简介：摘要：本文针对水利工程质量检测过程中所存在的风险问题，提出了以机器学习为基础的风险识别与预警研究。文章通过对水利工程建设历史数据的收集，利用机器学习算法对各种潜在风险因素进行分析与识别，从而建立了一套有效的风险预警体系。该研究不仅可以提高水利工程质量检测的效率和准确性，还能够有效预防各种可能影响工程质量的风险因素，为水利工程建设的可持续发展提供了重要支持。

简介：摘要：本文探讨了人工智能与机器学习技术在建筑工程中的应用前景与挑战。随着科技的迅猛发展，建筑行业逐渐引入这些先进技术，以提升设计效率、优化施工过程和降低运营成本。研究分析了人工智能与机器学习在项目管理、设计优化、质量控制等方面的应用实例，同时也指出了技术实施中的挑战。

简介：摘要：目前输电线路的重点监测路段都安装了图像 /视频监控，再辅以人工巡检，能够在很大程度上实现对输电线路的有效监测，但是运维人员长期在显示屏幕前紧盯现场情况，时间一久，仍然容易忽略一些危险源，导致漏报率上升。而基于深度强化学习与图像智能识别的输电线路在线监测系统的应用，则能够解决这一难题。本文基于深度学习技术的输电线路缺陷智能分析系统研究与应用展开论述。

简介：

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简介：摘要:本文介绍了深度学习技术的概念与组成，结合轨道交通制造业生产现场安全生产管理需要，提出建设智能监控系统，并分析系统整体构架和系统实现等内容。试用表明，该系统能实时监测、预警和处理一部分安全隐患，降低安全事故发生概率，对提升轨道交通制造业生产现场的安全可靠性具有深远意义，值得在生产制造现场进行推广和应用。