简介：【摘要】随着现代信息技术的不断发展，智能手机功能变得越来越强大，各种 APP也层出不穷。手机在高职学生中非常普遍，虽然占据着学生大部分课余时间，但只要能有效利用手机，一样可以帮助学生提高学习水平。英语学习 APP是一种新型的移动学习方法，将其应用至高职英语口语教学中，可强烈冲击传统高职英语口语教学，颠覆教学形式，丰富教学内容，对高职学生的口语交际能力、学习信心、学习积极性等有促进作用。

简介：摘要：由于学生处于小学阶段，作为语言学习的关键阶段，教师应正确引导小学生，可以帮助学生逐渐提升语言能力。英语是全球通用语言，在与外国友人进行沟通交流时，英语发挥着非常重要作用，因此教师需要充分重视小学英语教学活动。为了有效提升小学英语阅读教学质量，教师合理应用情境教学模式，给学生构建完善的英语阅读情境，充分调动小学生学习英语知识的积极性，并在教学过程中逐渐培养小学生英语综合素养。

简介：从大学英语泛读的定义和教学目的入手，提出如何诱发学生的阅读兴趣是泛读课教学过程中的一个重要因素，在此基础上设计了兴趣性教学活动，并分析了在此过程中应注意的几个问题。

简介：本文论述了语言学习策略的定义和分类,分析了语言学习策略的重要性,从元认知策略、情感策略和社会策略三方面对网络环境下如何培养大学生英语学习策略进行了探讨,并提出了提高网络环境下英语学习效果的建议.

简介：不同的学习风格者在外语习得中具有不同的特点。根据不同学习风格采用不同的大学英语听力教学策略,实现因材施教。以学生为中心的教学策略,适应不同类型学生的学习风格,弥补其学习风格差异对学习效果的影响,提高学习者的听力能力和语言应用能力。

简介：摘要：本文讨论电气设备状态图像收集和分析装置等结果将直接应用于电气设备状态检测和紧急处置，以便在典型情况下准确监测电气设备状态，例如，保证电气设备正常运行，保证电网安全运行，同时提高可靠性，可以改进电气设备检查方式，提高设备状态控制和运输检查决策水平，加快计算机视觉和机器学习是非常实用的学科。

简介：摘要：本文讨论电气设备状态图像收集和分析装置等结果将直接应用于电气设备状态检测和紧急处置，以便在典型情况下准确监测电气设备状态，例如，保证电气设备正常运行，保证电网安全运行，同时提高可靠性，可以改进电气设备检查方式，提高设备状态控制和运输检查决策水平，加快计算机视觉和机器学习是非常实用的学科。

简介：摘要：为提高电力物资知识分类准确性，开展基于深度学习的电力物资知识分类方法研究。通过采集电力物资知识基础数据、基于深度学习建立公共电力物资百科知识网络、基于循环神经网络的知识归类处理，提出一种全新的分类方法。通过对比实验验证，新的分类方法能够实现对电力物资知识更加准确的识别，符合实际需求。

简介：摘要：电力负荷预测在电力系统规划和运行中具有重要作用。为了提高预测精度，本研究提出了一种基于深度学习的电力负荷预测模型。首先，收集并预处理了历史电力负荷数据及相关气象数据。其次，构建了包含长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）的混合模型，通过特征提取和时间序列分析相结合的方法来进行负荷预测。模型训练过程中，采用了交叉验证和超参数优化技术，以提高模型的泛化能力和稳定性。实验结果表明，相比传统预测方法，本研究所提出的深度学习模型在预测精度和鲁棒性方面均有显著提升。该研究为电力负荷预测提供了一种有效的方法，具有广泛的应用前景。

简介：篇章只有通过阅读才能实现其言语交际的意义和功能,而在传统的阅读教学中通用的阅读策略是不全面的且弊端十分明显.从篇章整体出发,通过语言文字来获取所传递的信息才是阅读教学的最终目的.

简介：摘要：考勤系统是很多现代化企业和事业单位用来提高员工积极性的重要方式之一，因此智能化考勤系统的发展在这种市场需求下获得了充分的动力。其中深度学习人脸识别技术是智能化考勤系统的核心技术之一，对于系统识别的准确性和安全性具有重要影响。本文就考勤系统中深度学习人脸识别技术的应用展开了探讨。

简介：摘要：为了促进电网在安全、稳定运行的同时，提升其调度和控制效率，引入了深度学习技术，并通过实验验证了这一技术应用后电网调控系统得到了优化。除此之外，若将深度学习以及相关人工智能手段应用到电网运行当中能够进一步促进电网调度可靠性的提升，并替代传统人工调度，实现电网的智能化建设和发展。

简介：摘要：

简介：摘要：随着工业自动化的快速发展，电机在生产过程中扮演了至关重要的角色，因此电机故障的检测与诊断显得尤为关键。近年来，深度学习技术由于其出色的特征提取和自我学习能力在许多领域得到了广泛应用。本文主要介绍了基于深度学习的电机故障检测与诊断方法。首先，对深度学习的基础知识进行了分析，其中包括深度学习的定义、特点和常见模型，如CNN、RNN和AE。同时，强调了数据准备与预处理在深度学习中的重要性。接着，深入探讨了深度学习在电机故障检测中的具体应用，包括采集电机的工作数据与故障数据，以及特征提取与表示学习的重要性。并对比了不同深度学习模型在电机故障识别中的表现。最后，探索了深度学习模型在电机故障预测中的应用。本文旨在为电机故障检测提供一个新的、高效的方法。

简介：摘要：本研究基于深度学习技术，提出了一种光伏功率预测模型，旨在提高光伏发电系统的效率和稳定性。首先，利用历史光伏功率数据和气象数据进行特征提取，包括光照强度、温度等。然后，采用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）相结合的方法构建预测模型，以捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和空间信息。实验结果表明，该模型在光伏功率预测中表现出较高的准确性和稳定性，为光伏发电系统的运行和管理提供了可靠的支持。

简介：时代发展以及科学技术的进步，带动了教学方式的转变。在当前，互联网络环境已经覆盖了大学校园，极大的丰富了大学生的生活与学习方式，尤其是基于网络环境的大学英语自主学习教学模式，对传统大学英语教学方式改变非常之大。其中，学生对于网络环境学习的适应性是师生所共同关注的问题，因为这与学生学习的质量和有效性仅仅相关。本文基于作者自身的教学经验，主要对如何提高大学生在网络环境下进行英语自主学习的适应性进行了探讨。

简介：摘要：为了限制人脸识别中的特征选择和个性化算法，提出了一种基于深度学习的人脸识别算法。实验结果表明，与传统的单一或融合算法相比，该算法具有更高的检测率、更好的局部性能和更好的抗干扰性能。

简介：摘要：电力设备的故障对能源供应和工业生产等领域具有重大影响，因此准确快速地诊断电力设备故障显得尤为重要。传统的故障诊断方法通常依赖于专家经验和规则，存在主观性和不确定性。而基于深度学习的方法在电力设备故障诊断领域具有广阔的应用前景。该方法通过构建复杂的神经网络模型，可以自动从大量的数据中提取特征并进行故障诊断。本文旨在探索基于深度学习的电力设备故障诊断方法，以提高诊断准确性和效率，为电力行业的可靠运行和维护提供支持。

简介：摘要：输电线路作为国家电网基础设施建设的重要一环，保障其运行的安全稳定，不仅关系到电力系统的有效运行，更关系到国民经济的持续健康发展。随着电压等级的不断提高，输电线路巡检工作的重要性日益突出。为提高输电线路巡检效率，目前国家电网已大范围采用无人机对输电线路进行巡检。但在巡检过程中，关键部件是否出现故障，需要利用深度学习图像识别技术对无人机巡检采集到的海量图像数据进行离线分析来判断，这一巡检方式虽然识别精度较高，但由于数据采集与检测相分离，因而造成了发现故障的滞后性，因此研究满足边缘计算的关键部件检测算法，在无人机巡检采集图像过程中进行实时的检测是十分必要的。

简介：摘要：在当前信息化背景下，科学开展深度学习活动，对提升专业技能提高就业质量具有重大的帮助。结合当前配电设备识别技术存在的优点与问题，科学开展创新性实践教学活动，充分发挥配电设备识别技术的资源性作用，提升工作效率与质量，全面彰显自动化技术的工作成效。通过对监测区安装网络摄像技术，可以结合具体监测区域进行数据分析，保证配电设备智能识别技术发挥领航性作用，提升各个工作岗位学习效率与质量，全面增强企业产值提升，提高机械与人工合力工作成效，为企业全面性发展奠定坚实基础。