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：随着通信技术的发展，庞大数据驱动有效决策，成为企业社会高效发展的推动力。如何对海量复杂数据有效分析是当前需要解决的重要课题。传统分析系统基于结构化数据联机分析处理系统，深度学习改变以往机器学习方法，在图像理解等应用领域取得突破性进展。深度学习系工具系统提供较好系统支持，普通行业使用者需要大量时间成本学习相关API，借助分布式计算技术构建深度学习系统可以满足普通用户使用深度学习需求。

简介：摘要：本文研究了基于机器学习的工程成本预测模型。首先，介绍了工程成本预测在工程领域的重要性以及传统预测方法的局限性，强调了机器学习技术在该领域的潜在优势。接着，详细阐述了机器学习的理论基础，包括基本概念和常用算法，并分析了这些算法在工程成本预测中的适用性。随后，构建了基于选定算法的工程成本预测模型，并介绍了数据收集与处理、模型选择与构建的过程。在模型训练与优化阶段，通过训练数据集对模型进行训练，并采用多种方法对模型进行优化以提高预测精度。最后，通过实验设计与实施，展示了模型在预测工程成本方面的性能，并与传统方法进行了对比。研究结果表明，基于机器学习的工程成本预测模型具有较高的预测精度和泛化能力，为实际工程成本预测提供了一种新的有效方法。

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：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。

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简介：摘要：无线信道预测在现代通信系统中具有重要意义，尤其是在快速发展的5G和即将到来的6G时代。传统的无线信道预测方法主要依赖于数学模型和统计方法，尽管这些方法在一定程度上取得了成功，但在面对复杂多变的无线环境时，往往显得力不从心。近年来，随着深度学习技术的迅速发展，基于深度学习的无线信道预测方法开始受到广泛关注。这些方法通过学习无线信道的历史数据，能够更准确地捕捉信道的时变特性和空间相关性，从而提高预测精度。

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简介：摘要: 英语学习投入是学生在英语学习过程中所投入的努力程度，已有研究表明学习投入对学业成就具有重要的预测作用。在学生的学习过程中，教师支持对学生投入学习的影响力不容忽视，如果学生能感知到教师积极的支持，则会在学习中投入更多的时间和精力。目前已有研究多为探讨教师支持与学习投入的相关性，但忽视了学生的二语坚毅程度对学习投入的影响。本研究以187名高二学生为研究对象，通过问卷调查收集数据，探讨高中生感知英语教师支持、二语坚毅和英语学习投入之间的关系，并考察二语坚毅在该关系中的中介作用。研究结果表明：1.高二英语学习者整体的感知教师支持程度中等偏高（M=4.32）、二语坚毅程度（M=3.70）和英语学习投入水平处于中等水平（M=3.93）；2.学生的感知教师支持程度与二语坚毅程度（r=0.338 ,p＜0.01）和英语学习投入（r=0.781, p＜0.01）均呈显著正相关 ；3.二语坚毅在感知教师支持和英语学习投入之间发挥部分中介作用,总效应为0.729，直接效应为0.650，间接效应为0.079。

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简介：摘要：《中共中央关于深化文化体制改革， 推动社会主义文化大发展大繁荣若干重大问题的决定》，从中国特色社会主义事业总体布局的战略高度，全面部署了深化文化体制改革、推动社会主义文化大发展大繁荣的各项工作。本文从文化建设要彰显民族灵魂、要促进文化强国、要增强理想信念、要突出核心价值、要采用文化方式、要提高领导能力、要引领前进方向等方面进行概述。

简介：摘要: 本文探讨了深度学习在建筑工程检测中的应用。建筑工程检测是一个复杂的任务，需要准确地识别和定位各种结构和缺陷，以确保工程质量和安全。传统的检测方法受限于特征提取和模式识别的能力，而深度学习技术通过利用大量标记数据和深层神经网络的强大表达能力，能够有效地解决这一问题。本文介绍了深度学习在建筑工程检测中的几个主要应用，包括建筑物检测、结构损伤检测和缺陷检测。通过使用深度学习方法，可以提高检测的准确性和效率，为建筑工程提供更可靠的质量控制和安全保障。

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简介：摘要：超固结比是衡量土的固结状态的重要参数。地震波孔压静力触探(SCPTU)能够同时给出剪切波速测试与孔压静力触探(CPTU)测试。基于SCPTU黏土数据，建立基于BP神经网络的黏性土OCR预测模型，发现BP神经网络模型准确率高于传统经验公式，并分析了输入参数的选择对BP神经网络模型准确性的影响，最终筛选出最利于模型准确率的输入参数组合。

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简介：摘要：近年来，随着我国“双碳”战略的实施,有色金属行业作为我国低碳转型的重要一环,已成为落实“双碳”目标的重要抓手。如何实现有色金属行业绿色低碳发展,解析有色金属行业绿色低碳发展路径具有重要意义。本文对有色金属行业和某有色企业能源消费结构及碳排放情况进行了分析,提出了某有色企业绿色低碳发展的战略目标和实现绿色低碳发展的7个主要路径:推动能源绿色低碳转型、开展节能降碳增效行动、加快产业转型升级、加速工艺技术进步、提升电气化水平、提高资源循环利用率和推进绿色低碳科技创新。

简介：摘要：本文通过对短训人员学习情况进行调查研究，在掌握大量第一手数据的基础上，精准查找部分短训人员学习热情不足的现实表现及影响短训人员学习热情的主客观因素。针对存在的矛盾问题，本文着眼激发短训人员学习热情，从坚持问题导向、加强教育引导、把握学习规律、推进教育改革和科学综合施教方面进行了有益探索，对激发短训人员学习热情进行了创新性研究，提出了有针对性的对策措施。

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