简介：摘要：机器学习在海洋表面温度预报的研究是水文预报的研究热点，本文对机器学习在海洋表面温度预报的相关进展进行总结，归纳目前海洋表面温度预报的数据来源和方法，分析关于影响因子的处理、优化方法思路和海洋表面预报模型的建模特点；总结目前研究面临的挑战，并展望未来，以期为相关人员开展研究提供参考。

简介：摘要：机器学习在海洋表面温度预报的研究是水文预报的研究热点，本文对机器学习在海洋表面温度预报的相关进展进行总结，归纳目前海洋表面温度预报的数据来源和方法，分析关于影响因子的处理、优化方法思路和海洋表面预报模型的建模特点；总结目前研究面临的挑战，并展望未来，以期为相关人员开展研究提供参考。

简介：摘要：工业机器人是“制造业皇冠顶端的明珠”，其研发、制造、应用是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志。随着工业机器人的普及和不断发展，其面临高速度、高精度、高智能的挑战，其中高智能是制约工业机器人推广的重要因素。路径规划是机器人智能控制的核心技术，已成为当前业界研究的热点问题。利用传感器，探测机器人与障碍物和目标点之间的距离方位，构成状态空间，定义机器人避障决策奖赏函数，包括机器人与目标点的方位奖赏、距离奖赏、到达奖赏、每个避障动作奖赏，将状态空间信息输入神经网络，通过深度强化学习，输出下一时刻奖赏值最大的避障动作，形成最优避障路径。在工业机器人工作环境中，规划一条无碰撞路径，因此，研究工业机器人避障路径规划方法，选择一条最优路径，提高机器人对工作场景的适应性，具有重要意义，合理的路径轨迹规划可以让机器人在复杂的环境下安全稳定地工作。

简介：摘要：从工程测绘到卫星遥感，从街景车到众包地图，我们描绘世界的方式在不断变革，这是生活在这个星球的人们一直以来探寻的，认识自己赖以生存的世界的手段。

简介：摘要：随着电气设备在工业生产和生活中的重要性不断增加，对电气设备状态进行监测与预测成为一项关键任务。基于深度学习的方法具有强大的模式识别和特征学习能力，它能够从大量的电气设备数据中挖掘出有用的信息，并实现准确的状态监测与预测。本文旨在研究基于深度学习的电气设备状态监测与预测的理论基础和关键技术，以及其在故障诊断、剩余寿命预测和整体生命周期预测中的应用。通过深入研究和应用这些技术，期望能提高电气设备的可靠性和安全性，并降低维修成本和生产停机时间。

简介：摘要：在中国共产党建立与发展的过程中产生了许多革命文物，它们凝聚着该时代人们的精神风貌与理想信念，是党和国家的宝贵财富。而在推进党史教育与学习工作时，如果想要进一步提升这方面工作的展开与推进效果，则可以将革命文物应用到党史教学当中，充分发挥优质革命文物在其中的教育优势，拉近人们与革命历史之间的距离。

简介：

简介：摘要：本文探讨了商品房价值的预测问题，采用了机器学习的方法，以东莞市为例，构建了一种能够预测商品房价值的模型。从地理位置、公共设施、商业设施、交通条件、人口分布、房屋属性等六大维度选取了21个特征因素，并计算了它们与房价的相关性。通过对比lasso回归、回归树模型、随机森林、梯度提升树等机器学习模型预测性能，发现随机森林的预测效果最好。根据训练好的模型，对东莞市全域的商品房价进行了模拟评估，并生成了商品房价值地图。此外，还计算生成了商品房性价比地图，为购房者提供了一个参考，也为房价地图研究提供一个新视角。

简介：摘要：民航维修记录是飞机维修过程中产生的重要文档，包含了维修人员的操作步骤、故障诊断信息和维修记录等。传统的处理方法主要依赖于人工分析和整理，效率低下且容易出现误差。为了提高维修记录的处理效率和准确性，本文提出了一种基于深度学习的民航维修记录自动识别技术。该技术利用深度学习模型，通过学习大量标注的维修记录数据，实现对维修记录的自动分类、提取关键信息和生成结构化数据。

简介：摘要：项目式学习是一种教学方法，由克伯屈改进的“设计教学法”演变发展而来，项目式学习是一种建构性的教与学方式，要求学习者以具有创造性的方式去实践，主动建构认知结构。教师将学生的学习任务项目化，指导学生基于真实情境而提出问题，并利用相关知识与信息资料开展研究、设计和实践操作，最终解决问题并展示和分析项目成果。在科技教学中开展项目式学习，可以促使学生手脑并用，为学生提供施展科学想象力与创造力的平台，引导学生主动探究科技中的奥秘。实施项目式学习活动，要求教师更新教学策略，引导学生基于自身发展水平开展科技创新。

简介：摘要：机器学习在网络安全中的应用越来越广泛，可以用于威胁检测、异常行为分析、恶意软件检测等方面。然而，机器学习在网络安全中也面临一些挑战，如数据不平衡、对抗性攻击、隐私保护等。本文将探讨机器学习在网络安全中的应用和挑战，并提出相应的解决方法，以促进机器学习在网络安全领域的进一步发展。

简介：摘要：本论文深入研究了深度学习模型在图像分类中的核心原理和应用。我们首先介绍了神经网络基础、深度神经网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的原理，为理解深度学习提供了坚实的基础。然后，我们深入讨论了图像分类应用中的数据预处理、模型训练、性能评估和模型部署。这一研究为研究人员提供了关键的知识和技术，以利用深度学习在图像分类领域取得更好的成果。

简介：摘要：探讨了机器学习技术在计算机视觉处理领域的应用。首先，介绍了计算机视觉处理的基本概念和技术，包括图像处理基本算法、特征提取与表示以及分类与识别技术。然后，重点分析了机器学习在图像分类、目标检测与跟踪以及图像分割中的应用。在图像分类方面，介绍了监督学习、无监督学习和强化学习等方法；在目标检测与跟踪方面，介绍了目标检测技术和目标跟踪技术，并通过实例分析了这些技术在实际应用中的优势；在图像分割方面，介绍了图像分割技术的基本原理以及常见的图像分割算法，同时探讨了基于机器学习的图像分割方法。此外，还介绍了深度学习在计算机视觉处理中的应用，包括卷积神经网络（CNN）等深度学习方法，并通过实例展示了这些方法在计算机视觉处理中的优势。

简介：摘要:工业机械设备的故障会导致生产中断、资源浪费和维修成本增加等问题。因此，实现对工业机械设备故障的准确预测具有重要意义。目前，基于机器学习的故障预测方法成为了研究热点。文章旨在探索基于机器学习的工业机械设备故障预测方法，并应用于实际生产场景中。首先，通过数据收集和预处理，保证数据质量和完整性。然后，利用特征选择算法提取与故障相关的有用特征。接着，选择合适的机器学习模型进行训练和评估，并使用交叉验证和指标评估模型性能。最后，利用训练好的模型进行故障预测，并设计实时监测和报警系统。

简介：摘要：随着科学技术的不断发展和计算机技术的迅猛进步，智能汽车电子设备故障智能诊断和检测系统的应用越来越广泛，能够自动化检测和识别智能汽车电子设备的故障和问题，并将之反馈给工作人员，提高电子设备运行的安全性和可靠性。本文主要针对大数据深度学习背景下智能汽车电子设备故障智能诊断和检测系统的应用进行探究，希望能为汽车制造以及检修行业的发展提供一定的参考。

简介：摘要：传统教学死记硬背、刷题提分的策略，学生兴趣低且压力大。为适应当前“双减”教育提高教育质量，落实立德树人的根本任务，本文基于“互联网+”技术优势，探索小学学习能力培养，提出数字化学习、多媒体教学、游戏化学习、分层教学等学习方法。学习能力可以根据不同的教学方式得到提升，“互联网+”学习既能减轻老师的负担又能提高学生的学习兴趣。

简介：摘要：本研究致力于设计与实现一种基于深度学习的虚拟试妆系统，旨在提供一种便捷、准确的试妆体验，满足用户在化妆前预览效果的需求。该系统基于计算机视觉和深度学习技术，结合人脸关键点检测和风格迁移算法，实现对用户人脸进行虚拟妆容的实时呈现。通过此系统，用户可以根据个人需求，选择不同的妆容风格，并实时观察效果。

简介：摘要:现阶段，由于我国高校的扩招致使在每年毕业旺季都会涌现出一批有待就业的大学生。为了有效缓解，因大学生数量增加给社会、国家带来的就业压力，很多高校都积极开展了大学生创新创业教育工作，从而鼓励大学生能够进行自主创业。通过提高大学生创新创业的自主能力，不仅可以培养大学生良好的综合素养与或人的胆识，同时也有效激发了大学生的创业兴趣与意识，使得创业教育能够取得实质性的效果。本文就大学生如何提高创新创业自主学习能力作为探究对象，以期为大学生自主创业提供有效的策略！

简介：摘要：在注重个人信息安全的当今社会，基于生物特征的身份识别方法在各行各业发挥着重要作用。不同于传统生物识别技术使用的生物特征存在各种各样的缺陷.脑电信号具有不可窃取、不可胁迫以及活体检测等优势，因此脑电信号身份识别领域受到越来越多的科研工作者重视。以往的脑电信号身份识别研究大多基于时域、频域或空间域的单一特征进行，并未考虑同时学习脑电信号的时域信息、频域信息和空间域信息，因此只基于脑电信号中有限的身份本征信息进行识别。针对脑电信号具有时域、频域和空间域的特性，开展了基于深度学习的脑电信号身份识别研究。

简介：摘要：本文针对基于机器学习的语音识别与处理技术进行了研究，并介绍了相关的方法和应用。通过分析语音信号的特征以及机器学习算法的发展，我们探讨了如何利用机器学习技术实现准确的语音识别和高效的语音处理。实验结果显示，基于机器学习的语音识别与处理技术在语音识别、语音合成和语音情感分析等领域具有广泛应用前景。