简介：摘要：在当前教育背景下，职业学校学生的英语学习兴趣培养显得尤为重要。随着全球化的推进，英语已成为国际交流的通用语言，对于职业学校的学生来说，掌握英语不仅是为了应对学业考试，更是为了未来的职业发展。然而，现实中我们不难发现，许多职业学校的学生在英语学习中存在兴趣缺失的问题，这直接影响了他们的学习效果和未来的竞争力。针对这些问题，我们提出了一系列培养职业学校学生英语学习兴趣的策略。首先，优化英语教学内容和方法是关键。我们可以引入更多与职业相关的英语教学内容，如商务英语、旅游英语等，让学生感受到英语的实用性。其次，创设英语学习的良好环境和氛围也是至关重要的。学校可以加大对英语教育的投入，提供先进的英语教学设备和资源，为学生创造一个良好的学习环境。同时，鼓励师生之间的交流互动，建立英语学习的共同体，让学生在轻松愉快的氛围中学习英语。最后，激发学生英语学习的主动性和积极性也是必不可少的。我们可以通过设立英语角、举办英语演讲比赛、开展英语文化交流活动等方式，为学生提供展示自己英语能力的平台，让他们在英语学习中找到成就感和自信心。同时，建立激励机制，对表现优秀的学生给予奖励和认可，进一步激发他们的学习热情。

简介：摘要：深度学习技术在视频监控系统中的应用已经成为当前研究的热点之一。本文介绍了基于深度学习算法的视频监控系统的设计与实现。首先，对现有的视频监控系统中存在的问题进行了分析，然后提出了使用深度学习算法来实现视频内容的实时识别和分析。接着介绍了系统的整体架构，包括视频数据的采集、预处理、深度学习模型的训练以及实时监控与报警系统的设计。在系统实现方面，采用了卷积神经网络（CNN）进行视频内容的识别和分析，结合GPU加速实现了高效的实时处理。最后，通过实验验证了系统在人脸识别、行为分析等方面的性能，结果表明基于深度学习算法的视频监控系统在实际应用中具有较高的准确性和效率。

简介：摘要：深度学习技术在图像识别领域的应用已经取得了显著进展，尤其在医疗影像、安全监控、自动驾驶等方面发挥着重要作用。卷积神经网络（CNN）作为核心算法，通过自动提取图像特征，实现了高准确率的图像分类和目标检测。然而，这一技术的发展仍面临数据依赖、泛化能力、计算复杂度和模型可解释性等挑战。未来的研究方向包括开发高效的学习算法、提高模型泛化性和可解释性、探索节能计算架构以及加强数据隐私保护。随着技术的不断进步，深度学习图像识别技术有望在更多领域实现创新应用，为社会带来更多价值。

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简介：摘要：随着通信技术的发展，庞大数据驱动有效决策，成为企业社会高效发展的推动力。如何对海量复杂数据有效分析是当前需要解决的重要课题。传统分析系统基于结构化数据联机分析处理系统，深度学习改变以往机器学习方法，在图像理解等应用领域取得突破性进展。深度学习系工具系统提供较好系统支持，普通行业使用者需要大量时间成本学习相关API，借助分布式计算技术构建深度学习系统可以满足普通用户使用深度学习需求。

简介：摘要：研究探讨了基于深度学习的车牌识别技术，系统设计包括数据集准备、车牌定位、车牌矫正和字符识别四个关键环节。通过使用卷积神经网络（CNN）和其他先进模型，可以有效提高车牌定位和字符识别的效率和鲁棒性。相较于传统的车牌识别方法，基于深度学习的车牌识别系统具有更高的适用性和可靠性。

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简介：摘要：无线信道预测在现代通信系统中具有重要意义，尤其是在快速发展的5G和即将到来的6G时代。传统的无线信道预测方法主要依赖于数学模型和统计方法，尽管这些方法在一定程度上取得了成功，但在面对复杂多变的无线环境时，往往显得力不从心。近年来，随着深度学习技术的迅速发展，基于深度学习的无线信道预测方法开始受到广泛关注。这些方法通过学习无线信道的历史数据，能够更准确地捕捉信道的时变特性和空间相关性，从而提高预测精度。

简介：摘要: 英语学习投入是学生在英语学习过程中所投入的努力程度，已有研究表明学习投入对学业成就具有重要的预测作用。在学生的学习过程中，教师支持对学生投入学习的影响力不容忽视，如果学生能感知到教师积极的支持，则会在学习中投入更多的时间和精力。目前已有研究多为探讨教师支持与学习投入的相关性，但忽视了学生的二语坚毅程度对学习投入的影响。本研究以187名高二学生为研究对象，通过问卷调查收集数据，探讨高中生感知英语教师支持、二语坚毅和英语学习投入之间的关系，并考察二语坚毅在该关系中的中介作用。研究结果表明：1.高二英语学习者整体的感知教师支持程度中等偏高（M=4.32）、二语坚毅程度（M=3.70）和英语学习投入水平处于中等水平（M=3.93）；2.学生的感知教师支持程度与二语坚毅程度（r=0.338 ,p＜0.01）和英语学习投入（r=0.781, p＜0.01）均呈显著正相关 ；3.二语坚毅在感知教师支持和英语学习投入之间发挥部分中介作用,总效应为0.729，直接效应为0.650，间接效应为0.079。

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：在当今社会，随着人工智能和深度学习技术的快速发展，越来越多的领域开始尝试将其运用于实际应用中。设备故障诊断作为保障设备正常运行和提高生产效率的关键环节，也逐渐开始引入深度学习技术，以提高故障诊断的准确性和效率。基于此，以下对基于深度学习的设备故障诊断方法进行了探讨，以供参考。

简介：摘要：藏文是中国的少数民族语言之一，具有独特的语音、文字和文化特点。随着信息技术的快速发展，对藏文文本进行自动分类和处理成为了一个重要的研究领域。传统的基于规则和特征工程的方法在面对大规模的藏文文本数据时存在一定的局限性。文旨在基于深度学习的方法，提出一种基于Word2vec模型藏文文本的自动分类方法，以期能够为相关研究提供借鉴。

简介：摘要：随着信息化和机械化设备的普及以及计算机存储能力的提升，越来越多的高维特征数据得以保存。这些高维数据在为多领域应用提供海量信息的同时，也造成了维度灾难问题。另外，高维多标签数据是当前机器学习领域的研究热点之一，多标签数据是指一个样本同时与多个语义相关联，它广泛应用在文本、音频、基因等领域。本文利用特征选择技术对高维多标签数据进行降维并分类。以特征工程为基本平台结合多类特征选择方法，基于结构稀疏化学习的嵌入式特征选择算法和基于信息论的过滤式特征选择算法提出解决上述问题技术方案，过滤掉冗余和对分类起负作用的无关特征，增强机器学习效率与准确率，可以有效的处理掉此类问题。

简介：摘要：随着国内工业制造智能化水平不断提升，机器替代人工已成为国内工业发展主流趋势。研究了一种基于机器学习的智能分拣系统，以3D摄像头、深度相机感知位置、形状、颜色等信息作为系统的核心数据，应用自动导航、视觉感知、数据融合、移动互联网、云计算等新一代信息技术，实现快速精准识别物品信息、提取并分拣。采用了自动化生产方式，减少了人工成本和生产成本，系统运行稳定性高，可以减少生产过程中的故障和停机时间，提高了生产效率和安全性能。

简介：摘要：本文介绍了基于机器学习的大数据审计方法与应用。首先，对大数据审计的概念、特征及重要性进行了阐述，指出了大数据审计面临的挑战和机遇。其次，探讨了机器学习在大数据审计中的基础理论，包括机器学习的基础概念、算法分类以及优势。最后，分别以金融、电商和医疗健康领域为例，介绍了基于机器学习的大数据审计的具体应用案例。本文旨在为相关领域的研究人员和从业者提供参考，推动大数据审计方法的发展与应用。

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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：随着城市化进程的不断推进和交通需求的日益增长，智能交通系统逐渐成为解决城市交通拥堵和提高交通效率的关键手段。与此同时，深度学习技术的快速发展为智能交通领域注入了新的活力。本文通过全面探讨深度学习技术在智能交通领域的应用策略，如在客流量预测、设备健康监测、安全检测辅助以及智能列车调度等方面的具体应用及其效果，旨在为智能交通的进一步发展提供有益的参考和启示，推动该领域的持续创新和发展。