简介:摘要:父母可以在允许的范围内选择只要一个人外出务工,另一方留在家中务农。这样既在一定程度上减轻了农村贫困家庭的经济负担,又可以陪伴孩子成长。父母中能有一人陪伴孩子成长,在生活上教育和帮助孩子解决各种问题,在学习上监督孩子完成作业,在品格上指导和影响孩子,履行家庭教育的职能。这对儿童来说,完整又有爱的童年之路将会令其受益一生。
简介:摘要:长期以来,我国日语学习者都面临着教学模式单一、日方资料入手困难、日语学习与时事脱轨等问题。随着互联网时代飞速发展 ,“网络学习平台”这一概念逐渐出现在大众的视野当中。网络平台集实用性、便捷性、创新性、趣味性、实践性于一体,创新了传统日语学习方式,寓教于乐,让日语学习者从被动接受转为主动探索。网络学习平台凭借其独特的优势,迅速打入市场,成为高校日语教学最常见和最有效的辅助手段。本课题将通过分析网络学习平台的发展现状和优点,研究基于网络平台的日语学习策略。
简介:摘要:随着我国综合实力的稳步提升,各行各业也在快速发展,因此对电能的需求量愈来愈大,对电网运维质量的要求也愈来愈高。低压配电网(配电变压器台区,简称配电台区)是配电系统的末端环节,直接服务于用户,它的可靠运行是整个电网运行可靠性链条中的重要组成部分。然而,长期以来,在配电网的建设改造及自动化过程中主要集中在中压配电网( 10kV配电网)方面,陆续在中压配电网方面投资已超几百亿,中压配电网无论是在网架结构、设备可靠性还是自动化、信息化水平均得到了极大提升,故障率明显下降,并且初步实现了故障的定位隔离以及部分核心区或重要线路的半自动化集中负荷转供,但在低压配电网方面仅停留在通过切割低压负荷、新增配电台区、调整三相负荷、更换低压线路线径等方式解决“低电压”、超重载和三相不平衡治理等问题。鉴于此,文章结合笔者多年工作经验,对基于深度学习的配电设备智能识别技术研究提出了一些建议,仅供参考。
简介:摘要:随着我国电力系统的建立,以及电力系统在最近几年里的发展,负荷预测的作用将会越来越突出。电力系统的调度运行还有生产在很大程度上会受到电力系统负荷预测结果的影响,负荷预测结果的准确性越高,电力系统运行的安全性与稳定性越好。不过,在短期电力负荷预测的过程中,传统模型已经没有办法既考虑到负荷数据时效性,又考虑到负荷数据非线性这两个主要的特点。因此,本文对基于深度学习的LSTM长短记忆神经网络的电力负荷预测方法进行了研究,并使用该方法对电力负荷值进行了计算,基本上可以确定LSTM网络在预测电力负荷时误差是最小的,所达到的预测效果也是最好的。
简介:摘要:图像分类是计算机视觉领域的一个重要的任务,为了解决这一任务,本文提出一种基于每一类的判别信息生成的字典模型,称为监督的类判别的字典学习(Supervised Class-discriminant Dictionary Learning, SCDDL)模型。SCDDL模型从训练集中学习得到一个字典和在这字典上的表示系数,不仅不同类别的字典对训练样本的重建误差具有判别性而且表示系数具有判别性。在此基础上,充分利用重建误差的判别性和表示系数的判别性提出相应的图像分类方案。大量的实验结果表明,与现有的模型分类方法相比较,该分类方法在图像分类的任务上具有较好的分类性能,且算法的效率高。
简介:摘要:在当今的生产生活中,许多工作人员没有足够的安全意识,在施工过程中,不按规定佩戴安全帽,给自身的安全带来威胁。由于人工监管佩戴安全帽耗时耗力,且随着图像处理技术的迅速发展,图像识别技术逐渐被用在生产领域,因此,利用深度学习与图像处理技术相结合,让机器自动识别监督工作人员佩戴安全帽的研究十分具有意义。