简介：摘要：本文旨在探讨机器学习算法在图像识别和对象检测领域的性能评估方法。随着计算机视觉领域的快速发展，图像识别和对象检测已成为众多应用中的核心组成部分。为了比较和评估不同算法的性能，本文介绍了一系列经典性能指标，并详细讨论了评估方法的选择与应用。文章还探讨了数据集的重要性，以及如何构建合适的数据集来进行评估。本文通过实验和案例研究，展示了不同机器学习算法在图像识别和对象检测任务中的性能表现，为研究者和从业者提供了有关算法选择和性能评估的有益见解。

简介：摘要：本文旨在探讨机器学习算法在图像识别和对象检测领域的性能评估方法。随着计算机视觉领域的快速发展，图像识别和对象检测已成为众多应用中的核心组成部分。为了比较和评估不同算法的性能，本文介绍了一系列经典性能指标，并详细讨论了评估方法的选择与应用。文章还探讨了数据集的重要性，以及如何构建合适的数据集来进行评估。本文通过实验和案例研究，展示了不同机器学习算法在图像识别和对象检测任务中的性能表现，为研究者和从业者提供了有关算法选择和性能评估的有益见解。

简介：摘要：机器学习和人工智能在机电工程领域的应用正引领着技术和产业的快速变革。机器学习在故障检测、维护预测、性能优化和生产流程改进方面发挥关键作用，提高了机电设备的可靠性和效率。人工智能则在机器视觉、自动化控制、自主机器人、智能监控和数据分析等多个方面发挥了关键作用。这些应用推动了技术创新，降低了成本，提高了生产效率，创造了新的商机。然而，应用的广泛推广也引发了伦理和社会问题的讨论。了解这些应用的潜在影响对机电工程从业者至关重要，以在新技术浪潮中保持竞争力并推动领域的发展。

简介：摘要：本文主要研究基于机器学习的智能制造装备优化设计及其应用，通过综合利用机器学习算法，对智能制造装备进行优化设计，并探讨其在工业生产中的实际应用。本文首先介绍了智能制造装备优化设计的背景与意义，然后详细阐述了基于机器学习的智能制造装备优化设计的方法与技术，并结合实例分析了其在工业生产中的应用效果。研究结果表明，基于机器学习的智能制造装备优化设计能够显著提高装备效率、降低能耗、优化生产流程，具有重要的应用前景。

简介：摘要：当今，我国经济发展十分迅速，随着城市化进程的加快，建筑行业取得了长足的发展。但是在实践中，仍然存在许多问题，影响了建筑的质量。建筑物的质量不但关系到建筑企业的经济效益，同时也影响着人们的生产以及生活。而建筑物的结构设计以及施工的管理工作，是建筑工程质量以及施工得以顺利开展的重要保障。建筑企业的相关管理人员以及设计人员应当加强这两方面的工作，促进建筑行业的发展以及经济的繁荣。

简介：摘要：随着人工智能的发展，农作物的病虫害识别是智慧农业中必不可少的环节，更是粮食安全的重要保障。本文是基于深度学习技术和esp32-cam模块的实时检测分析系统，通过实时检测、实时传输、实时分析的方法对水稻病害进行识别，对水稻的病害的防治有重要意义。以往的水稻病害识别大部分集中于手机APP的开发，手机APP的病害识别比起人工分析更便捷、及时，然而手机APP识别模式需要人工去完成大量且重复的数据采集。在这篇文章中我们提出软硬结合的模式，由硬件完成数据的实时采集和传输由软件完成病害的分析，分析完成后本篇文章还实现的给出处理方案。在软件识别中我们使用了EfficientNet模型。

简介：摘要：本研究旨在探索基于机器学习算法的挖掘机故障预测与诊断方法。对于挖掘机故障预测与诊断模型，基于运行数据，用SVM、决策树和随机森林算法建模，经过数据预处理、特征选择和模型训练评估。在故障诊断方面，通过特征选择和故障诊断模型构建，实现准确诊断。模型评估指标包括混淆矩阵、精确率、召回率、F1值、ROC曲线和AUC值。研究结果表明，基于机器学习算法的挖掘机故障预测与诊断方法在提高挖掘机运行效率和减少故障损失方面具有重要的应用价值。

简介：摘要：机电工程中的机器学习与数据驱动建模是一门研究如何利用机器学习方法和数据分析技术来建立和改进机电系统模型的学科。它在实现机电系统自适应控制、故障诊断、优化设计等方面具有广泛的应用。本文对机电工程中的机器学习与数据驱动建模进行了研究，探讨了其在机电系统中的重要性和应用。

简介：摘要：本文旨在探讨电子信息在教育与远程学习中的创新与实践。通过分析当前电子信息技术在教育领域的应用，以及远程学习模式的兴起，探讨了电子信息技术对教育教学带来的创新和变革。结合实际案例与数据分析，对电子信息技术在教育与远程学习中的实际应用进行了深入研究和论证，旨在为相关领域的实际工作提供参考和借鉴。

简介：摘要：本文综述了近年来基于深度学习技术在自动驾驶车辆感知与决策领域取得的重要进展。在感知方面，深度学习在视觉和激光雷达数据处理中表现出色，提高了车辆对环境的精确感知。在决策方面，深度学习算法在意图识别、路径规划、行为预测和交互决策等任务上展现了强大的潜力。然而，仍然存在数据标注成本高、实时性要求提高、极端天气和复杂场景下鲁棒性等问题需要解决。

简介：摘要：百年党史蕴藏党领导革命、披荆斩棘的政治智慧，蕴含着我们党坚守初心、迎难而上的政治担当。党史学习教育是一项长期任务，学好党史、用好党史是加强党的建设的永恒课题和党员干部的终身课题。鹤煤公司深刻领会党史学习教育重大意义，认真总结党史学习教育成功经验，不断巩固拓展党史学习教育成果，把开展党史学习教育作为一项长期的政治任务，常态长效推进党史学习教育，引导广大党员干部进一步学史明理、学史增信、学史崇德、学史力行，更加坚定地捍卫“两个确立”、做到“两个维护”。

简介：摘要：本设计是基于STC15微控制器的智能全自动垃圾回收系统。本系统由垃圾收集装置和垃圾处理装置构成。垃圾收集装置通过人体感应模块实现桶盖开合控制，结合超声测距及红外循迹模块实现垃圾运输并通过WiFi与垃圾处理装置进行数据交换，垃圾处理装置通过WiFi与垃圾收集装置进行数据交换，通过后台专有传感器数据确定垃圾属性实现第一级分类，借助垃圾收集装置的机械结构完成垃圾压缩-封口-推送-换袋一系列操作，整体设计集智能化，自动化及信息化于一体，清洁人员只需安置处理后已分装打包的垃圾，避免了与垃圾的直接接触，更加卫生，更加高效。

简介：摘要：随着我国制造业的快速发展和技术进步，数控机床已经成为现代制造的重要组成部分。然而，由于其复杂的结构、多元功能以及高精度的要求等原因，使得数控加工设备的生产过程具有一定的不确定性，从而导致了加工误差的存在。为了解决这一问题，本文主要从数控加工设备精度控制的角度出发，结合机器学习领域的发展现状及趋势，提出一种基于深度学习算法的数控加工设备精度控制方案。

简介：摘要：随着电力需求的不断增长和电力系统的复杂性日益提高，准确预测电力系统负荷和优化调度成为保障电力系统稳定运行和高效利用的关键。本文针对这一问题，提出了一种基于机器学习的方法。通过分析历史负荷数据并应用机器学习算法进行预测，结合优化调度技术实现电力系统的高效运行。实验结果表明，该方法能够提高负荷预测的准确性和调度的效率，对电力系统的可靠性、经济性和可持续性具有重要意义。

简介：摘要：该研究利用深度学习算法设计并实现了一种机器人果树采摘系统。该系统由机械臂、CCD相机、传感器等组成，可以适应不同种类的果树，实现自动定位、识别和采摘水果。系统采用深度卷积神经网络（CNN）训练模型，具有良好的图像识别能力。在测试中，该系统的识别准确率达到了90%以上，并且在采摘过程中能够避免对果树和果实的损害。该系统具有高效、准确、智能等特点，具有很大的应用前景。

简介：

简介：摘要：本文介绍了一种基于深度学习的建筑物沉降监测系统的设计与实现。通过收集传感器数据并应用深度学习算法，该系统可以有效地监测建筑物的沉降情况并进行实时分析。实验结果表明，该系统在准确性和效率上都表现出良好的性能。

简介：摘要：现今，在国家重视教育改革的趋势下，国家要求高校在进行人才培养活动的过程中，要重视卓越人才培养模式的应用，以提升学校的教学水平，确保学生能够满足社会和行业发展的需求。本文可以通过其内置的教学辅助功能，将教学过程以数字化的形式进行记录和整理，而且可以使学生更加积极地进行预习和课后复习，提高了课堂的效率和质量，有较为广阔的应用前景。

简介：摘要：随着信息技术的飞速发展，网络威胁日益增多，恶意代码成为网络安全领域的一大挑战。本文旨在探讨基于深度学习的恶意代码检测与识别技术，以提高网络安全的水平。通过分析恶意代码的特征和传播方式，本文提出了一种综合利用深度学习方法的创新性方法，以有效识别和防范恶意代码的威胁。本研究将深入研究深度学习模型的应用，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和变换器（Transformer），并评估其在恶意代码检测中的性能。本文将总结研究结果，强调深度学习在网络安全中的重要作用，为网络行业提供更强大的防御工具。

简介：摘要：随着人工智能技术的迅速发展，深度学习作为其中的一个重要支柱，已经在各行各业展现出强大的能力和广泛的应用前景。在集成电路设计领域，传统的设计方法已经不能完全满足日益增长的需求，而深度学习技术的引入为集成电路设计带来了新的机遇和挑战。本文将系统地介绍深度学习在集成电路设计中的应用情况，并展望该领域未来的发展趋势。本文主要分析深度学习在集成电路设计中的应用及展望。