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： 本文提出了一种基于机器学习的露天矿山开采生产效率优化方法，该方法利用机器学习技术对矿山生产数据进行分析和预测，从而实现矿山生产效率的提高。首先，本文介绍了露天矿山开采的基本情况及其生产过程。其次，针对露天矿山开采中的问题，提出了基于机器学习的解决方案，并对其进行了详细的描述。最后，通过实际应用案例验证了本文提出的方法的可行性和有效性，表明本文提出的基于机器学习的露天矿山开采生产效率优化方法是一种可行的解决方案。

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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。

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：　 论文摘要：合作学习是中等职业教育文化课课程改革倡导的主要学习方法之一。本文阐述了合作学习的意义，探讨在教学中培养学生的合作能力，通过合作学习提高学生学习物理的兴趣，以实例说明合作学习有利于形成以学生为主体的教学方式。

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简介：摘要：工业物联网是传统工业向智能化方向发展的新阶段。从应用形式上讲，工业物联网具有自动化、智能化、实时性等特点。工业物联网发展中，传感器技术、设备兼容技术、网络技术、信息处理技术、安全技术等关键技术。特别是网络技术，是工业物联网发展的一大核心。随着5G技术商用的发展，5G在工业物联网中的应用逐渐深入，进一步促进了工业物联网的发展，促进了工业发展的智能化步伐。文章主要对5G技术在工业物联网中的应用场景进行了分析，为工业物联网中5G网络的建设和应用发展提供参考。

简介：摘要：高铁工程安全性指标（HRPSI）是高铁工程失效与事故的主要指标，其变化特征及其影响因素的识别与预报是高铁工程安全性评价与预报的关键。本项目拟以高铁运行10年为研究对象，以高铁运行10年为研究对象，建立两类具有深度特征的高铁运行状态时序预测模型。通过对皮尔森系数进行预报，验证了两个预报模式的正确性。采用 GRU (Gatecontrol Review Unit, GRU）进行的预报，对训练组的皮尔森因子为0.9371，对试验组的 Pierson因子为0.9221，对工业生产和服务保障指标的发展方向具有较强的预报能力。

简介：摘要：本研究旨在探索在测绘工程领域中应用深度学习技术进行遥感影像分类的方法。通过收集大量的遥感影像数据，结合深度学习算法，构建了一个高效的分类模型。首先，采用卷积神经网络（CNN）对遥感影像进行特征提取和学习，然后利用池化和全连接层进行分类识别。实验结果表明，该方法在不同地区和不同场景的遥感影像分类中表现出良好的准确性和泛化能力，为测绘工程领域的遥感应用提供了一种有效的分类方法。

简介：摘要：本文研究了基于深度学习的电动机故障诊断与预测方法。首先，对深度学习进行了概述，包括深度学习的基本原理和常用的网络结构。然后，对电动机故障的类型和成因进行了介绍，包括常见的故障类型和引起故障的因素。接着，提出了基于深度学习的电动机故障诊断与预测方法，包括数据采集与预处理、特征提取、模型训练和故障预测等步骤。最后，通过实验验证了该方法的有效性，并对未来的研究方向进行了展望。

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简介：摘要：本研究综合分析了基于深度学习的结构工程设计与优化方法，深入探讨了传统方法的局限性和挑战，以及深度学习在结构设计中的应用潜力。案例研究展示了深度学习模型在结构优化和性能预测方面的效果，并与传统方法进行了比较分析。结果表明，基于深度学习的结构优化模型具有更高的效率和优化效果，为结构工程领域的技术创新提供了新的思路和方法。未来研究可进一步探索深度学习在结构工程中的应用，并不断优化模型以提高设计效率和质量。

简介：摘要：在当前城市建设中，低碳理念是对繁荣经济和生态保护进行有机结合的迫切需求。虽然经济收益仍是城市发展的核心，但我们必须认识到生态建设和环境效益是可持续发展的基础。同时，深度学习对低碳城市建设发展的具有重要的影响，因此引入低碳生态城市概念将为城市设计注入新的文化观念，创造出更宜居、环保、和谐的城市空间。未来城市设计应更加注重生态建设，打造生态宜居、环境友好的城市，提供舒适生活环境，促进城市和谐发展，实现经济、社会、环境的可持续共荣。这不仅是对城市发展的必然要求，更是构建人与自然和谐共生美好未来的迫切需要。

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：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。

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