简介：摘要：本文主要探讨了基于人脸识别的门禁系统设计。首先介绍了人脸识别技术的基本原理及其在门禁系统中的应用，然后详细阐述了门禁系统的设计方案，包括系统架构、硬件设计、软件设计以及人脸识别算法的选择和实现。

简介：摘要：为进一步提高站场门禁系统设备的可选择性、适配性和考勤数据的真实性、准确性，设计一种基于Vue+SpringBoot前后端分离开发模式和人脸识别的门禁考勤系统可有效实现多种识别终端的选择和数据的处理，该系统提供了不同厂商的门禁设备与数据服务平台的连接方式进一步提高门禁系统设备的可选择性、适配性，以满足站场智能化管理需求。

简介：摘要：建筑施工管理是一个复杂而动态的过程，其中安全风险识别与防控是确保施工安全、保障项目顺利进行的重要环节。本文旨在深入探讨建筑施工管理中的安全风险识别方法、防控机制以及实施策略，通过分析当前建筑施工管理中存在的安全风险问题，提出针对性的解决方案，以期为建筑施工企业提供有效的安全管理参考。文章将从安全风险识别、防控机制构建、实施策略等方面进行全面阐述，以期为建筑施工行业的安全管理提供新思路和新方法。

简介：摘要

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简介：摘要：本文探讨了基于深度学习的遥感影像地物分类中存在的精度问题，分析了影响分类精度的主要因素，并提出了一系列提升策略。通过优化模型结构、增强数据集、引入迁移学习等方法，旨在提高遥感影像的分类精度，推动遥感技术在环境监测、城市规划等领域的应用。

简介：摘要：随着互联网的普及以及移动设备的广泛使用，自媒体已经成为生活、学习、工作展示的一种方式。视频剪辑作为自媒体主体部分之一，其质量需求与日俱增。如何满足自媒体运营者的视频创作需求呢？笔者通过调研，明确利用计算机视觉、音频处理和深度学习等前沿技术来进行设计，可以自动识别视频中的关键剪辑点，实现自动剪辑功能，并匹配合适的音效和特效，提升视频的感染力和视听效果，为用户提供创造一个高效、智能的视频编辑工具，促进创作者创作出更加富有创意和影响力的作品，满足视频创作中的多元化需求。本项目的设计与实现具有一定的应用价值与推广价值。

简介：摘要：道路桥梁作为关键的交通基础设施，其结构健康直接关系到公共安全与交通流畅。随着深度学习技术的日益成熟，本文提出了一种基于深度学习的道路桥梁结构健康监测与维护方法。通过深度学习模型对道路桥梁进行持续、智能的监测，旨在提升结构健康的评估准确性和效率，为预防性维护提供有力支持。

简介：摘要：我国山地丘陵分布广泛，滑坡等地质灾害时有发生，给我国人民的生命财产造成了极大的危害，给社会经济造成了巨大的损失。目前，人工智能技术已经成为多个科学领域的热门课题，在边坡稳定判别方面也是一个热门课题。该方法无需与传统的物理力学方法一样，通过遥感手段获取边坡信息，在保证数据质量的同时，通过优化模型，实现对边坡稳定状态的快速准确评估，从而实现对边坡的快速准确识别。

简介：摘要：随着技术的不断发展,深度学习在许多领域展现出强大的潜力和优越性,如自然语言处理、图像识别等。本研究则是探究深度学习在建筑结构监测中的应用。研究首先介绍了建筑结构监测的重要性和当前存在的问题,其中着重指出了结构健康监测过程中数据处理复杂、效率低下以及对专业知识依赖度高等挑战。接着，我们引入了深度学习技术，并阐述了这种技术如何优化了建筑结构监测，特别是在预测和识别结构损伤方面的应用，具有较高的准确性和效率。实验结果表明，深度学习方法在建筑结构监测中实施结构健康监测，具有较好的准确性和稳定性，尤其在识别微小裂纹、预测潜在危害方面成效显著。研究表明，深度学习技术的运用，将有力推动建筑结构监测的发展，提高建筑工程安全水平，降低潜在的安全风险。

简介：摘要：随着工业技术的快速发展，电气设备在各个领域的应用日益广泛，其运行稳定性与安全性对于保障生产和生活至关重要。然而，电气设备在运行过程中常因各种因素出现故障，导致生产中断或安全事故。因此，对电气设备进行故障诊断与预测成为研究热点。深度学习具有强大的特征提取和模式识别能力，为电气设备故障诊断与预测提供了新的解决思路。本研究旨在利用深度学习技术，通过对电气设备运行数据的深度挖掘与分析，实现故障的早期发现与预测，提高设备的维护效率和使用寿命，为工业生产的稳定运行提供有力保障。

简介：摘要：本文探讨了深度学习技术在化工过程建模与仿真中的应用。研究分析了深度学习在化工领域的优势，包括处理非线性复杂系统的能力和对大规模数据的高效利用。文章重点介绍了卷积神经网络、循环神经网络等算法在化工建模中的具体应用。对比了传统仿真方法与基于深度学习的新型仿真技术，阐述了后者在提高仿真精度和效率方面的显著优势。通过化学反应过程建模和化工分离过程仿真两个实际案例，验证了深度学习方法的有效性。研究结果表明，基于深度学习的建模与仿真技术能够显著提升化工过程的预测准确性和优化效果，为化工产业的智能化发展提供了新的技术支持。

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：深度学习算法在人工智能系统中的优化与性能评估一直是研究的热点。本文探讨了深度学习算法在人工智能系统中的优化方法和性能评估指标。首先，文章介绍了深度学习算法的基本原理和应用领域，然后详细讨论了当前优化算法的发展趋势，包括梯度下降、自适应学习率等。接着，我们探讨了性能评估的关键问题，包括模型的准确性、泛化能力、计算效率等指标。最后，我们总结了目前深度学习算法优化与性能评估领域的研究进展，并提出了未来研究的方向和挑战。本文的研究对于深度学习算法在人工智能系统中的进一步应用和发展具有重要的指导意义。

简介：摘要：本文旨在研究基于深度学习的汽车人工智能感知与决策算法，并探讨其在汽车领域的应用。通过深度学习算法的发展，汽车可以实现更高级的感知和决策能力，从而提高安全性和自动化水平。本文介绍了深度学习的基本原理和技术，然后重点讨论了在汽车感知和决策中的应用。最后，总结了基于深度学习的汽车人工智能感知与决策算法的研究现状，并展望了未来的发展方向。

简介：摘要：目前，我国水利水电工程质量检验工作总体上处于起步阶段，检验机制不健全，检验工作中出现了种种问题。针对这一现状，我们必须认识到水利水电工程质量监测工作的重要意义，并采取切实可行的措施，进行技术革新，以保证水利水电工程质量问题的顺利解决。本项目拟开展基于深度学习的水利水电工程质量监测技术研究，为提高水利水电工程质量监测水平提供有益的借鉴。

简介：摘要：深度学习技术在遥感影像变化检测中的应用已成为研究热点。针对高分辨率遥感影像的变化检测问题，提出了一种基于深度学习的算法。该算法通过构建卷积神经网络（CNN）模型，对高分辨率遥感影像进行特征提取和变化识别。实验结果表明，该算法能够有效提取影像中的变化信息，显著提高检测精度和效率。相较于传统方法，深度学习技术在高分辨率遥感影像的变化检测中展示了更强的适应性和准确性。

简介：摘要：近年来，我国化工行业不断发展，为我国经济发展做出了重要贡献。在科学技术的推动下，化工行业日趋信息化、智能化。化工生产是否安全，对整个生产过程所产生的影响是非常大的。在经济发展的同时，化工工程的安全问题已成为人们所关注的焦点。处理好化工工程安全问题，不仅是保证生产人员生命安全的要求，更是保证社会稳定的需要。结合日常的工作经验，对化工工程安全进行风险识别，并给出应急及控制措施，以保证化工工程行业安全可持续发展。

简介：摘要：随着工程项目的日益复杂化和全球化，工程管理中的风险识别与应对策略变得尤为重要。本文旨在探讨工程管理过程中常见的风险类型，并提出相应的识别和应对策略。通过对工程管理风险的系统分析，本文识别了项目规划、执行和收尾阶段的主要风险因素。文章详细分析了这些风险因素对项目进度、成本和质量的影响，并提出了有效的风险管理措施。通过本文的研究，希望为工程管理领域的专业人士提供有价值的参考和指导。

简介：摘要：数字化转型、智能化改造已成为港口发展的重要趋势和核心驱动力。不规则件杂货智能识别算法研究项目课题通过集成“视频流+多点识别+AI识别”等信息技术，对理货模式进行智能化改造，实现了视频流自动抓拍识别、算法深度自主学习和多视频流技术校验，在散杂货港口针对件杂货货物形状、重量、大小不统一及装卸工艺复杂等特点，针对码头前沿装卸、水平运输以及堆场作业等不同作业场景，研究针对不同类型件杂货的智能识别算法，并探索嵌入港口现有智能理货系统之中，突破当前港口件杂货理货，（某货种）形状不规则、长度和直径不统一、单车积载相互遮挡、单摄像头无法完整采集整车图像等理货关键难题。