简介：摘要：本文旨在探讨基于机器学习的土木工程结构健康监测与预测的最佳实践。通过对结构健康监测技术和机器学习方法的综述，本文系统地介绍了这一领域的最新研究进展和应用。

简介：摘要：本文首先介绍了深度学习在近景摄影测量中的相关应用，并重点讨论了目标检测与跟踪算法的原理和现有方法。随后，通过实验验证，分析了目前算法在复杂场景中存在的问题，主要包括目标边界不清晰、多目标同时检测和跟踪、耗时较长等。接下来，本文提出了一种改进的目标检测与跟踪算法，结合深度学习中的卷积神经网络和循环神经网络，着重解决了上述问题。最后，通过实验对比，证明了本文提出算法的有效性和优越性。本研究对于提高近景摄影测量的精确性和实时性具有重要意义，具有一定的应用价值。

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：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：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：随着现代硬件系统的复杂性不断增加，系统故障的分类和修理变得越来越具有挑战性。本文提出了一种基于机器学习算法的硬件系统故障分类与修理优化方法，旨在提高故障处理的效率和准确性。该方法结合了机器学习算法和硬件系统的特征工程，通过对故障数据进行训练和分类，实现了对不同类型故障的自动识别和分类，并提供了针对性的修复优化策略。实验结果表明，该方法能够有效地提高硬件系统故障处理的效率，并减少维修时间和成本。

简介：摘要：随着物联网技术的快速发展，物联网环境下的能源管理和优化成为了一个重要的研究课题。本文提出了一种基于深度学习的方法，用于在物联网环境下实现能源的高效管理和优化。该方法利用深度学习算法对物联网环境中的能源数据进行建模和预测，以实现能源的有效分配和使用。实验结果表明，该方法能够显著提高能源利用效率，降低能源消耗，并在物联网环境中实现可持续发展。

简介：摘要：电力系统负荷预测在电力行业中具有关键意义，为了提高预测准确性和实时性，深度学习模型日益受到关注。本论文研究了基于深度学习的电力系统负荷预测模型的构建与优化方法。首先，讨论了模型选择、参数优化和数据预处理等关键步骤。其次，探讨了模型训练过程中的过拟合和欠拟合问题，并介绍了正则化和交叉验证等技术的应用。强调了超参数选择的重要性，提供了实验和调整的方法。深度学习模型的应用为电力系统负荷预测提供了新的机会，通过不断的研究和改进，可以进一步提高电力系统的运行效率和可持续性。

简介：摘要：随着我国各地区城市化发展进程的加快，建筑工程随之增多。实际施工中，不仅要确保建筑工程质量和工期，更重要的是安全生产，这也是建筑施工相关管理的核心，是一些施工作业的基础。现阶段，为了建筑工程安全实施，相应监督管理机构得以设立，并且内部又针对安全生产目标，具有针对性的制定了管控措施，在这样的前提下，监管机构需要以项目和管辖区域实际情况为依据，开展技术管理、组织管理、合同管理、经济管理等一系列管理工作，通过科学管理手段，促进建筑项目生产安全性与效益的提高。本文我们将对建筑安全生产要素、生产特点进行分析，并且尝试探究监督管理机构组织建设方案。

简介：摘要：遥感影像作为丰富的地面载体，可以为自然资源监测监管等业务提供影像支撑。遥感技术能够全面、快速、有效地探查自然资源的分布情况，帮助自然资源部门摸清自然资源现状，及时掌握自然资源变化信息，辅助行使“两统一”职责。当前，遥感已成为自然资源调查监管的重要手段。遥感影像解译技术是随着遥感技术的产生发展而来的。目前，精准的遥感信息提取主要靠人工目视解译来完成。面对海量、多源、多时相的遥感影像数据，低效率的人工解译已经无法满足快速获取信息的需求。为了建立高效的自然资源遥感监测服务体系，迫切需要开展高精度自动化信息提取技术研究，实现目标快速识别和信息提取。

简介：摘要：重视、学习党史教育是我们党的优良传统，是加强党的建设，动员全党全国满怀信心投入全面建设社会主义现代化国家的重大决策。党史学习教育是一个长期性的学习过程，需要常态化开展以达到最佳学习效果。

简介：摘要：智能无线传感器网络是一种具有自组织、自适应和自我配置能力的网络体系结构，广泛应用于环境监测、智能交通和物联网等领域。节点选择是智能无线传感器网络中的关键问题之一，对网络性能和能耗具有重要影响。本文针对智能无线传感器网络节点选择问题，提出了一种基于深度学习的节点选择算法，并进行了详细的研究和分析。

简介：

简介：摘要：电气系统的稳定性和可靠性对现代社会至关重要。本文旨在探讨基于深度学习的故障诊断算法在电气系统中的应用。我们首先介绍了电气系统中的故障诊断的重要性，并提出了深度学习技术作为一种强大工具的概念。随后，我们详细讨论了深度学习在电气系统故障诊断中的应用，包括数据预处理、模型选择和训练过程。我们还探讨了深度学习在不同类型电气设备故障诊断中的成功案例，如发电机、变压器和电力线路等。最后，我们讨论了深度学习技术的潜在挑战和未来发展方向。

简介：摘要：随着电力系统规模的扩大和复杂度的增加，电力系统故障的诊断和预测成为了保障电力系统安全稳定运行的重要任务。本文提出了一种基于深度学习的电力系统故障诊断与预测方法，通过分析电力系统中的数据，利用深度学习算法实现对故障的准确诊断和预测。通过实验证明，该方法能够有效提高电力系统故障的诊断和预测准确性，为电力系统的运维和维护提供了有力的支持。

简介：摘要：随着城市交通流量的不断增加，交叉口的拥堵问题日益突出。为了有效预测和优化交叉口的流量，本文提出了一种基于深度学习的智能交通系统。该系统利用深度学习算法对交叉口的流量进行预测，并通过优化算法对交叉口信号灯进行调整，以减少拥堵和提高交通效率。

简介：摘要：

简介：摘要：本文综合探讨了深度学习在自然语言处理（NLP）领域中的应用，特别是在情感分析方面的发展和应用。论文首先介绍了自然语言处理的基本概念及其与深度学习结合的背景。随后，详细分析了深度学习技术在情感分析中的具体应用，包括但不限于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。通过实例研究和现有文献的综合分析，本文展示了深度学习技术在提高情感分析准确性和效率方面的潜力。最后，对当前的挑战和未来的发展方向进行了展望。

简介：摘要：随着现代化进程的不断推进，城市排水系统作为城市基础设施的重要组成部分，其规模和复杂程度不断增加。传统管道缺陷识别依赖于人工判读，费时费力且生产周期长。因此，开展排水管道缺陷智能识别系统研究具有重要的现实意义。本文针对工程项目中的实际需求，提出并实现了一套基于深度学习的复杂城市排水管道缺陷智能识别系统。通过管道缺陷数据库建立、多尺度缺陷检测模型构建，样本增量学习和迁移学习、基于专家系统的评估模型和帧间差分算法等关键技术，实现了缺陷识别的智能化和自动化。经生产实践验证，缺陷智能识别系统精确率达到78.04%，召回率达到84.59%，可有效提高管道缺陷检测效率。

简介：摘要：计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了显著的进展。本论文旨在探讨深度学习在计算机视觉应用中的关键作用，并提出了一种图像识别性能优化的方法。通过深入研究和分析，我们发现深度学习技术在图像识别任务中表现出色，但仍存在一些挑战，例如模型过大、计算复杂度高等问题。因此，我们提出了一种基于深度学习的计算机视觉应用研究框架，旨在解决这些问题，并改进图像识别性能。