简介：摘要：深度学习技术作为直接从数据中学习特征表示的有效方法,近年来启发信息提取领域取得了显著的突破。本文基于2014年、2017年、2018年三期高分一号遥感影像，选取北京市石景山区西部道路为试验区域，针对其变化特征，开展基于深度学习算法的道路自动提取与变化图斑自动发现。论文首先基于地理要素智能训练平台对道路进行样本采集及训练，形成深度学习道路提取模型，之后采用“自动化的线索检测+交互式异常问题判读+野外现场环境取证”的遥感监测技术路线，该流程转变从被动式道路变化发现到主动式道路问题发现与预警，可实现对典型道路的实时、动态及持续的遥感监测。本文选取典型道路样本进行分析、训练，不断优化深度学习卷积神经网络道路提取模型。通过对影像预处理、自动道路监测、交互式异常问题判读、变化图斑自动发现、野外现场环境取证与信息汇交各环节的分析验证发现，基于深度学习道路提取模型自动提取的道路准确率高于80%，可用于城市道路的自动提取和变化发现。

简介：摘要：深度学习作为近年来的热门话题，在语言图像处理过程中日益发挥重要作用。本文以面向自然语言的处理为例，首先探讨开展深度学习研究的可行性，随后说明深度学习的应用路径。

简介：摘要：路基的不均匀沉降、地铁和管廊等地下施工是造成路基脱空、空洞等病害的主要原因，严重的路基脱空会导致道路坍塌，导致车辆和人员伤亡，影响交通平稳运行。探地雷达（GPR）检测技术是路基脱空检测中一种常用的无损检测技术，传统的探地雷达检测中，由人工对雷达图像进行识别，过程中不可避免的会发生漏检、错检、效率低下等问题，极大地影响了检测结果的正确性。而通过深度学习算法对雷达图像进行检测识别能避免这些人工检测过程的缺点，促进病害检测方向的发展。结合深度学习在图像识别方面的优势，本文总结了探地雷达技术与常用的深度学习方法在路基病害检测中的研究。

简介：摘要：遥感数据日益多元化，数据获取的速度加快，更新周期缩短，时效性越来越强，极大的促进了遥感影像相关的应用研究。传统的遥感影像目标识别主要是基于人工提取特征的方法，但遥感图像中丰富多样的细节信息使得人工描述的单一特征不足以全面表达目标地物，且多依赖于专家经验。此外，建立在概率统计基础上的机器学习通常需要复杂的特征描述，并且基于其浅层的网络结构学到的特征表达在处理复杂的目标检测问题时表现性能及泛化能力有明显不足。

简介：摘要：概述写作对提高学生综合语言运用能力的重要性，写作是依托在听、说、读能力之上的英语能力的升华。结合具体教学实例，提出夯实英语基础、循序渐进完成文章，善用教学工具、丰富英语写作素 材，运用多种方式、增加写作训练机会，注重评价激励、增强学生写作信心等小学高年级英语写作教学策 略，提高学生的英语语言表达能力和写作能力。

简介：摘要视频卡口系统与深度学习技术在智能交通中已被广泛应用，其数据大多用于交通态势、交通管理等领域，而在信号配时领域中的应用研究还相对较少。为完整这一领域的研究，本文利用深度学习训练模型，从视频中获取交通参数；然后结合相位相序优化等算法，生成面向应用的干线协调方案；最后通过VISSIM微观仿真测试，形成基于深度学习的干线协调控制方案。结果表明这一方案能提升数据采集的准确性，减少行程时间与停车次数。

简介：摘要：随着全球对可再生能源和智能电网的投资日增，电力系统的结构和操作方式正在发生重大变革。在这种环境下，电力系统的稳定运行和最优调度依赖于准确的电力负荷预测。传统的时间序列分析方法在某些场景中可能具有一定的效果，但随着数据规模的增长和系统复杂性的提高，这些方法的局限性也日益明显。本文探讨了深度学习，特别是循环神经网络在电力系统负荷预测中的应用，旨在提供一个更为准确和稳健的预测框架。

简介：摘要：随着智能电网的快速发展，电能质量监测成为了保障电网稳定运行和电力用户质量需求的重要任务。传统的电能质量监测方法存在着数据处理复杂、诊断效果不稳定等问题。为此，本文提出了一种基于深度学习的电能质量监测方法，通过深度学习模型对电能质量数据进行分析和诊断，提高了监测的准确性和稳定性。

简介：摘要：建筑物能耗预测对于实现能源高效利用和可持续发展至关重要。传统的能耗预测方法受限于模型复杂度和数据处理能力，在预测准确性和实时性方面存在一定的挑战。本文提出了一种基于深度学习的建筑物能耗预测模型，通过充分利用复杂的建筑数据和深度学习算法，实现了更准确和实时的能耗预测。

简介：摘要：本文介绍了多模态新闻数据的定义和特点，并探讨了深度学习在多模态新闻数据主题发现中的应用。首先介绍了深度学习的基本原理和特点，然后分析了多模态新闻数据的特点和挑战。接着讨论了多模态数据的异构性和数据预处理方法，以及多模态数据的特征提取和表达学习技术。最后，介绍了多模态数据的主题发现方法和评价指标。本文旨在为研究者提供一个全面的了解多模态新闻数据主题发现领域的基础知识和方法。

简介：摘要 ：高职院校是以培养学生专业技能为主的高校，学生不仅要学好数学还要用好数学。数学课程作为全院的公共必修课，对培养学生的逻辑思维和创新能力非常重要，对专业课的学习也至关重要。但由于它难度系数大、理论性强等原因导致教学效果不尽如人意，因此对于高职数学课程的现状分析和教学改革研究迫在眉睫。通过在高职数学的教学课堂上应用互动式教学法，切实提高学生的学习效率，保证学生的学习热情，增强学生的数学核心素养。

简介：摘要：整本书阅读对于初中生来说具有一定难度,不仅需要正确的方法指导,还需要有效的时间安排.就当前初中语文阅读教学的具体策略来看,仍然要从学生兴趣培养和思维框架构建入手,帮助其完善对整本书内容和细节的掌握,完成整本书的高质量阅读.

简介：摘要：以某高速栾双段中坪左线隧道实体工程的建设为背景，通过采集隧道建设过程中的沉降、收敛等数据，并结合深度学习理论LSTM神经网络模型进行深度学习，探究了该隧道在施工过程中的变形规律，通过结合现场实测数据进行对比分析验证，得出复杂地质条件下隧道的沉降速度与收敛速度成正相关，并随着时间的推移隧道沉降逐渐减小，且呈现先快后慢的趋势；通过深度学习理论LSTM神经网络模型能够有效的学习隧道采集的样本数据，并能很好的预测复杂地质条件下隧道的变形规律，给隧道的安全施工、运营提供良好的判别依据。

简介：摘要：随着交通运输的日益发展，道路积雪和结冰问题对交通安全和效率产生了严重影响。本研究基于深度学习，提出了一种高效准确的道路积雪与结冰检测技术。该技术融合了多模态数据，采用卷积神经网络和循环神经网络进行特征提取和时序建模。数据增强和模型训练进一步提升了模型性能。实验结果验证了该技术的有效性，能够在各种气象条件下实现精准的道路结冰检测。

简介：摘要：我国幅员辽阔，地形复杂，配电线路较长，故障发生频率较高。因为很多线路分布在偏远山区，线路分支众多，故障排查过程难度较大。近年来，电力智能化建设进程加快，配电网的管理和检修也朝着现代化、信息化、高效化的方向发展，在线状态检修技术得到了有效运用，从应用情况看，也取得了理想预期。因此，开展配电网在线状态检修技术的应用探讨具有现实必要性和积极意义。文章主要探讨深度学习下的配电网故障风险及状态检修策略，仅供参考。

简介：摘要：随着航空业的蓬勃发展，空中交通管制系统面临着越来越复杂的挑战。数以千计的飞机在天空穿行，需要精密的规划和协调，以确保安全、高效的航空运行。传统的空中交通管制系统在面对不断增加的飞行器数量和航空活动的同时，逐渐显露出其在应对复杂情境和提升效率方面的局限性。在这一背景下，深度学习算法作为人工智能领域的前沿技术之一，为改进空中交通管制系统提供了新的可能性。深度学习算法以其对大规模数据的高效处理和对复杂问题的学习能力而著称，这使得它成为解决空中交通管制中挑战性问题的有力工具。本论文旨在深入探讨深度学习算法在空中交通管制中的应用研究，探讨其在航班路径规划、飞机间通信与协同、以及空中交通流量管理等方面的潜在贡献。通过深度学习算法的引入，我们有望实现更为智能、灵活的空中交通管制系统，为航空业提供更安全、高效的运营环境。然而，这一领域仍面临着许多技术和管理上的挑战，需要综合考虑深度学习算法的优势与挑战，以期为未来空中交通管理的发展提供有益的参考与建议。

简介：摘要：图像分割和目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向，深度学习技术的快速发展为其提供了强大的支持。本文基于深度学习的图像分割与目标检测算法进行了研究，提出了一种结合卷积神经网络和区域提议网络的综合方法，以提高图像分割和目标检测的准确性和效率。通过实验证明了该方法在各种图像数据集上的优越性。

简介：摘要：电动汽车电池寿命预测是提高电动汽车可靠性和使用效率的重要问题。本文基于深度学习方法，提出了一种用于电动汽车电池寿命预测的模型。通过分析电池充放电过程中的关键参数和特征，构建了一个深度神经网络模型，用于学习电池寿命与这些参数之间的非线性关系。实验结果表明，该模型能够准确地预测电动汽车电池的寿命，为电动汽车的可靠性和使用寿命提供了重要的参考。

简介：摘要：本文围绕基于深度学习的电力系统状态估计优化研究展开研究，旨在通过深度学习技术优化电力系统状态估计的方法，提高估计精度和系统稳定性。首先，介绍了电力系统状态估计的背景和意义，阐述了当前方法存在的问题。接着，提出了基于深度学习的电力系统状态估计优化方案，并详细分析了其原理和优势。通过对实际数据的仿真实验，验证了该方法的有效性和可行性。

简介：摘要：图像识别在现代计算机视觉领域扮演着至关重要的角色，然而，实时性能一直是深度学习算法在图像识别中面临的挑战之一。本研究旨在探讨如何优化深度学习算法的实时性能，以提高图像识别的效率和响应速度。我们通过分析深度学习算法的基本原理和结构，结合硬件加速和优化技术，提出了一系列策略和方法，以实现在有限计算资源下的高性能实时图像识别。研究结果表明，通过适当的算法选择、模型压缩、并行计算以及硬件加速等措施，可以显著提高深度学习算法在实时图像识别中的性能，为各种应用场景提供了更高效的解决方案。