简介：【摘要】：党的十九大报告提出，我们要在全党内开展不忘初心，牢记使命的学习教育长效机制。在回顾党一路走下来的光辉历程的同时，了解建党时期的历史，进行传统的革命教育，学习老一辈的革命精神。本文从学习该长效机制的重要性、具体内容、构建举措展开探讨。

简介：摘要：在主题研究下的深度学习可以满足幼儿的好奇心、发展幼儿的思考能力、扩宽幼儿的知识水平，尤其是在幼儿有足够好奇心的范围内，会更加轻松与容易的带领幼儿走进课程活动。这次的深度学习以大班课程故事“蚕宝宝变形记”为例，教师充分利用偶然事例来为幼儿展示必然。本文针对课程故事的发展脉络，阐述在活动的过程中，幼儿是如何进行深度学习的，具体的深度学习内容是什么，以及幼儿能够从深度学习中得到什么。

简介：摘要：随着信息技术的飞速发展，以文本形式出现的信息已经越来越多，网络上电子文本的信息量呈现爆炸趋势。数据信息的飞速增长严重影响了人们充分并且快速有效地利用这些信息资源，毕竟人们已经不能仅仅依靠人工劳力迅速有效地提炼出所需的关键信息。基于机器学习的文本分类算法应用的重要性在于实现对大规模文本数据的自动化处理等方面的提升。

简介：摘要：电力系统负荷预测在电力市场运营和电能供应管理中起着至关重要的作用。传统的负荷预测方法常常受到数据不完整、非线性关系和复杂的负荷变化等挑战的限制。为了提高负荷预测的准确性和可靠性，本文提出了一种基于深度学习的电力系统负荷预测方法。

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：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：内容摘要

简介：摘要：随着科技的快速发展，应运而生的互联网技术给现代人们的生活和工作都带来了很大的便利，由于现代的人们都想以最快的速度获得自己想要的信息，所以图片就逐渐代替文字成为信息的主要载体，因此如果我们无法精确的获取图片所包含的内容，那就在很大程度上降低了信息获取的速度，所以如何解决此类问题的出现就显得尤为重要。图像识别技术的普及和应用是现在科技发展的大势所趋，因此研究深度学习在图像识别中的应用变得十分重要。

简介：摘要：近年来，随着社会的进步和科学技术的发展，深度学习已经成为机器学习和人工智能研究的最新趋势之一，并已成为当今社会最热门的研究方向之一。深度学习的发展无论对计算机视觉领域还是对机器学习领域的研究都产生了巨大的影响。如今，新的深度学习技术正在不断诞生。其对大众的生活已经产生了深远的影响。鉴于此，文章对深度学习在图像识别中的应用进行了研究，以供参考。

简介：摘要：随着科技的发展和计算机的普及，社会生产生活发生巨大变革。其中，图像识别技术作为一项先进技术，在众多领域得到应用，并且基于实际需求，引入深度学习原理，模拟人类大脑神经网络学习模式来进行图像识别，使其识别能力和应用能力进一步提升。此外，图像研究在结合互联网技术和大数据技术的基础上，在人脸识别以及动作识别上也取得突出的成绩。可以说，图像识别极大的方便了我们的生活，促进了社会的发展。本文就主要对图像识别技术进行探究，并对深度学习在图像识别中的应用进行了分析。

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：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。

简介：摘要：在深度学习技术迅速发展的背景下，各方对图像识别效率及准确率的需求也有所提升。所以，为更好地使用深度学习图像识别算法与分类算法，可运用多层神经网络，对图像信息进行理解及分类，以满足文字识别、人脸识别、物体识别以及车牌识别等场景要求。基于此,本文结合实际思考，首先简要分析了基于深度学习的图像识别与分类算法相关机理，其次阐述了基于深度学习的图像识别与分类算法分析。

简介：摘要：深度学习是根据数据技术以及图像技术的展开的新型机器学习技术。现阶段，深度学习技术在我国的发展建设中起到举足轻重的作用。深度学习是基于信息的神经网络和高度的科学技术理论，如卷积理论，就是为了强化机器深度学习的可靠性以及精准度。本文将通过对目标识别中的深度学习的应用研究展开详细的讨论，以便于提高目标识别的技术能力。

简介：摘要：提出一种基于深度学习的方法对炼化企业原油罐区储罐的油水界面高度进行预测。采用该方法对收集到的某炼化企业原油罐区生产实际切水数据进行油水界面高度的预测，同时采用神经网络、支持向量机对同样的数据样本进行油水界面高度的预测。预测结果表明，该方法具有较高的预测精度，针对原油罐区切水操作流程具有一定的应用推广价值。

简介：摘要：高速动车组受电弓燃弧现象影响车辆运行安全，本文采用基于深度学习的目标检测算法，对受电弓燃弧现象进行实时检测。提出了一种人机交互的燃弧标注方案，可节省标注工作量，提升标注效率。本文采用的目标检测方法可以有效检测出燃弧现象。

简介：摘要

简介：摘要：中药历经几千年传承，成为了中医临床治疗的重要方式，但其种类繁多，市面上也存在着许多伪劣产品，因此需要依靠有效的鉴定手段。传统鉴别方法主要依赖于人工的主观感觉和经验，而化学检测或仪器分析的方法，又需要大量专业设备和鉴定时间，因此在实际的应用过程中成本较高、可操作性不强。随着人工智能技术的发展，国家中医药管理局制定的中医药信息化发展规划中明确指出，应以信息化方法驱动中医药现代化进程。中药材鉴别与基于深度学习的方法开始结合。然而当前大多方法忽略了图像背景特征的影响，并且网络模型较为复杂，导致识别性能和可迁移性不强。此外，在实际的应用场景中，尤其针对执法过程中的鉴定，鉴定结果不可量化，无法提供相应的法定依据。最后，在现有的中药鉴定领域中，还没有大规模标准的图像数据集可供利用。