简介：

简介：摘要：21世纪是学习型社会，这已成为时代的潮流，也是每一个组织的必备素质，企业工会作为企业的重要组成部分，如何更好地发挥其职能作用，帮助企业解决生产经营中的问题，也成为企业工会当前工作的一个重要课题。近年来，一些企业工会组织在创建学习型组织方面做了许多有益的探索和尝试，积累了一定的经验，在深入开展学习型组织创建活动中，笔者认为必须要充分认识工会在学习型组织创建中的重要地位和作用，把握好当前形势下工会开展学习型组织创建活动的一些具体做法和策略，本文根据实际经验对此谈一些看法和体会。

简介：摘要：基于深度学习的机械设计参数优化与自动调整是一种可以优化机械设计的性能的先进方法，可以提高设计的效率与准确性。基于此，本文分别介绍了机械设计参数优化的数据准备、模型构建、参数优化等方面，以及参数自动调整的数据训练与处理、模型的选择与数据的输入、自适应调整等策略，以期能为相关人员提供参考。

简介：每年,环球足迹网络(globalfootprintnetwork)都会公布一些数据,比较地球可提供的生物承载能力与我们的消耗水平.此项分析显示,早在70年代中期,我们就已经超出了地球的承载能力,而今天我们消耗可自然再生资源的水平已经超出了地球长期持续承载能力的30％之多.

简介：摘要：在我国项目工程不断完善化的今天，如何有效的学习公路造价，研究其管理方式对所涉及到的内容和知识要点进行延伸。本文主要阐述如何有效学习公路工程造价，对于公路工程造价的决定因素进行综合阐述，分析其学习公路工程造价的相对方法。

简介：摘要：随着网络信息技术的快速发展，高职院校要想更好地提高教学质量和效率，就需要借助网络突破教学活动的空间、时间约束。网络学习资源的出现给高职院校的教学改革提供了新的渠道，在网络环境下，如何让学生充分利用网络资源提升自身学习力，已经成为高职院校现阶段关注的焦点。通过现代化的信息技术手段，建立网络学习平台，为学生提供一个良好的网络学习环境，有助于高职院校高效率、高质量的培养人才。

简介：摘要：《中国共产党纪律处分条例》作为党内法规的重要组成部分，不仅为全体党员划定了行为边界，更在全面从严治党的背景下，对包括砂石骨料行业在内的各行各业产生了深远影响。特别是在矿山开采行业这一关乎国家经济命脉、人民生命财产安全以及生态环境保护的关键领域，深入学习并严格遵守《中国共产党纪律处分条例》具有至关重要的现实意义。结合本人在安全环保管理工作中的实践与思考，特此撰写心得体会。

简介：摘要：坚持信念铸魂，激发党员细胞活力。理想信念是共产党员的精神之钙。要强化理想信念教育，深入学习习近平总书记系列重要讲话精神，引导广大党员坚守共产党人精神追求，增强道路自信、理论自信、制度自信，更好地发挥先锋模范和示范引领作用。经常开展党性党风教育，严格执行“三会一课”制度，认真学习党的理论、路线和方针，引导广大党员不断增强党员意识、宗旨意识、规矩意识和底线意识。及时开展形势政策教育，切实增强广大党员贯彻落实中央和省委重大决策部署的自觉性和坚定性。深入开展社会主义核心价值观教育，不断加强社会公德、职业道德、家族美德、个人品德和中华民族优秀传统文化教育，引导党员带头培养高尚道德情操和健康生活情趣。

简介：摘要：随着城市化进程的加速和车辆保有量的不断增加，交通拥堵已经成为城市发展过程中普遍存在的问题。解决交通拥堵，提高交通效率已成为政府和学术界共同关注的焦点，随着人工智能技术的飞速发展，机器学习在交通领域的应用逐渐由理论探讨走向实际应用阶段。机器学习能够通过分析历史交通数据，探究其中的规律性，从而预测未来交通流量情况。

简介：摘要：本文讨论电气设备状态图像收集和分析装置等结果将直接应用于电气设备状态检测和紧急处置，以便在典型情况下准确监测电气设备状态，例如，保证电气设备正常运行，保证电网安全运行，同时提高可靠性，可以改进电气设备检查方式，提高设备状态控制和运输检查决策水平，加快计算机视觉和机器学习是非常实用的学科。

简介：摘要：随着我国进入中国特色社会主义新时代，社会主要矛盾发生转化，人民群众对终身教育和终身学习提出了更高要求。知识在现代社会得到了前所未有的重视，终身教育和终身学习的观点得到普遍认可。员工是企事业单位最活跃的人力资源和人力资本，他们的终身学习是构建全民终身教育体系的重要组成部分，也是企事业单位创造经济效益和社会效益的关键因素。作为员工自愿结合的群团组织，工会肩负教育职能，拥有广泛群众基础和多样化载体，成为推进员工终身学习建设中不可或缺的中坚力量。新时期下工会通过树立终身学习的教育理念，建立分层分类的员工培养制度，加快工会平台化建设，为工会推进员工终身学习提供平台支持和系统保障。

简介：摘要：本文旨在研究基于深度学习的船舶精度控制技术，该技术可以有效提升船舶的操纵精度和安全性。通过对船舶精度控制的背景和现状进行调研，结合深度学习在其他领域的应用，提出了一种基于深度学习的船舶精度控制方法，并通过实验验证了该方法的有效性。

简介：摘要：随着现阶段人们生产生活方式的转变，对汽车的依赖性越来越强，但因硬件设备的限制，导致其应用性能无法满足人们日益增长的需求，人工智能技术的不断发展，汽车智能驾驶系统，已经成为人们广泛关注的热点领域。而基于深度学习的汽车智能驾驶系统设计，作为一种强大的机器学习方法，具有大规模数据复杂模型应用的能力，被广泛应用于汽车智能驾驶系统设计中，以实现汽车智能驾驶系统的高效可靠。本文就基于深度学习的汽车智能驾驶系统设计，展开分析和论述，希望以此可以给广大相关工作者，以建议或启发。

简介：摘要:深度学习技术在桩基缺陷识别领域具有广泛应用前景。本文基于深度学习模型，针对桩基缺陷进行了研究与探讨。通过搜集桩基缺陷图像数据，建立了一个包含各种缺陷类型的数据集。采用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型进行训练，实现了对不同类型桩基缺陷的准确识别。通过实验验证，模型在桩基缺陷识别任务中表现出了优异的性能，具有较高的准确率和鲁棒性。本研究为桩基工程质量检测提供了一种高效可靠的新方法，对提升桩基施工质量和减少工程安全隐患具有重要意义。

简介：摘要：本研究旨在利用深度学习技术构建一种新型的金融风险管理模型，以提高金融机构在复杂多变的市场环境中的风险管理能力。深度学习作为一种先进的机器学习技术，具有强大的特征学习和数据处理能力，能够自动提取和挖掘金融数据中的深层次信息，为风险管理提供更为准确和全面的决策支持。本研究首先介绍了金融风险管理的重要性和挑战，以及深度学习在风险管理领域的应用现状。然后，详细阐述了基于深度学习的金融风险管理模型的构建过程，包括数据预处理、特征提取、模型训练等关键步骤。在模型构建过程中，本研究采用了多种深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，以充分利用金融数据的时序性和空间性特征。

简介：摘要：本文将详细介绍机器学习下人工智能技术专利数据集的构建方法，通过专业的研究与调查，精准找出搭建人工智能技术专利数据集的有效策略方案，如设置实验数据集、分析实验过程及评价实验结果，从而有效提升该技术专利数据集的构建应用效果。

简介：摘要： 本论文针对工程建设标准化中结构实体的检测问题，提出了一种基于深度学习的算法。首先，构建了一个大规模的结构实体数据集，并对其进行标注。然后，采用深度卷积神经网络（CNN）结合多尺度特征融合的方法，实现了高效准确的结构实体检测。通过实验证明，所提算法在不同场景下能够有效地检测出各种结构实体，并且具有较低的误检率和漏检率。该算法的研究成果对于促进工程建设标准化的应用具有重要意义。

简介：摘要：本文探讨了商品房价值的预测问题，采用了机器学习的方法，以东莞市为例，构建了一种能够预测商品房价值的模型。从地理位置、公共设施、商业设施、交通条件、人口分布、房屋属性等六大维度选取了21个特征因素，并计算了它们与房价的相关性。通过对比lasso回归、回归树模型、随机森林、梯度提升树等机器学习模型预测性能，发现随机森林的预测效果最好。根据训练好的模型，对东莞市全域的商品房价进行了模拟评估，并生成了商品房价值地图。此外，还计算生成了商品房性价比地图，为购房者提供了一个参考，也为房价地图研究提供一个新视角。

简介：摘要：遥感图像目标检测在城市规划、资源调查和灾害监测等领域应用广泛，基于遥感图像的目标检测具有重要研究意义。遥感技术为人们快速、全面了解地表覆盖变化提供了技术支持，在高分辨率遥感技术不断发展的大背景下，大量高品质遥感图像的采集越来越方便。遥感图像是利用遥感技术生成的远距离图像，可以对目标进行有效的处理。目标检测是遥感图像处理的基础任务之一，通过对遥感图像的分析可以分辨出水体、植被等目标，同时遥感影像可以识别更小的目标，如具体的树木、人、交通标志、足球场标志线等等，因此遥感图像目标检测已经成为当前研究的热点问题。遥感设备拍摄图像时由于设备距离目标较远，包含的地面范围大，受到分辨率的限制，待检测目标可能以微小形式显示在遥感图像中，这些检测目标具有尺度小、特征弱等特点，为图像目标的检测工作带来较大难度。

简介：摘要：在深度学习驱动下，AI视觉算法在计算机视觉任务中取得了显著进展，但依然面临处理速度慢、准确率不足等问题。系统分析了这些问题，并提出了一系列优化策略，包括模型架构的改进、数据增强技术的应用以及多任务学习框架的引入。通过实验验证，这些策略显著提升了算法在自动驾驶、医疗影像分析、智能监控等领域的性能，还探讨了优化算法在各领域应用发挥的效果，展示了其在提高准确性、加快处理速度和增强泛化能力方面的潜力。最后，文章对AI视觉算法的未来发展进行了展望，预计其将在更多行业中发挥关键作用，为社会带来深远的影响。