简介：摘要：时间序列作为时间观测值的集合，在机器学习和人工智能领域引发了广泛的关注。时间序列预测是获取未来趋势的重要课题之一，研究结果可以为各种应用提供依据，例如优化、控制以及生产计划等。因此，已经提出了许多模型来解决这个问题。但是时间序列数据往往呈现出非平稳、非线性和多维度等特点，单一的深度学习模型难以有效提取时间序列的深层特征，难以挖掘数据的内在特性和识别出数据间的潜在模式。

简介：摘要：随着工业4.0的推进，工业控制网络（Industrial Control Systems, ICS）在现代社会中的重要性日益凸显。然而，这些网络的复杂性和连接性也使其成为恶意攻击的潜在目标。为了保障ICS的稳定运行和关键基础设施的安全，研究有效的入侵检测技术显得尤为迫切。本文将深入探讨如何利用深度学习的先进算法，提升工业控制网络的入侵检测性能，实现更精准、实时的威胁识别。

简介：摘要：人脸识别技术作为当今社会的研究热点技术，使得各种各样的人脸识别系统应运而生。人脸识别系统中能集合图像采集、图像预处理和人脸检测等多种系统部分为一体，提取出人脸特征最重要的部分，从而判断人脸的属性，识别人的身份。下面将对人脸识别系统的设计与实现进行详细的讨论和分析。

简介：摘要：现如今的大数据中复杂数据集和超大的数据量级等特点,需要专业的分析工具对其予以分析,为此,提出以机器学习为基础的通信网络非结构化大数据分析算法,将其应用到大数据分析中。虽然关于不同类型数据的处理技术研究已经在展开,但是在并行效率的优化方面依旧有待提升,尤其是针对信息分散较广的在线用户端信息分析难度更大。

简介：摘要：本文致力于设计一种基于机器学习的建筑施工现场智能监测与控制系统。该系统整合了先进的机器学习算法，通过对施工现场的数据进行实时监测与分析，能够实现对施工进度、安全状况以及资源利用的智能化管理。系统利用传感器网络实时采集数据，并通过机器学习模型对数据进行预测和分析，从而提前识别潜在的施工风险，并自动调整施工计划以保障施工进度和质量。该系统的设计将为建筑施工现场提供更高效、安全、智能的管理手段。

简介：摘要；随着计算机通信网络的迅速发展，网络安全问题日益突出，其中异常流量检测是保障网络安全的重要环节之一。然而，由于网络数据的多样性和复杂性，传统的异常流量检测方法在面对新型网络攻击时表现不佳。针对这一问题，本文提出了一种基于迁移学习的计算机通信网络异常流量检测方法。通过利用迁移学习技术，将源领域的知识迁移到目标领域，实现在目标领域的异常流量检测，从而提高了检测的准确性和效率。通过在实际数据集上的实验验证，结果表明，所提方法相较于传统方法在异常流量检测方面取得了显著的改进，具有良好的应用前景。

简介：摘要：建设项目投资预测与风险控制是确保项目成功的关键环节，借助大数据和机器学习技术，可以提高投资预测的准确性和风险控制的有效性，文中探讨了大数据与机器学习在建设项目投资预测中的应用方法，并分析了其在风险控制中的具体应用，通过实际案例研究证明了大数据和机器学习技术在建设项目管理中的显著优势，文中提出的解决方案为建设项目的高效管理提供了新的思路和工具。

简介：摘要：近年来，我国科技不断进步，人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。而医学人工智能是指将计算机视觉、语音识别、自然语言处理等人工智能技术应用于医疗领域中。近年来，随着人工智能技术的加速成熟，其在医疗健康领域的应用场景不断丰富。医学影像主要包括射线成像、CT成像、MRI和超声成像等。AI+影像分析与辅助诊断，主要是利用AI技术对医学影像进行图像分割、特征提取、定量分析和对比分析，辅助医生进行病灶筛查，同时算法模型在医学影像大数据训练下能够根据多种模态影像结果辅助医生进行疾病分级、分期、疾病发病机制和病因评估等诊断工作，提高医生工作效率和诊疗水平。