简介：鹤岗市国土资源局为深入贯彻落实省厅解放思想推动高质量发展大讨论动员宣讲视频会议精神,近日,鹤岗市国土资源局党组召开动员会议,专题传达学习习近平总书记在深入推进东北振兴座谈会上的重要讲话和考察黑龙江的重要指示情神,对全系统开展解放思想推动高质量发展大讨论做出具体安排,动员系统上下统一思想、凝聚共识,高质量高标准抓好起步开局。

简介：摘要：以前的工业用品外部设计过程都依靠手动建模，出现成本高、以前模型中的几何形状、关系等内容没有得到重视的问题。本文主要给出一个将学习三维建模流程作为基础，运用人工智能提高理解和推理能力，作为模型库里面三维模型所包含的最新内容，运用到以后的建模设计工作中。这个过程主要是经过图自动编码器的掌握传统三维模型的结构、大小的特点，首先构成三维物体的零件结构特点，然后组合零件的细节环节，从粗略到精细逐渐完成三维生成内容。

简介：摘要：近年来，社会进步迅速，我国的基础建设的发展也有了改善。随着我国经济的飞速发展，人们的收入水平也不断提高，消费者对便利快捷的网上购物越来越热衷起来，电商也从无到有的迅猛发展起来。国家邮政局局长马军胜曾表示，我国已经成长为世界上发展最快、最具活力的新兴寄递市场，包裹快递量超过美、日、欧等发达经济体总和，对全球增长贡献率超过50%，已经成为全球邮政业的动力源和稳定器，快递行业在国民经济的发展中越来越重要。据调查数据显示，2019年全国快递业务量突破600亿件，累计完成635.2亿件，同比增长25.3%，增量规模连续两年超过100亿件。全国快递企业日均快件处理量超1.7亿件，同比增长25.3%，最高日处理量达5.4亿件，同比增长28.5%。快递业务收入累计完成7497.8亿元，同比增长24.2%。2020年快递业受疫情影响巨大，但是随着企业复工复产，进入6月以来，我国快递日均业务量接近2.6亿件。但是，中国的快递业发展时间过短，整个行业的运行机制还不够健全，导致快递终端的效率低下，容易发生爆仓等问题，引起了很多消费者的不满，给快递公司也造成了经济上的损失。随着“智慧物流”的首次提出，如何提高物流系统的智能化、自动化便成了当今物流领域的研究重点。于是物流领域就出现了利用条形码来存储信息，通过识别条形码可以检索到放在数据库中的客户信息以及快递信息。条形码的出现让物流变得智能化起来，但还是存在一些问题。比如条形码印刷不合格或者快递在传输过程中条形码遭到破坏，都会导致条形码读取的成功率。

简介：摘要：业财融合是指现代企业或单位业务与财务的有效融合。近年来，业财融合作为企业或单位发展过程中的一项必然性选择，已经成为企业或单位现行制度趋向完善化的必然要求，也是企业或单位实现精细化管理模式的基本要求。而财务共享主要是利用大数据等技术实现业务与财务的集中化管理，实时监控财务与业务运行全过程。在形成财务共享中心基础上，对业财融合提出更高要求。本文主要就财务共享下单位业财融合存在的问题进行分析，并提出有效的应对措施。

简介：摘要：为了使国有企业在市场竞争中充分发挥其最重要的优势，必须在加强企业基本竞争力的同时，建设一支政治过硬、精神强大的中国青年群体。本文通过对国有企业发展现状的简要分析，重点探讨了国有企业如何加强对党史的学习，强化青年对国有企业的信念。

简介：摘要：互联网的快速发展，逐渐成为大学生获取知识的另一个主要途径，丰富了大学生课下的业余生活，同时也带来了很多诱惑。使用问卷调查的方式，针对网络环境下大学生的自我调节能力进行分析，研究大学生在网络学习中碰到的消极问题，以期提供借鉴材料。

简介：摘要：随着机器学习技术的日益成熟和普及，其在各个领域的应用也日益广泛。针对隧道机电设施的定期检测，传统的人工巡检方式存在着效率低下、主观因素影响大的问题。因此，利用机器学习技术进行隧道机电设施的定期检测具有巨大的潜力。笔者旨在探讨使用机器学习进行隧道机电设施定期检测的可能性，通过结合机器学习算法和实时监测数据，实现对设施状态的自动识别和分析。这将能够极大地提高检测的准确性和及时性，降低对人力资源的依赖，有效应对设施管理中的挑战，并为养护工作的科学化、精细化提供新的思路。

简介：摘要：随着工业技术的快速发展，电气设备在各个领域的应用日益广泛，其运行稳定性与安全性对于保障生产和生活至关重要。然而，电气设备在运行过程中常因各种因素出现故障，导致生产中断或安全事故。因此，对电气设备进行故障诊断与预测成为研究热点。深度学习具有强大的特征提取和模式识别能力，为电气设备故障诊断与预测提供了新的解决思路。本研究旨在利用深度学习技术，通过对电气设备运行数据的深度挖掘与分析，实现故障的早期发现与预测，提高设备的维护效率和使用寿命，为工业生产的稳定运行提供有力保障。

简介：学习贯彻《测绘法》切实做好依法行政工作张惕远（山西省测绘局，太原，０３０００１）《中华人民共和国测绘法》已经颁布五周年了。《测绘法》的颁布，使测绘工作有了基本的法律保障，为我国测绘事业的发展奠定了法制基础。《测绘法》以法的高度确定了测绘管理体制，规定...

简介：本刊讯为进一步推动全区气象部门旗县基层局站"三个代表"重要思想学习教育活动的开展,区局党组于日前提出具体要求.

简介：1概况015年12月1—5日，根据甘蔗行业专项的课题进度安排，应澳大利亚悉尼科技大学生命科学学院生态模型团队负责人于强教授的邀请，广西壮族自治区气象减灾研究所匡昭敏、丁美花、马瑞升3人访问团赴澳大利亚悉尼科技大学（UTS：UniversityofTechnology，Sydney）学习Qcane甘蔗生长模型的使用，

简介：摘要：深入开展学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想主题教育，是贯彻落实党的二十大精神的重大举措，是一项重大政治任务。广大党员干部要牢牢把握深入学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想这一主题主线和根本任务，立足基层工作实际做到教育实践两手抓、两促进，以学铸魂、以学增智、以学正风、以学促干，激发和提振干事创业的“精气神”。

简介：   摘要：在当前激烈市场竞争和常态疫情防控形势下，企业始终面临着生存与发展的巨大压力，创建学习型企业成为一种时代潮流。学习型企业以共同意愿为基础，通过“学习+激励”，使员工“更勤奋、更聪明地工作”，从而不断超越、不断创新，提升团队群体智慧，推动企业不断取得新的发展。不少企业成功经验表明，智慧教室已成为建设学习型企业的一种有效途径。

简介：摘要：

简介：摘要：随着深度学习技术的迅猛发展，基于深度学习的图像识别算法在电子信息工程领域引起了广泛的关注和研究。本文系统地探讨了基于深度学习的图像识别算法，旨在提供对该领域关键方法的深入理解。首先，文章回顾了深度学习的基础知识，包括神经网络的演变历程，激活函数、损失函数和优化算法的作用，以及常用的深度学习框架。其次，文中探讨了图像数据预处理方法，涵盖数据获取、清洗、标注、增强以及规范化处理等环节。随后，文章重点分析了基于深度学习的图像识别算法，包括卷积神经网络（CNN）在图像分类中的应用，各类经典CNN架构的特点与应用。此外，文章还探讨了目标检测算法，介绍了基于区域的方法和单阶段方法，并详细阐述了图像语义分割和实例分割方法。最后，文章介绍了迁移学习和预训练模型在图像识别领域的应用，突出了其对算法性能提升的重要作用。

简介：摘要：深度学习算法在人工智能系统中的优化与性能评估一直是研究的热点。本文探讨了深度学习算法在人工智能系统中的优化方法和性能评估指标。首先，文章介绍了深度学习算法的基本原理和应用领域，然后详细讨论了当前优化算法的发展趋势，包括梯度下降、自适应学习率等。接着，我们探讨了性能评估的关键问题，包括模型的准确性、泛化能力、计算效率等指标。最后，我们总结了目前深度学习算法优化与性能评估领域的研究进展，并提出了未来研究的方向和挑战。本文的研究对于深度学习算法在人工智能系统中的进一步应用和发展具有重要的指导意义。

简介：摘要：本文旨在研究基于深度学习的汽车人工智能感知与决策算法，并探讨其在汽车领域的应用。通过深度学习算法的发展，汽车可以实现更高级的感知和决策能力，从而提高安全性和自动化水平。本文介绍了深度学习的基本原理和技术，然后重点讨论了在汽车感知和决策中的应用。最后，总结了基于深度学习的汽车人工智能感知与决策算法的研究现状，并展望了未来的发展方向。

简介：摘要：随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的计算机图像识别与处理技术在近年来取得了显著的进展。本论文旨在研究和探讨基于深度学习的计算机图像识别与处理技术的关键方法和应用领域。首先，对深度学习的原理和基本模型进行了详细介绍，包括卷积神经网络（CNN），循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）。然后，重点关注了图像识别与处理中的几个关键任务，包括目标检测、图像分割和图像生成。针对每个任务，介绍了常用的深度学习算法，并分析了各自的优缺点。最后，通过实验验证了这些算法的性能，并展望了基于深度学习的计算机图像识别与处理技术在未来的发展方向。

简介：1会议概况第11届气象学习创建活动（CALMer）国际研讨会于2015年9月7-11日在韩国首尔举办。32名参会代表来自世界气象组织（WMO）、气象业务和教育与培训合作项目（COM—ET）、欧洲中期天气预报中心（ECM—WF）、欧洲气象卫星组织（EUMET—SAT）等国际气象专业组织以及全球16个国家的气象相关部门、高校和研究机构（图1）。

简介：1概况为了学习美国在天气雷达数据分析和资料同化方面的最新成果，安徽省气象台邱学兴于2014年9月17日至2015年3月17日赴美国宾夕法尼亚州立大学（PSU）交流学习，在气象系资料同化专家张福青教授指导下，学习了由其研究团队开发的WRF-EnKF系统，重点学习利用集合卡尔曼滤波（EnKF）同化多普勒天气雷达资料的方法。2张福青研究小组简介该研究小组带头人张福青教授1994年毕业于南京大学，于2000年获得美国北卡罗来纳州立大学博士学位，目前是PSU气象系教授、PSU高级资料同化和可预报性研究中心（A-DAPT：ThePennStateCenterforAdvancedDataAssimilationandPre-dictabilityTechniques）主任，同时也是PSU统计系教授，2015年荣获美国气象学会Fellow荣誉。