简介：摘要：自改革开放以来，随着国内经济形态的变化，为了适应国内的经济发展，国内的教育形式也不得不相应的发生改变。其中，“以学生为主体”的教育原则逐渐受到我国教育界的重视，迄今为止，从国内的学前教育至高等教育，都在提倡学生主体性原则。笔者此次以高等教育的视角，评析主体性原则之于激发学生学习兴趣的作用，并在以往的教学经验基础上，对“以学生为主体”学习兴趣激发的效果及其激发因素进行分析，统筹原则下不良的干扰因素，并试图探寻运用主体性原则下阻碍学习兴趣正向激发的不良因素的参考策略。

简介：

简介：摘要：受本次疫情影响，高校学生无法返校上课，教学方式因此转变为线上授课，面对新形式的教学以及诸多不确定因素，学生的在线学习情况是非常值得我们关注和了解的。本文以学生线上学习的学习效果为出发点，调查广东省部分大学学生学习情况，对其反馈进行了解和分析，深入研究大学生的线上学习现状、线上课堂中大学生学习效果的有利影响和不利影响三个方面的内容，进一步了解了大学生目前的学习情况、学习状态以及学习中存在的问题等，并针对问题推出相应的对策，帮助改善当前线上课堂存在的不足之处。

简介：<正>提起作风,万万不能小看。它对于一个人来说,是世界观、人生观、价值观的综合素质的外在体现,对于一个单位和一个行业来说,则是这个单位和行业成员整体素质、整体战斗力的外在体现。作风关系到人的形象、单位形象。对于公安消防监督机构来说,作风不仅关系到形象,而且关系到公安消防监督机构的生命。因为,公安消

简介：阅读了GB／T1047—2005标准，结合自己撰写标准、规范，编（修）订国家标准及给水排水专业工具书，感到GB／T1047—2005与其代替的CB／T1047—1995有诸多不同，现交流如下，欢迎同仁讨论与指正。

简介：摘要：国有企业既是企业，也是基层党组织，党组织在国有企业的未来发展中发挥着思想引领与方向把控的作用，建设学习型党组织是新时代下国家、社会、党员和群众对国有企业提出的要求。国有企业不仅要建设立足实际、依托群众的党组织，更要建设有创新性的学习型党组织，使企业与党组织共同获得未来的长足发展，但在这个过程中，也出现了一些问题。本文首先阐释国有企业建设学习型党组织的重要性，再从建设过程中存在的问题出发，提出五点优化策略，以期为国有企业学习型党组织的建设与发展提供参考建议。

简介：摘要：基层党组织建设是党的建设“最后一公里”，通过坚持党的建设，坚持党的创新理论，坚持党的组织体系建设，才能使基层党组织强基础、固基本，才能实现把基层党组织建设成为有效实现党的领导的坚强战斗堡垒。

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：摘要：本论文探讨了强化学习算法在人工智能系统中的广泛应用以及对其性能进行的评估。强化学习是一种机器学习方法，通过与环境互动来训练智能体，使其能够学会在不断变化的情境中做出最优决策。我们首先介绍了强化学习的基本原理和算法，然后详细讨论了其在自动驾驶、游戏博弈、机器人控制等领域的应用案例。随后，我们阐述了性能评估的重要性，并介绍了一些常用的评估指标和方法，以便更全面地衡量强化学习算法的表现。最后，我们总结了目前的研究趋势和未来的发展方向，以促进强化学习算法在人工智能系统中的进一步应用和性能提升。

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：工程施工行业的数据分析和数据价值的挖掘对于项目生产、企业管理等具有重要意义，也是进行数字化转型的必然举措之一。目前，国内施工企业对数据的采集、管理基本依靠人工，对数据的分析也基本表现为基础统计分析，对海量数据进行统一分析和内在规律挖掘极度缺乏。本文提出的基于机器学习的工程施工大数据智能分析平台通过大数据处理分析技术，以建立业务模型为基础，明确业务场景，剖析业务问题，进而开展数据建模、算法建模、模型验证与优化等工作，同时提供资源调度与匹配优化等功能，最终将成熟的算法模型存储于模型库，为生产管理提供有效的辅助决策。该平台区别于通用性分析平台，以业务模型为基础，并提供可视化操作界面，具备行业友好性和操作便捷性，算法库和模型库也提供了良好的可扩展性，为工程施工行业的数据分析提供了良好的平台工具。

简介：摘要

简介：摘要：本文研究了如何利用强化学习算法来优化智能机器人的路径规划和动作决策。通过建立奖励函数和环境模型，智能体可以通过不断与环境交互来学习最优策略，实现从起点到目标点的最短路径规划以及避障等动作决策。仿真和真实环境下的实验结果表明，该方法能够有效提高智能机器人的自主导航和决策能力，具有良好的实用价值。

简介：摘要: 随着工业自动化程度的不断提高,机械设备的运行状态对生产效率和产品质量的影响日益突出。本文针对机械设备故障诊断与预测问题,提出了一种基于机器学习的新方法。该方法利用机械设备运行数据,通过特征提取、数据预处理等步骤构建高质量的训练样本集,并采用先进的机器学习算法进行故障模式识别和剩余寿命预测。理论分析和实验结果表明,所提出的方法具有较高的故障诊断准确率和寿命预测精度,可为工业机械设备的状态监测和维修决策提供有力支撑。

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简介：摘要：本研究探讨了基于深度学习的实体检测在文本理解领域的应用。文章详细分析了深度学习技术在实体检测中的运用，重点阐述了基于卷积神经网络、循环神经网络和Transformer的实体检测模型。研究深入探讨了这些模型在情感分析、问答系统和文本摘要等文本理解任务中的应用价值。通过对BERT、RoBERTa和XLNet等预训练模型的分析，本文揭示了它们在提升实体检测精度方面的优势。此外，研究还展望了实体检测技术的未来发展趋势，包括多模态融合、知识图谱集成和自监督学习等方向。本研究不仅为实体检测在文本理解中的应用提供了全面的分析框架，也为未来相关技术的发展指明了方向。