简介：【摘要】随着计算机办公自动化的普及和应用，Microsoft Office成了学生必学的一门工具软件，特别是Microsoft Office软件中的Excel是目前数据处理和分析使用最多的应用软件。本文介绍了Excel软件的功能，着重分析了Excel软件学习过程中学习方法和技巧，对后期学习Excel 有所帮助。

简介：摘要：应用数学与纯粹数学是大学数学专业的两大重要分支，应用数学更注重于对实际问题的研究，对于现实生活有更重要的意义。而对高中生来说，学习数学与应用数学也具有十分重要的现实意义。而要学好数学与应用数学，取得成绩的明显进步，好的学习方法是绝对不可少的。从这个立场出发，本文先分析了学习数学与应用数学的作用，然后阐述了数学与应用数学的几种主要的学习方法。

简介：摘要：工业机器人是“制造业皇冠顶端的明珠”，其研发、制造、应用是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志。随着工业机器人的普及和不断发展，其面临高速度、高精度、高智能的挑战，其中高智能是制约工业机器人推广的重要因素。路径规划是机器人智能控制的核心技术，已成为当前业界研究的热点问题。利用传感器，探测机器人与障碍物和目标点之间的距离方位，构成状态空间，定义机器人避障决策奖赏函数，包括机器人与目标点的方位奖赏、距离奖赏、到达奖赏、每个避障动作奖赏，将状态空间信息输入神经网络，通过深度强化学习，输出下一时刻奖赏值最大的避障动作，形成最优避障路径。在工业机器人工作环境中，规划一条无碰撞路径，因此，研究工业机器人避障路径规划方法，选择一条最优路径，提高机器人对工作场景的适应性，具有重要意义，合理的路径轨迹规划可以让机器人在复杂的环境下安全稳定地工作。

简介：摘要：随着经济社会的飞速发展，工程类人才需求增加。在此背景下，高校纷纷开设土木工程专业。由于土木工程涉及领域广、内容复杂，学习难度较大，进而掌握科学合理的学习方法十分重要。在不同的课程学习中运用不同的学习方法可以有效提升学习效率，获得知识和技能。基于此，本文对土木工程专业学习方法进行探究，希望促进土木工程学生的专业发展。

简介：摘要：随着经济的发展，教育行业越来越受到重视，数学教学作为培养学生辩证思维和逻辑思维能力的重要工具之一，在素质教育中有着不可替代的作用。学生的数学素养具体表现为数学思维能力，因此，教师需要把数学思维培养工作作为数学教学的重点任务。如何通过加强数学学习，帮助学生在学习过程中及时有效地提升数学思维能力，让学生在各自相异的数学教学环境中能够用逻辑能力解决问题和适应新事物，关键点在于数学教师要找准思维养成突破口，在培养学生逻辑思维方面发力，鼓励学生在教学过程中主动思考探索，引导学生借助数学思维解决问题，帮助学生养成善于思考的良好习惯。

简介：摘要：随着当今时代信息技术的快速发展，数据已经成为各行各业越来越重要的生产要素，也是传统行业进行数字化转型升级的抓手。如何充分高效的利用数据并发挥数据的经济价值，是当今时代的一个关键任务。人工智能技术的兴起给我们提供了丰富的数据分析方法，机器学习在数据分析领域起到了越来越重要的作用。

简介：摘要：随着通信技术的发展，庞大数据驱动有效决策，成为企业社会高效发展的推动力。如何对海量复杂数据有效分析是当前需要解决的重要课题。传统分析系统基于结构化数据联机分析处理系统，深度学习改变以往机器学习方法，在图像理解等应用领域取得突破性进展。深度学习系工具系统提供较好系统支持，普通行业使用者需要大量时间成本学习相关API，借助分布式计算技术构建深度学习系统可以满足普通用户使用深度学习需求。

简介：摘要：电力需求预测是电力系统规划、运营的关键环节。近年来，基于机器学习的方法在这一领域展现了巨大潜力。该方法通过收集历史电力需求数据、天气状况、季节信息等多元变量，运用机器学习算法如支持向量机（SVM）、随机森林、梯度提升决策树（GBDT）和长短期记忆网络（LSTM）等，对复杂的数据关系进行建模和分析。这些算法能够自动从大量数据中提取特征，并构建预测模型，实现对未来电力需求的精准预测。相较于传统统计方法，机器学习在处理非线性关系、捕捉数据中的隐藏模式方面具有显著优势。该方法也面临数据质量、模型选择及计算资源等挑战。

简介：摘要：本文旨在研究人工智能学习方法与算法在集装箱码头领域的应用。本文探讨了人工智能学习方法与算法在集装箱码头领域的潜在应用价值。详细分析了人工智能学习方法在集装箱码头物流管理中的具体应用场景和算法模型。最后，总结了人工智能学习方法与算法在集装箱码头领域的研究与应用的未来发展方向。

简介：摘要：基于机器学习的智能控制策略下的数值虚拟飞行技术研究。基于 CFD/RBD 耦合算法实现飞行器有控飞行过程中的实时气动更新和获取。引入 BP 神经网络对PID 控制器参数进行自我学习，从而实现飞行器飞行姿态控制系统的智能化，分别结合传统 PID 控制策略和基于BP 神经网络 PID 智能控制策略的数值虚拟飞行模拟，实现小型无人飞行器自由释放后的俯仰角快速稳定控制飞行仿真，基于 BP 神经网络的 PID 智能控制器相比传统 PID 控制器，控制变量的各项性能指标均有显著提升。

简介：摘要：机器学习技术在近年来得到了广泛关注和应用，为机械设计优化带来了新的可能性。本文旨在研究基于机器学习的机械设计优化方法，介绍其应用现状，分析影响机器学习效果的关键因素，并提出实施机器学习优化机械设计的策略和建议。

简介：摘要：本文介绍了基于机器学习的大数据审计方法与应用。首先，对大数据审计的概念、特征及重要性进行了阐述，指出了大数据审计面临的挑战和机遇。其次，探讨了机器学习在大数据审计中的基础理论，包括机器学习的基础概念、算法分类以及优势。最后，分别以金融、电商和医疗健康领域为例，介绍了基于机器学习的大数据审计的具体应用案例。本文旨在为相关领域的研究人员和从业者提供参考，推动大数据审计方法的发展与应用。

简介：摘要：随着极端天气频发与城市化进程的加快，城市暴雨内涝灾害逐渐成为国际“常态化”风险。本文基于机器学习方法建立城市暴雨内涝预测模型。综合考虑某地各种气象因素、地理数据以等情况，分别基于随机森林、XGBoost、KNN等方法，探究建立城市内涝预测模型。以某城市为例，开展案例研究。结果表明，采用融合模型的方法预测效果最佳。在本算例场景下，本文所建机器学习模型可实现快速的的城市内涝预测。

简介：摘要：游梁式抽油机示功图的工况识别方法是利用计算机诊断技术绘出示功图，然后由技术人员根据井下标准示功图，进行人工对比识别，以确定工况问题。人工识别方法，不仅对于常规问题的诊析需要大量的处理时间，而且当需要参比的问题参数增加时，处理的时间也会相应增加，处理效率低；同时，根据人为主观判断，增加了误诊的风险。本文提供一种工况智能学习识别方法，以实现自动、准确地识别游梁式抽油机示功图工况。

简介：摘要：本文研究了基于机器学习的SMT（表面贴装技术）质量分析方法。首先概述了SMT质量检测技术的现状，包括传统检测方法及其局限性，以及AOI技术的应用与优势。随后详细介绍了基于机器学习的SMT质量分析方法的设计，包括数据收集与预处理、机器学习模型选择与设计、模型训练与优化以及特征工程。最后，通过实验设计与结果分析，验证了该方法的有效性，并指出了进一步改进的方向。

简介：摘要：大数据技术的广泛应用为军队基层理论学习工作提供了新的机遇和新的挑战，这是广大基层政工干部需要积极作答的一篇时代文章。本文将介绍大数据背景之下军队基层理论工作的重要意义，并提出创新基层理论工作方法的一些思考。

简介：摘要：地理是高中阶段一门重要的学科，核心素养的提出为高中阶段的地理教学提出了具体要求。地理核心素养主要包括四个方面，即人地协调观、综合思维、区域认知以及地理实践能力。综合思维是地理课程中最为重要的基本方法，教师在教学过程中应当结合学生的实际，采用具体的教学方法来提高学生的核心素养。

简介：摘要：本研究旨在探讨大学生在英语口语学习中所采用的有效方法，并分析这些方法的实际效果。通过问卷调查和访谈，收集了大量数据，并使用定量和定性分析方法进行分析。结果显示，互动性学习、语音模仿和多媒体辅助学习是最受欢迎且效果显著的口语学习方法。研究还发现，学生在口语学习中面临的主要问题包括缺乏语言环境、自信心不足和练习机会有限。基于这些发现，本文提出了一些改进建议，如增加口语互动机会、利用多媒体资源和开展校内外英语角活动。

简介：摘要：预测药物与靶点之间相互作用在药物开发过程中起着关键作用。使用传统的方法来确定药物和靶标之间是否发生相互作用，耗资高且费时。因此，将机器学习和深度学习算法，应用于药物靶标相互作用预测已经成为当前研究的热点之一。机器学习和深度学习算法在药物靶标相互预测中的优势主要有以下几点。算法能够处理大规模和高维度的生物数据，包括药物结构信息、蛋白质序列和基因表达数据等。且能够挖掘数据中的潜在规律和模式，从而提高了药物靶标预测的精度和鲁棒性。

简介：摘要：在现代工业生产中，机械设备的故障对生产效率和安全性都会产生严重影响。传统的故障检测和维修方法通常是基于经验和规则的，存在着准确性低、效率低、成本高等问题。而随着机器学习技术的快速发展，利用机器学习算法对机械故障进行预测和诊断成为了一种新的解决方案。机器学习算法可以通过学习大量的历史数据，发现隐藏在数据中的模式和规律，从而实现对机械故障的准确预测。这可以帮助企业提前采取维修措施，避免设备故障对生产造成的损失。传统的故障诊断方法通常需要依赖专业技术人员的经验和判断，耗时且容易出错。而基于机器学习的方法可以自动化地对故障进行诊断，大大提高了诊断的效率和准确性。通过提前预测和诊断机械故障，企业可以合理安排维修计划，避免因突发故障而导致的生产停工和维修成本的增加。基于机器学习的机械故障预测与诊断方法的研究对于提高生产效率、降低成本、保障安全具有重要意义，是当前工业领域的研究热点和发展方向。