简介：摘 要：长期演进（ Long-Term Evolution， LTE）与 WiFi是分别工作在授权频段及非授权频段的异构系统， 需解决二者的共存问题。本文基于 Q学习建立了一种共存机制，可 提高信道利用率和系统总吞吐量及传输比例 。

简介：摘要：图像的超分辨率重建具体是指借助相关算法提升图片分辨率的技术。当前，人工智能和数字化的不断推进，使得单幅图像超分辨率重建在医学成像领域得到长足发展和广泛推广。本文重点从图像超分辨率技术研究现状、在医学领域应用、基于深度学习的单幅超分辨率重建技术的处理流程以及基于深度学习的单模图像超分辨率重建技术及其对比等方面进行介绍与分析，并对制约基于深度学习的单模图像超分辨率重建技术的问题进行剖析。

简介：摘要：现代数据密集型技术以及增加的计算和数据存储资源对大数据科学的发展做出了重大贡献。谷歌、雅虎、微软和亚马逊等基于技术的公司已经收集并维护了以EB或更大比例衡量的数据，而Facebook、YouTube和Twitter等社交媒体组织拥有数十亿用户，目前仍然在不断生成大量数据。大数据代表了用于应用领域的问题和技术，这些应用领域收集和维护大量原始数据，用于特定领域的数据分析。从海量输入数据中挖掘和提取有意义的模式，用于决策、预测和其他推断，是大数据分析的核心。

简介：摘要:随着民航飞机的使用增加，对于飞机维修故障诊断的需求也日益迫切。传统的基于人工经验的维修故障诊断方法存在效率低下和主观性强等问题。本论文旨在提出一种基于机器学习算法的民航飞机维修故障诊断框架。该框架结合大数据处理和深度学习技术，通过建立故障数据库和使用有效的机器学习算法，实现对飞机维修故障的自动化准确诊断。

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：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】为提高隧道路面行车安全性，降低渗水对路面结构的影响，研究运用数字图像检测技术，建立两种深度学习模型EfficientNet网络模型和MobileNet网络模型，通过模型实验分析两种模型对隧道路面渗水识别的准确性，选择检测性能更好的模型为工程应用奠定基础。

简介：摘要：对使用“e课堂”线上课程过后学生成绩的分析：我公司调研人员调取了某校2019年至2020年两年四个学期的六科的平均成绩，并绘制了折线图（如下），其中带*为使用e课堂进行线上教育的成绩。从图中，不难看出，线上授课与线下授课的成绩波动平稳，e课堂的教学效果达到了预期，e课堂测试期间进行线上授课能满足高校正常授课的基本需求。

简介：摘要：输电线路作为电力工业的重要基础设施，是电网的重要组成部分，其安全稳定运行关系到电力系统的可靠性及国民经济的可持续发展。

简介：摘要：移动学习是一种全新的学习模式，是教育技术领域研究的又一个新热点。如何充分有效的使用无线技术和移动设备来辅助学习成为移动学习研究的中心。针对目前国外移动学习的研究现状，本文分别从其发展趋势、定义特点、研究理论框架三个方面进行探讨，并通过介绍国外移动设备在语言学习上的应用，总结其发展中面临的主要问题，以此引起国内对移动学习及移动语言学习研究的更多关注，促进国内研究的发展。

简介：【摘要】为提高隧道路面行车安全性，降低渗水对路面结构的影响，研究运用数字图像检测技术，建立两种深度学习模型EfficientNet网络模型和MobileNet网络模型，通过模型实验分析两种模型对隧道路面渗水识别的准确性，选择检测性能更好的模型为工程应用奠定基础。

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：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：本文旨在探讨基于深度学习的目标识别算法，并对其性能进行全面评估。介绍深度学习在计算机视觉领域的重要性及其广泛应用。随后，分析了目标识别算法的发展历程，并重点介绍了经典模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。在此基础上，着重讨论了算法性能评估的方法和标准，包括准确率、召回率、F1分数等。最后，通过对比实验结果，全面评估了不同算法在目标识别任务上的性能，并提出了一些优化和改进的方向，为进一步研究和应用提供了重要参考。

简介：摘要：

简介：摘要：随着深度学习技术的不断发展，图像识别领域取得了巨大的进步。本论文旨在探讨基于深度学习的图像识别技术的研究现状和最新进展，以及在实际应用中的效果和挑战。我们将重点介绍卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）等深度学习模型在图像识别任务中的应用。

简介：摘要：本文研究了一种利用深度学习技术的自动化控制系统优化手段。通过深度融合深度学习与控制系统理论，成功构建了一种具备自适应调整系统参数并优化控制策略的神经网络模型。此模型具备实时感知系统状态的能力，并依据历史数据与当前状态进行精确预测与智能决策，从而达到优化控制系统的目的。本文详尽阐述了模型的构建流程、训练方法以及实验结果，并通过对比分析充分证明了该方法的高效性与优越性。该手段不仅有助于提升控制系统的性能与稳定性，还能显著降低系统能耗与维护成本，展现出极高的实际应用潜力。