，研究钢结构的组成及焊接方法。项目的工期紧张，施工难度大，异形构件多，悬挑结构超长等特点，研究五个核心筒的桁架厚板焊接方法，使得在施工过程中保证焊缝的质量并突破在厚板焊接的领域研究。

简介：摘要：深度学习已经在目标检测领域取得了显著的进展，通过自动学习特征表示和端到端的训练方式，提高了目标检测的准确性和效率。本文对基于深度学习的目标检测算法进行了综述，包括单阶段和两阶段检测器。单阶段检测器如YOLO和SSD直接在图像上进行密集预测，具有实时性和高效性，但可能存在定位不准确性。两阶段检测器如R-CNN系列通过候选区域生成和分类/定位两个阶段实现更精确的定位，但计算资源消耗较大。选择适合任务需求的检测器取决于实时性、准确性和定位要求。未来，深度学习目标检测算法将进一步发展，结合单阶段和两阶段的优势，以提高性能和效果。

简介：摘要：本文介绍了重庆长江定向钻穿越的基本情况，从导向孔、扩孔、回拖角度，介绍了长距离、大深度穿越施工中的成功经验。如岩石扩孔器的选择、扩孔操作控制、泥浆控制，并提出了长距离、大深度穿越几点建议。供业内同仁参考，起到互相探讨，共同提高之作用。

简介：摘要：当前深度学习技术已经广泛应用于计算机视觉领域，在图像识别、物体分类、区域分割等领域都取得了巨大的成果。将相关技术应用于池塘、湖泊、河流等水位识别，结合水务部门在各水道部署的标准水尺，可以实现能够对水位进行全天候自动监控、及时上报的水位智能识别系统。将各类水位数据汇总到区域水利大数据平台，可以有效辅助防治城市内涝、江水倒灌等，并为降水量预测、水位预警等工作提供支撑。

简介：摘要：本文探讨了深度调峰操作对锅炉结焦的影响。通过对多个锅炉系统进行实验和数据分析，我们发现深度调峰操作可以显著降低锅炉结焦的风险。深度调峰操作采用高效的调峰策略，可以有效地控制锅炉内的温度和燃烧过程，减少了燃烧过程中产生的焦化物质。实验结果表明，深度调峰操作不仅可以提高锅炉的热效率，还可以延长锅炉的使用寿命，降低维护成本。因此，深度调峰操作在工业锅炉领域具有广泛的应用前景，有望成为减少结焦问题的有效手段。

简介：摘要：随着信息技术的快速发展，BIM技术也逐渐在建筑行业中普及。在2022年住建部发布的《“十四五”建筑业发展规划》中明确指出，要加快推进建筑信息模型（BIM）技术发展，同时深圳市也先后推出SJG76-2020深圳市《建筑工程信息模型设计交付标准》等BIM相关标准。本文将以深圳某实际项目案例为例，介绍BIM技术在设计阶段的深度应用。

简介：摘要：在风电、水电、光伏发展的大背景下，电网用电结构发生了较大变化，电力峰谷差加大，电力负荷既要保证高负荷的供电能力，也要确保非高峰时期的设备闲置的过渡期，奠定了火电机组要具备一定的调峰能力，当前40%负荷调峰逐步成为主流，30%甚至20%深度调峰能力逐步成为探索方向，本文结合宝鸡发电有限责任公司5、6号机组660MW超临界直流炉的深度调峰，主要从锅炉概况及低负荷稳燃、风粉调整、水动力特性等深度调峰技术方面,分析了如何进行直流锅炉参数调整,从而更适应深度调峰的开展工作。

简介：摘要：本研究旨在探讨基于深度学习技术的遥感影像地物分类方法，以提高遥感影像解译的准确性和效率。研究使用了深度卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型，对高分辨率遥感影像进行了特征提取和地物分类。实验结果表明，与传统方法相比，深度学习方法在地物分类任务中表现出更高的精度和鲁棒性。此外，研究还考察了不同遥感传感器和数据预处理方法对分类性能的影响，并提出了进一步改进的可能性。这项研究为遥感影像地物分类领域的发展提供了有力支持，可广泛应用于城市规划、环境监测和资源管理等领域。

简介：摘要：深度学习技术在视频监控系统中的应用已经成为当前研究的热点之一。本文介绍了基于深度学习算法的视频监控系统的设计与实现。首先，对现有的视频监控系统中存在的问题进行了分析，然后提出了使用深度学习算法来实现视频内容的实时识别和分析。接着介绍了系统的整体架构，包括视频数据的采集、预处理、深度学习模型的训练以及实时监控与报警系统的设计。在系统实现方面，采用了卷积神经网络（CNN）进行视频内容的识别和分析，结合GPU加速实现了高效的实时处理。最后，通过实验验证了系统在人脸识别、行为分析等方面的性能，结果表明基于深度学习算法的视频监控系统在实际应用中具有较高的准确性和效率。

简介：摘要：新时代以来，在人们生活水平提升的同时，安全意识也在不断增强，对于社会和人身安全水平要求越来越高。重视危险行为识别，有利于减少公共安全问题，确保人身及财产安全。因此，应强化对危险行为识别的研究提升危险行为判定的准确度。基于此，本文主要研究基于深度学习的危险行为识别分析方法，以期为相关人员提供参考，切实提高公共安全水平。

简介：摘要：随着我国整体经济体制的不断改革，国企作为市场经济中最重要的组成部分，其整体的管理建设工作始终受到社会各界人士的普遍重视。基于此，文章首先强调了党建引领国企生产经营与文化建设的必要性，然后深入探讨了推动国企党建与生产经营深度融合策略，希望这些策略能够有效地提升企业的经济效益，提高企业的社会影响力和竞争力，同时加强企业文化的建设。

简介：摘要：随着我国社会主义事业的不断发展，基层党建工作在国家治理体系中的地位日益凸显。党的十九大报告明确提出，要加强基层党组织建设，推动党的工作全面覆盖，确保党始终成为最高政治力量。为了更好地发挥基层党组织的战斗堡垒作用，实现基层党建与基层管理的深度融合，本文将对基层党建与基层管理深度融合的实践进行研究。

简介：摘要：深度学习技术在图像识别领域的应用已经取得了显著进展，尤其在医疗影像、安全监控、自动驾驶等方面发挥着重要作用。卷积神经网络（CNN）作为核心算法，通过自动提取图像特征，实现了高准确率的图像分类和目标检测。然而，这一技术的发展仍面临数据依赖、泛化能力、计算复杂度和模型可解释性等挑战。未来的研究方向包括开发高效的学习算法、提高模型泛化性和可解释性、探索节能计算架构以及加强数据隐私保护。随着技术的不断进步，深度学习图像识别技术有望在更多领域实现创新应用，为社会带来更多价值。

简介：摘要：本文系统地探讨了深度报道中的采访技巧与编辑策略，旨在为新闻采编人员提供有价值的参考和指导。针对采访技巧，阐述了提出开放性问题、倾听和观察以及保持中立和客观等关键技巧的重要性和实践方法。针对编辑策略，强调了确定报道的主题和重点、结构化报道内容以及使用多样化的表现手法等关键策略的实践意义和操作技巧。这些技巧与策略，可以为新闻工作者提供更加有效的指导，提升深度报道的质量和影响力。

简介：摘要：本文旨在分析和评估扬州市江都区第二水厂深度处理改造工程的策略和实施效果。本工程通过引入先进的深度处理技术，如预臭氧接触池和活性炭过滤，显著提高了水质的安全性和稳定性。研究采用案例分析方法，深入探讨了技术选择、实施步骤以及风险管理等关键因素。本研究为城市水厂深度处理技术改造提供了宝贵的经验和参考。

简介：摘要：本文旨在探讨农机技术与农艺技术的深度融合，分析其必要性、可行性及潜在优势。通过对当前农业发展面临的挑战进行剖析，提出农机与农艺相结合是提高农业生产效率、实现可持续发展的关键路径。文章首先概述了农机技术与农艺技术的基本概念及其在农业生产中的作用，接着从多个维度阐述了两者融合的重要意义，包括提升土地利用率、优化资源配置、增强农业抵御风险能力等方面。最后，文章展望了农机与农艺深度融合的未来发展趋势，并提出了相应的政策建议和实践路径。

简介：摘要：本文深入探讨了深度水处理技术的优化策略，旨在提升处理效率、降低运行成本、增强处理效果，并推动技术的广泛应用。文章首先分析了当前深度水处理技术面临的主要问题，包括技术瓶颈、经济成本、设备运维与管理、标准化与规范化以及政策支持与公众意识等方面的挑战。随后，提出了一系列优化策略，包括技术创新与研发、经济成本控制、设备运维与管理优化、标准化与规范化建设以及政策支持与市场推广等具体措施。这些策略的实施将有助于推动深度水处理技术的持续发展和广泛应用，为解决水资源短缺和水污染问题提供有效的技术手段。最后，本文总结了优化策略的重要性和实施效果，并对未来深度水处理技术的发展进行了展望。

简介：摘要：研究探讨了基于深度学习的车牌识别技术，系统设计包括数据集准备、车牌定位、车牌矫正和字符识别四个关键环节。通过使用卷积神经网络（CNN）和其他先进模型，可以有效提高车牌定位和字符识别的效率和鲁棒性。相较于传统的车牌识别方法，基于深度学习的车牌识别系统具有更高的适用性和可靠性。

简介：摘要: