简介：

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。

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简介：摘 要：习近平新时代中国特色社会主义思想是马克思主义中国化的最新成果，全面系统的学习与贯彻这一思想具有重要的意义。为此本文作者首先介绍了习近平新时代中国特色社会主义思想的重大意义，然后阐述了学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想的途径。

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简介：<正>在3月2日召开的甘南藏族自治州消防工作会议上,州公安局长兼消防支队党委书记李永和指出,今后一个时期,消防部队要加强理论学习,提高理论水平,强化部队管理,保证部队在政治上永远合格。他说,甘南支队要把学习十五大精神当作

简介：摘要：随着电力系统规模的扩大和复杂度的增加，电力系统故障的诊断和预测成为了保障电力系统安全稳定运行的重要任务。本文提出了一种基于深度学习的电力系统故障诊断与预测方法，通过分析电力系统中的数据，利用深度学习算法实现对故障的准确诊断和预测。通过实验证明，该方法能够有效提高电力系统故障的诊断和预测准确性，为电力系统的运维和维护提供了有力的支持。

简介：摘要：随着城市交通流量的不断增加，交叉口的拥堵问题日益突出。为了有效预测和优化交叉口的流量，本文提出了一种基于深度学习的智能交通系统。该系统利用深度学习算法对交叉口的流量进行预测，并通过优化算法对交叉口信号灯进行调整，以减少拥堵和提高交通效率。

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简介：摘要：本文基于深度学习的自然语言处理技术，探讨其在智能客服领域的应用。通过对智能客服系统架构、关键技术及实践应用的分析，论证了深度学习自然语言处理技术在智能客服中的重要作用和广阔前景。研究表明，引入深度学习的NLP方法可显著提升智能客服的语言理解和生成能力，优化用户体验。本文提出一种基于深度学习NLP的智能客服系统框架，并讨论了其中的难点和未来研究方向。

简介：摘要：本文探讨了机器学习与人工智能技术在建筑结构检测中的应用现状及未来发展。首先介绍了机器学习和人工智能的基本概念，然后详细分析了它们在建筑结构检测中的应用，包括数据处理、模型建立、图像识别、无人机监测等方面。通过案例分析，展示了这些技术在提高检测效率、降低成本、增强安全性方面的重要作用。最后，指出了当前面临的挑战，并提出了未来发展的展望，包括数据隐私、智能化建筑管理等方面的探索。

简介：英雄并非一朝一夕造就的。在黄东华烈士从军的595个日子里,他留下了厚厚的9本《学习笔记》和一叠心得体会。这里摘录的其中一些内容,能使人们从中感受到他理想的远大、精神的无私、信念的坚定和志趣的高尚,感受到他对国家、对人民、对时代的强烈的责任心和至高无上的使命感。英雄,就是这样走来的—

简介：2008年12月24日下午，总队举办深入学习实践科学发展观活动专题报告会，总队党委副书记、政委傅纪成做了题为“深入贯彻落实科学发展观，全力推动消防工作和部队建设创新发展”的专题报告。总队副总队长周崇敏主持了报告会。全市消防部队党员官兵聆听了报告。

简介：王兴杰（浙江工业大学团委书记）:我们觉得做一个有责任心的人,对当代青年而言非常重要。如果一个人有责任心,那么他就能在工作岗位上牢记自己的职业道德,就能把自己的工作潜力发挥到极致,如果一个人有责任心,就能正确地处理个人和集体、社会的关系,能够把社会和集体的利益放在首位。黄东华同志的事迹,实际上是我们就业指导课的一个重要内容,也是我们对大学生进行思想品德教育的重要内容。李中（省建筑工业学校团委书记）:在“理想、责任、作为”这个主题中,我觉得责任很重要。江泽民说,“责任重于泰山”,我国古代有“先天下之忧而忧,后天下之乐而乐”的古训,克林顿有本书叫《历史和现实之间》,里

简介：摘要：本文综合探讨了深度学习在自然语言处理（NLP）领域中的应用，特别是在情感分析方面的发展和应用。论文首先介绍了自然语言处理的基本概念及其与深度学习结合的背景。随后，详细分析了深度学习技术在情感分析中的具体应用，包括但不限于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。通过实例研究和现有文献的综合分析，本文展示了深度学习技术在提高情感分析准确性和效率方面的潜力。最后，对当前的挑战和未来的发展方向进行了展望。

简介：摘要：随着现代化进程的不断推进，城市排水系统作为城市基础设施的重要组成部分，其规模和复杂程度不断增加。传统管道缺陷识别依赖于人工判读，费时费力且生产周期长。因此，开展排水管道缺陷智能识别系统研究具有重要的现实意义。本文针对工程项目中的实际需求，提出并实现了一套基于深度学习的复杂城市排水管道缺陷智能识别系统。通过管道缺陷数据库建立、多尺度缺陷检测模型构建，样本增量学习和迁移学习、基于专家系统的评估模型和帧间差分算法等关键技术，实现了缺陷识别的智能化和自动化。经生产实践验证，缺陷智能识别系统精确率达到78.04%，召回率达到84.59%，可有效提高管道缺陷检测效率。

简介：摘要：本文旨在探讨机器学习与人工智能在市政工程智能建造中的应用研究。首先，对市政工程和智能建造的概念进行了界定和阐述，明确了智能建造对于提升施工效率和质量的重要性。其次，通过对机器学习和人工智能基础知识的介绍，阐释了其在市政工程中的潜在应用。随后，结合实证案例分析了机器学习在市政工程中的预测、资源优化和质量控制等方面的具体应用，以及人工智能在智能监控、自动化施工和设计规划等方面的实践案例。最后，对当前应用中存在的挑战和未来发展趋势进行了探讨，指出了进一步推动市政工程智能建造的方向和策略。通过本研究，旨在为加速城市基础设施建设和提升城市管理水平提供理论支撑和实践指导。

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简介：摘要：质量控制是现代工业生产中的重要环节,传统的人工检测方法效率低下且易出错。本文探讨了基于深度学习的图像识别技术在质量控制中的应用,介绍了深度学习的基本原理和常用模型,分析了将其应用于质量控制的可行性和优势。通过实验对比,证明了基于深度学习的缺陷检测方法能够有效提高质检效率和准确率。本文的研究为质量控制的智能化和自动化提供了新的思路。

简介：摘要: 本文重点研究基于深度学习的智能机器人视觉感知与目标识别技术,并在此基础上探索其在实际应用中的潜力和挑战。文章首先介绍深度学习在计算机视觉领域的发展历程,阐述其优势和局限性。随后重点分析深度学习在视觉感知和目标识别两大领域的具体应用,包括卷积神经网络、递归神经网络等模型和算法在机器人视觉系统中的实现和效果评估。最后总结未来在提高精确度、实时性以及应对复杂环境等方面仍需要解决的关键问题,并对智能机器人视觉感知技术的发展趋势进行展望。