简介：摘要：随着无人机遥感技术的飞速发展，其在工程测绘领域的应用日益广泛。本文主要探讨了无人机遥感测绘技术的原理、设备及传感器技术，并分析了其在工程测绘中的优势和具体应用。无人机遥感测绘技术以其高效率、简化的测绘流程等，在数据采集与处理、GPS差分定位和遥测遥控等方面展现出巨大潜力。通过对该技术的深入研究和应用，有望为工程测绘带来革命性的变革。

简介：摘要：随着科技的不断发展，工程测绘是工程项目中的一项重要工作，便于了解施工现场的实际情况，做好充足准备，确保工程的顺利进行。无人机遥感测绘技术是一种先进的技术手段，与传统测绘技术相比，它的效率更高，操作更方便，应用的范围更广泛，受地理环境等因素的影响比较小。因此在工程测量中，借助于无人机遥感测绘技术，获得精确度更高的测绘数据，了解工程项目的实际情况，为工程的顺利推进提供一定的依据。

简介：摘要：现代技术的快速发展，测量设备逐渐向小型化方向迈进，多类型无人机设备可承载测量仪器设备。为充分发挥无人机遥感测绘技术在工程测绘中的实际应用，本文以山东省青岛市高新区某地区地图测绘为切入点，分析应用无人机遥感测绘技术的主要流程以及主要事项，旨在为从业人员提供借鉴的同时，促进测量企业快速发展。

简介：摘要：在科技与社会经济的双重驱动下，我国基建工程行业面临新的发展机遇。同时，无人机遥感测绘技术在工程测绘中的重要性日益凸显。测绘工程具有高精度、复杂操作和专业严谨性等特点，尤其大规模工程对测绘精准度要求更高。传统测绘方法已无法适应这些需求。无人机遥感测绘技术凭借其高精度、高效率和操作便捷性，能迅速获取地理信息，完成各种环境的参数测量。因此，深入研究其在工程测绘中的应用具有重要的现实意义。

简介：摘要：深度学习是机器学习的一个分支，它是一种使用由非线性变换创建的复杂结构或处理层的数据处理方法。近年来，深度学习在计算机视觉，语音识别，自然语言处理，生物信息学等领域取得了进展。由于其在数据分析方面的巨大潜力，深度学习被选为十大技术进步之一。深度学习技术将人类神经网络与多层非线性处理相结合，逐层抽象原始数据，从不同数据层提取抽象特征，并将其用于可预测的分类。深度学习的优点是有效的函数学习算法和分层函数学习被非控制或半控制的函数学习所取代。创建支持人类决策的智能影像诊断平台，提高影像诊断的效率和水平。影像智能诊断通过将深度学习算法与人工智能相结合来实现。搭建智能影像诊断平台，实施智能影像诊断，减少误诊频率和误诊频率，改善医院应用程序的智能影像诊断，使用其平台来对医院的诊断能力和效率提高。

简介：摘要：警务影像数据作为一种重要的现代公安工作资源，其采集量大，变化复杂。深度学习作为一种具有强大学习与表达能力的机器学习方法,在图像识别等方面取得了显著的突破。这项研究利用深度学习方法，对警务影像数据进行有效分析。首先，我们建立了一种基于深度学习的影像分析模型，用以提取警务影像数据中的关键信息；其次，对比了传统人工识别方法与深度学习模型在分析警务影像数据中的效率和准确率；研究结果显示，深度学习模型在警务影像数据处理上拥有更高的效率和准确度。

简介：摘要：目前，我国的电力工程建设有了很大进展，在电力工程中，数字自动分类技术发挥着重要的作用。电力工程评审涉及大量的数据分析计算，导致评审结果的精度难以得到保障。为此，文章首先分析适用于电力工程的大数据分析工具和方法，其次探讨电力工程数据自动分类提取与分析技术，以供参考。

简介：摘要：目前，我国的电力行业有了很大进展，电力工程建设越来越多，随着能源转型和数字化发展，数据已经成为企业发展必不可少的生产要素，数据融合能够实现多种类型数据的集成应用。本文就电力工程数据自动分类提取与分析技术研究，以供参考。

简介：摘要：本文以岩土工程中边坡稳定性分析为研究主题。首先介绍了研究背景和目的，指出在工程建设中边坡稳定性的重要性以及现有评价方法的不足，进而引出人工神经网络应用的必要性。接着对边坡稳定性的研究现状进行了阐述，包括边坡失稳的自然与人为因素、工程地质在边坡稳定性研究中的任务以及边坡变形与破坏规律等内容。随后对人工神经网络进行了概述，介绍了其概念以及在评价信息表达中的应用。重点分析了人工神经网络在处理边坡稳定性分析中复杂非线性关系、综合考虑多因素、适应不确定性以及提高预测准确性等方面的优势。通过本文研究，为人工神经网络在岩土工程边坡稳定性分析中的应用提供了理论支持和依据。

简介：摘要：本文以岩土工程中边坡稳定性分析为研究主题。首先介绍了研究背景和目的，指出在工程建设中边坡稳定性的重要性以及现有评价方法的不足，进而引出人工神经网络应用的必要性。接着对边坡稳定性的研究现状进行了阐述，包括边坡失稳的自然与人为因素、工程地质在边坡稳定性研究中的任务以及边坡变形与破坏规律等内容。随后对人工神经网络进行了概述，介绍了其概念以及在评价信息表达中的应用。重点分析了人工神经网络在处理边坡稳定性分析中复杂非线性关系、综合考虑多因素、适应不确定性以及提高预测准确性等方面的优势。通过本文研究，为人工神经网络在岩土工程边坡稳定性分析中的应用提供了理论支持和依据。

简介：摘要：随着全球气候变化和人口增长的影响，有效管理和保护水资源变得尤为重要。基于遥感技术的水资源遥感信息提取与分析成为解决水资源管理挑战的有效手段之一。本文从遥感技术概述、数据源、信息提取方法、分析与应用以及发展趋势等方面进行了系统综述。遥感技术为水资源管理提供了高分辨率、广覆盖和多维度的数据支持，包括光学遥感、雷达遥感和热红外遥感等多种数据源。在信息提取方面，通过水体识别与提取、土地覆盖分类和变化检测等方法，可以有效获取水资源相关信息。而在信息分析与应用方面，遥感数据可用于水资源定量分析、空间分布分析和变化趋势监测，为水资源管理决策提供重要支持。未来，随着人工智能和数据融合技术的发展，水资源遥感技术将迎来更广阔的应用前景。

简介：摘要网络干扰是影响4G网络性能指标的重要因素，网优人员基于自身技术能力，在现场采用手工方式，对局部数据进行分析，提出优化方案并进行部署实施，存在服务过程不标准、技术能力不一致、容易出错、效率不高的问题。本文通过探究4G网络干扰成因，总结典型干扰的图形特征，提出基于人工智能深度学习的4G网络干扰识别技术，并阐述了使用监督学习的4G网络干扰识别过程，可以解决传统“手工作坊”式业务模式的各种瓶颈和问题，有助于打造网优服务新业态。

简介：摘要： 20世纪 60年代到 80年代，是我国科学技术取得重要成果的时期。遥感信息技术就是在此阶段出现并逐渐成熟的。在当时，科学与技术联系越发密切，这在客观上造成了遥感技术发展的有利形势。在那样的条件下，遥感信息技术得到了进一步发展。随着时间的推移，完成了时代转变，步入新的时代之后遥感信息技术出现了以往不曾有的新变化，具有了新特征。毫无疑问的是，遥感信息的内涵已经发生了变化。我们不由感叹遥感大数据时代来临了。这个时代数据模型驱动成为了现实，信息提取也更加智能化高效化，具有进步性。

简介：针对网壳结构损伤识别中所面临的模态信息不完备、模态密集程度严重以及结构自由度巨大等困难,提出了一种基于时间序列自回归模型（AR模型）与BP神经网络的损伤识别方法.以凯威特型单层球面网壳为例,采用该方法识别损伤杆件位置.数值模拟结果表明,该方法具有较高的准确性和一定的抗噪性.进一步讨论了影响损伤识别结果精度的因素.研究表明,传感器的数目、布置位置对损伤识别结果有一定影响。

简介：摘要机械设备的故障诊断主要是根据它在运行过程中出现的各种状态信息对其故障进行分析与识别。人工神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和学习能力，特别适用于处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息。本文主要分析了人工神经网络的基本原理，分析了BP神经网络，探讨了人工神经网络在机械故障诊断中的应用步骤，最后分析了机械故障诊断中的人工神经网络诊断应用。

简介：摘要：在电机的故障诊断中应用 BP神经网络建立起异步电机的 BP神经网络诊断模型。由于 BP神经网络学习算法容易陷入局部最优，我们引入粒子群算法来优化 BP神经网络径向基函数、隐含层层数以及隐含层节点数量、以获得最优的网络模型。仿真结果表明优化后的 BP神经网络的泛化能力和诊断精度都得到了大幅度提高。

简介：摘要：近年来，人工智能技术发展更加成熟，带动无人机设备的图像识别技术水平提升，通过无人机拍摄得到的图像数据，可以借助嵌入式的神经网络手段，在特定目标下实现准确识别。本文主要围绕无人机的图像识别系统展开，基于嵌入式的神经网络，分析无人机图像识别数据、技术流程，探究系统具体设计方案，提升无人机图像识别的准确率，促进无人机实现智能化发展。

简介：摘要：自适应门控循环神经网络是一种能够处理序列数据的人工神经网络模型。继电保护作为电力系统中的关键技术之一，其在线监测对于确保电力系统运行的安全和稳定至关重要。在传统的继电保护系统中，通常使用基于规则的方法来进行故障判断和保护动作的触发，这种方法存在着对规则的依赖性强、灵活性不足等问题。基于此，本篇文章对自适应门控循环神经网络的继电保护在线监测技术进行研究，以供参考。

简介：摘要：电气自动化设备在各个工业领域中扮演着重要的角色，随着设备复杂性的增加以及故障的频繁发生，传统的故障诊断方法面临着挑战。神经网络技术的引入为电气自动化设备故障诊断带来了新的解决方案。神经网络技术将在电气自动化设备故障诊断领域发挥越来越重要的作用，为工业生产的稳定和可靠性提供有力支持。

简介：