简介：摘要：随着自动驾驶技术的进步，对于汽车行驶过程中的决策与控制策略要求也越来越高。而深度学习作为人工智能的一项重要技术，也在自动驾驶汽车决策与控制策略研究领域扮演着重要角色。本文将研究深度学习技术在自动驾驶技术中的应用，旨在为自动驾驶技术的发展提供一定的理论支撑。

简介：摘要:铁路维护是确保运输安全、提升运营效率的关键环节。本文聚焦于铁路维护决策支持系统的设计与实现，旨在通过机器学习技术提升维护决策的科学性和精准性。面对当前铁路维护存在的效率低下、决策依赖经验等问题，我们首先深入分析了铁路维护现状，明确了研究的必要性和紧迫性。设计的决策支持系统结合了数据驱动与知识驱动的优势，通过收集和整理铁路设备的运行数据，利用机器学习算法挖掘潜在的故障模式和维护规律。未来，我们将进一步探索深度学习等更先进的机器学习技术，以及如何更好地融合人工知识，以持续优化铁路维护决策支持系统的性能。这将有助于推动铁路行业的智能化转型，实现更高效、更安全的运输管理。

简介：摘要：随着计算能力的提升和大数据时代的到来，深度学习已经在许多领域取得了显著的成效。本文旨在探讨深度学习在化学工程领域的应用，包括物质性质预测、反应优化、过程控制等方面。将分析深度学习模型如何帮助化学工程师更好地理解和优化复杂的化学过程，从而提高生产效率和产品质量。

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简介：摘要：人脸识别技术取得了显著突破，特别是深度学习和神经网络的快速发展。本文通过使用Java编程语言、FastAPI框架、MVC模式、B/S结构和MySQL数据库等来实现App的开发。不断优化系统设计、功能和用户界面，提升系统的运行速度与使用者的满意度。论文的内容从系统的需求分析、设计、描述方面来进行开发的过程。

简介：摘要：本文专注于基于深度学习的故障预测方法，考虑装备状态数据非线性特征明显，结合装备故障特征演化规律以及时序特征，建立了一种基于ARIMA-CNN-LSTM的复杂装备故障预测方法。

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简介：摘要：基于深度学习的目标检测与跟踪算法已成为计算机视觉领域的研究热点,它们在自动驾驶,视频监控,机器人导航等众多应用中发挥着关键作用。本文综述了该领域的最新进展,并探讨了未来的研究方向。跟踪算法,尤其是多目标跟踪,面临着实时性,准确性和鲁棒性的挑战。未来的研究将集中在实时性与准确性的平衡,鲁棒性的提升以及多目标跟踪的优化上。

简介：摘要：本文深入且全面地探讨了 Python 学习对于小学生的重要意义。通过详细剖析其在培养逻辑思维、激发创造力、提升问题解决能力、增强自信心、促进跨学科学习以及为未来科技学习奠定基础等多个方面的显著作用，深刻强调了在小学阶段引入 Python 学习的紧迫性、价值性和必要性。

简介：摘 要： 煤矿企业安全培训的学习效果不仅对行业从业人员的自我防护水平有着重要的影响，还对企业的设备财产发挥重要作用。所以，煤矿企业要增强对安全培训的重视，采取科学的方法解决安全培训中遇到的问题，确保煤矿安全培训取得良好的学习效果。本文将对煤矿安全培训学习效果的影响因素展开研究。

简介：摘要：随着金融科技的快速发展，机器学习技术已成为智能金融风控领域的关键技术之一。本文首先概述了机器学习在智能金融风控中的背景和重要性，然后详细阐述了机器学习在智能金融风控中的主要应用场景，包括欺诈检测、信用评估、风险评估等。接着，文章分析了机器学习在智能金融风控中的优势与挑战，并提出了相应的改进策略和建议。最后，本文对机器学习在智能金融风控的未来发展趋势进行了展望。

简介：摘要：无人驾驶是一个对鲁棒性和精准性要求极高的汽车领域，直接关系到驾驶者和乘客的安全。因此，在研究无人驾驶技术时，系统的避险能力尤为重要。本文通过优化深度学习的视觉检测算法，提升了系统在目标检测、控制单元和决策单元等核心部分的性能。实验结果显示，目标框的收敛速度加快，检测精度提高。后续模型的训练样本可通过车载摄像头在车辆行驶过程中自动采集，具备较高的效率和性价比。分析表明，优化后的Pure Pursuit和MPC控制算法显著提升了车辆速度和转向角等参数的平稳性，增强了系统的鲁棒性。

简介：摘要：新征程上，党面临的国际国内形势越复杂、肩负的改革发展稳定任务越艰巨，就越要加强纪律建设，越要维护党的团结统一，确保全党统一意志、统一行动、步调一致前进。当前，在全党开展党纪学习教育，聚焦解决一些党员干部对党规党纪不上心、不了解、不掌握等问题，可以说正当其时、恰逢其势，要以深学促落实，以实干促发展，以高质量党纪学习教育成效推动企业高质量发展。

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简介：摘要：近年来，地球物理科学应用机器学习这一新技术，从最初集中在大数据分析，已经扩展到使用机器学习（ML）来通过数据驱动的发现和模型驱动的理解，实现对声电核以及流体之间的耦合过程的更深理解。机器学习具有在更大的函数空间，提取知识特征工程，从而建立复杂的模型，提供了从数据中得出新认识，也被认为是通向油气人工智能的手段。基于此，本文基于机器学习算法的测井知识发现及应用展开分析探讨，以供参考。

简介：摘要：随着科技的迅猛进步，深度学习作为人工智能的关键分支，在指控系统（Command and Control System）中的应用正不断拓展并深化。本文致力于探讨深度学习在指控系统中的当前应用状况、独特优势、面临挑战及未来发展方向。本文全面阐述了深度学习在环境感知、目标识别、智能决策制定及自动化流程处理等方面的广泛应用，并深入剖析了其在实践操作中遭遇的挑战及相应的应对策略。本研究对于促进深度学习技术在指控系统领域的深入应用，具有重要的理论价值与实践指导意义。

简介：摘要：随着深度学习技术的快速发展，其在图像渲染领域的应用越来越受到关注。本文首先概述了深度学习与图像渲染的关系，并对深度学习模型在实时图像渲染中的关键作用进行了详细的解析，包括卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、自动编码器（Autoencoders）以及迁移学习与微调技术。文章随后讨论了实时图像渲染系统的架构设计要点，介绍了系统总体架构以及各关键模块（数据预处理、渲染引擎、后处理）。本文的目的是为实时图像渲染提供理论和实践上的指导。

简介：【摘要】：深度学习算法作为一种模拟人脑神经网络处理信息的技术，近年来在图像识别、语音处理、自然语言理解等领域取得了显著的成果。其强大的数据处理能力和模式识别能力为电梯振动异常检测提供了新的思路。深度学习算法能够从大量的振动数据中自动学习到特征表示，无需人工设计复杂的特征提取规则，这使得它在处理非线性、高维度的振动数据时具有天然的优势。因此，本文旨在探讨深度学习算法在电梯振动异常检测中的应用。