简介：摘要：本文旨在研究基于深度学习的船舶精度控制技术，该技术可以有效提升船舶的操纵精度和安全性。通过对船舶精度控制的背景和现状进行调研，结合深度学习在其他领域的应用，提出了一种基于深度学习的船舶精度控制方法，并通过实验验证了该方法的有效性。

简介：摘要：超高层结构采用矩管钢框架-核心筒结构体系，即核心筒（一重）和周边外框架（二重）组成。核心筒与外框架柱之间通过楼层的主梁和位于设备层（避难层）的加强桁架联系在一起，并因此提高抗水平力（风作用及地震作用）的能力。本工程属于平面及立面不规则的超限高层建筑。由于在结构设计时采取了较为合理的结构布置，并对结构的薄弱处采取了有效的构造措施，从而减小了体型不规则带来的不利影响，使得结构仍具有良好的抗震性能，计算结果满足现行规范和规程的要求。与劲性钢骨混凝土柱-钢筋混凝土筒体结构体系进行经济性比较，综合考虑各因素，矩管钢框架-核心筒结构体系的优势。

简介：摘要： 本论文针对工程建设标准化中结构实体的检测问题，提出了一种基于深度学习的算法。首先，构建了一个大规模的结构实体数据集，并对其进行标注。然后，采用深度卷积神经网络（CNN）结合多尺度特征融合的方法，实现了高效准确的结构实体检测。通过实验证明，所提算法在不同场景下能够有效地检测出各种结构实体，并且具有较低的误检率和漏检率。该算法的研究成果对于促进工程建设标准化的应用具有重要意义。

简介：摘要：本文探讨了商品房价值的预测问题，采用了机器学习的方法，以东莞市为例，构建了一种能够预测商品房价值的模型。从地理位置、公共设施、商业设施、交通条件、人口分布、房屋属性等六大维度选取了21个特征因素，并计算了它们与房价的相关性。通过对比lasso回归、回归树模型、随机森林、梯度提升树等机器学习模型预测性能，发现随机森林的预测效果最好。根据训练好的模型，对东莞市全域的商品房价进行了模拟评估，并生成了商品房价值地图。此外，还计算生成了商品房性价比地图，为购房者提供了一个参考，也为房价地图研究提供一个新视角。

简介：摘要：随着科学技术的不断发展和计算机技术的迅猛进步，智能汽车电子设备故障智能诊断和检测系统的应用越来越广泛，能够自动化检测和识别智能汽车电子设备的故障和问题，并将之反馈给工作人员，提高电子设备运行的安全性和可靠性。本文主要针对大数据深度学习背景下智能汽车电子设备故障智能诊断和检测系统的应用进行探究，希望能为汽车制造以及检修行业的发展提供一定的参考。

简介：摘要：通过在项目施工和管理过程中对新的强制性工程建设规范体系的学习和应用，探索了几个学习应用的方法，有利于在工程实践中应用。

简介：摘要：遥感图像目标检测在城市规划、资源调查和灾害监测等领域应用广泛，基于遥感图像的目标检测具有重要研究意义。遥感技术为人们快速、全面了解地表覆盖变化提供了技术支持，在高分辨率遥感技术不断发展的大背景下，大量高品质遥感图像的采集越来越方便。遥感图像是利用遥感技术生成的远距离图像，可以对目标进行有效的处理。目标检测是遥感图像处理的基础任务之一，通过对遥感图像的分析可以分辨出水体、植被等目标，同时遥感影像可以识别更小的目标，如具体的树木、人、交通标志、足球场标志线等等，因此遥感图像目标检测已经成为当前研究的热点问题。遥感设备拍摄图像时由于设备距离目标较远，包含的地面范围大，受到分辨率的限制，待检测目标可能以微小形式显示在遥感图像中，这些检测目标具有尺度小、特征弱等特点，为图像目标的检测工作带来较大难度。

简介：摘要： 本文提出了一种基于机器学习的露天矿山开采生产效率优化方法，该方法利用机器学习技术对矿山生产数据进行分析和预测，从而实现矿山生产效率的提高。首先，本文介绍了露天矿山开采的基本情况及其生产过程。其次，针对露天矿山开采中的问题，提出了基于机器学习的解决方案，并对其进行了详细的描述。最后，通过实际应用案例验证了本文提出的方法的可行性和有效性，表明本文提出的基于机器学习的露天矿山开采生产效率优化方法是一种可行的解决方案。

简介：摘要

简介：摘要：21世纪是学习型社会，这已成为时代的潮流，也是每一个组织的必备素质，企业工会作为企业的重要组成部分，如何更好地发挥其职能作用，帮助企业解决生产经营中的问题，也成为企业工会当前工作的一个重要课题。近年来，一些企业工会组织在创建学习型组织方面做了许多有益的探索和尝试，积累了一定的经验，在深入开展学习型组织创建活动中，笔者认为必须要充分认识工会在学习型组织创建中的重要地位和作用，把握好当前形势下工会开展学习型组织创建活动的一些具体做法和策略，本文根据实际经验对此谈一些看法和体会。

简介：　 论文摘要：合作学习是中等职业教育文化课课程改革倡导的主要学习方法之一。本文阐述了合作学习的意义，探讨在教学中培养学生的合作能力，通过合作学习提高学生学习物理的兴趣，以实例说明合作学习有利于形成以学生为主体的教学方式。

简介：

简介：摘要：工业物联网是传统工业向智能化方向发展的新阶段。从应用形式上讲，工业物联网具有自动化、智能化、实时性等特点。工业物联网发展中，传感器技术、设备兼容技术、网络技术、信息处理技术、安全技术等关键技术。特别是网络技术，是工业物联网发展的一大核心。随着5G技术商用的发展，5G在工业物联网中的应用逐渐深入，进一步促进了工业物联网的发展，促进了工业发展的智能化步伐。文章主要对5G技术在工业物联网中的应用场景进行了分析，为工业物联网中5G网络的建设和应用发展提供参考。

简介：摘要：高铁工程安全性指标（HRPSI）是高铁工程失效与事故的主要指标，其变化特征及其影响因素的识别与预报是高铁工程安全性评价与预报的关键。本项目拟以高铁运行10年为研究对象，以高铁运行10年为研究对象，建立两类具有深度特征的高铁运行状态时序预测模型。通过对皮尔森系数进行预报，验证了两个预报模式的正确性。采用 GRU (Gatecontrol Review Unit, GRU）进行的预报，对训练组的皮尔森因子为0.9371，对试验组的 Pierson因子为0.9221，对工业生产和服务保障指标的发展方向具有较强的预报能力。

简介：摘要：本文研究了基于深度学习的电动机故障诊断与预测方法。首先，对深度学习进行了概述，包括深度学习的基本原理和常用的网络结构。然后，对电动机故障的类型和成因进行了介绍，包括常见的故障类型和引起故障的因素。接着，提出了基于深度学习的电动机故障诊断与预测方法，包括数据采集与预处理、特征提取、模型训练和故障预测等步骤。最后，通过实验验证了该方法的有效性，并对未来的研究方向进行了展望。

简介：摘要：本研究综合分析了基于深度学习的结构工程设计与优化方法，深入探讨了传统方法的局限性和挑战，以及深度学习在结构设计中的应用潜力。案例研究展示了深度学习模型在结构优化和性能预测方面的效果，并与传统方法进行了比较分析。结果表明，基于深度学习的结构优化模型具有更高的效率和优化效果，为结构工程领域的技术创新提供了新的思路和方法。未来研究可进一步探索深度学习在结构工程中的应用，并不断优化模型以提高设计效率和质量。

简介：摘要：本研究旨在探索在测绘工程领域中应用深度学习技术进行遥感影像分类的方法。通过收集大量的遥感影像数据，结合深度学习算法，构建了一个高效的分类模型。首先，采用卷积神经网络（CNN）对遥感影像进行特征提取和学习，然后利用池化和全连接层进行分类识别。实验结果表明，该方法在不同地区和不同场景的遥感影像分类中表现出良好的准确性和泛化能力，为测绘工程领域的遥感应用提供了一种有效的分类方法。

简介：摘要

简介：摘要：当今，我国经济发展十分迅速，随着城市化进程的加快，建筑行业取得了长足的发展。但是在实践中，仍然存在许多问题，影响了建筑的质量。建筑物的质量不但关系到建筑企业的经济效益，同时也影响着人们的生产以及生活。而建筑物的结构设计以及施工的管理工作，是建筑工程质量以及施工得以顺利开展的重要保障。建筑企业的相关管理人员以及设计人员应当加强这两方面的工作，促进建筑行业的发展以及经济的繁荣。

简介：摘要：机电工程中的机器学习与数据驱动建模是一门研究如何利用机器学习方法和数据分析技术来建立和改进机电系统模型的学科。它在实现机电系统自适应控制、故障诊断、优化设计等方面具有广泛的应用。本文对机电工程中的机器学习与数据驱动建模进行了研究，探讨了其在机电系统中的重要性和应用。