简介：摘要几年之前，由于计算能力的不足以及大规模图像字幕数据集的缺少，这就导致了国外很少有人做这方面的研究，其所得到的结果也让人不尽满意，在国内更是鲜有人涉及这个方向。不过，随着近两年计算机运算能力的提高、深度学习（DL）的发展以及众多大规模图像字幕数据集的出现，这才使得这项任务重新回归到人们的视野并逐渐成为了计算机视觉与自然语言处理领域中的一个研究热点。本文就图像字幕生成任务中所涉及的深度学习算法，在总结前人提出的各种网络及其成效的基础上，研究适合图像字幕生成任务的深度学习模型，为该研究方向提供一定的指导意义。

简介：摘要： 随着人工智能技术的发展深度学习逐渐应用于各个领域，在室内场景识别或室内定位这一领域也相继得到应用。尽管在室外定位环境中，全球定位系统 (GPS)是当前定位领域最好的定位系统，但是室内环境不同于室外，由于室内环境中通常会出现障碍物的遮挡以及金属结构的屏蔽等问题，使得室内定位经常会出现因为信号不稳定而无法定位的情况。本文就 基于深度学习室内定位方法改进展开探讨。

简介：摘 要

简介：摘要：当前，我国对于特种设备进行全程的安全监测管理，在整个过程中特种设备的设计、制造及安装和使用，还有后期的检测、检修都涉及到安全的各个环节，并且每一个环节都要根据特种设备的法律体系进行工作，本文主要按照法律效力的高低，对于特种设备的法律体系进行详细的修整和梳理，使其结合实际工作，逐一进行研究，从中确定了各个结构及层次之间的关系，使其做出了标准化的国际展望。

简介：摘要：本文主要研究了基于深度学习技术的设备信息提取方法。基于中文处理技术初步实现了面向特定领域的信息提取自动化构建，在构建实施中的字符与词汇表示联系学习、特定领域的中文分词、特定领域的知识实体识别、基于命名实体的全文检索方面重点开展研究，建立了电力行业的设备信息自动提取系统。

简介：摘要：基于机器学习的智能控制策略下的数值虚拟飞行技术研究。基于 CFD/RBD 耦合算法实现飞行器有控飞行过程中的实时气动更新和获取。引入 BP 神经网络对PID 控制器参数进行自我学习，从而实现飞行器飞行姿态控制系统的智能化，分别结合传统 PID 控制策略和基于BP 神经网络 PID 智能控制策略的数值虚拟飞行模拟，实现小型无人飞行器自由释放后的俯仰角快速稳定控制飞行仿真，基于 BP 神经网络的 PID 智能控制器相比传统 PID 控制器，控制变量的各项性能指标均有显著提升。

简介：摘要：机器学习技术在近年来得到了广泛关注和应用，为机械设计优化带来了新的可能性。本文旨在研究基于机器学习的机械设计优化方法，介绍其应用现状，分析影响机器学习效果的关键因素，并提出实施机器学习优化机械设计的策略和建议。

简介：摘要：随着经济社会的飞速发展，工程类人才需求增加。在此背景下，高校纷纷开设土木工程专业。由于土木工程涉及领域广、内容复杂，学习难度较大，进而掌握科学合理的学习方法十分重要。在不同的课程学习中运用不同的学习方法可以有效提升学习效率，获得知识和技能。基于此，本文对土木工程专业学习方法进行探究，希望促进土木工程学生的专业发展。

简介：摘要：随着科技的飞速发展，测绘数据处理在地理信息系统（GIS）中扮演着至关重要的角色，为我们深入了解和管理地球表面提供了不可或缺的信息基础。传统的测绘方法在应对大规模、高精度、实时性等方面逐渐显露出瓶颈，而深度学习技术的崛起为测绘领域带来了新的活力。本文将探讨基于深度学习的测绘数据处理方法，着眼于如何借助深度学习算法在图像解译、目标检测、三维重建等方面取得更为精准和高效的处理结果。深度学习的强大特征提取和模式识别能力使其在测绘中展现出前所未有的优势，同时也面临着数据隐私、安全性等方面的挑战。通过深入研究深度学习在测绘领域的应用，我们有望发现解决实际问题的创新方法，并推动地理信息系统向着更为智能、高效的方向迈进。

简介：摘要：在当今社会，随着人工智能和深度学习技术的快速发展，越来越多的领域开始尝试将其运用于实际应用中。设备故障诊断作为保障设备正常运行和提高生产效率的关键环节，也逐渐开始引入深度学习技术，以提高故障诊断的准确性和效率。基于此，以下对基于深度学习的设备故障诊断方法进行了探讨，以供参考。

简介：摘要：本文介绍了基于机器学习的大数据审计方法与应用。首先，对大数据审计的概念、特征及重要性进行了阐述，指出了大数据审计面临的挑战和机遇。其次，探讨了机器学习在大数据审计中的基础理论，包括机器学习的基础概念、算法分类以及优势。最后，分别以金融、电商和医疗健康领域为例，介绍了基于机器学习的大数据审计的具体应用案例。本文旨在为相关领域的研究人员和从业者提供参考，推动大数据审计方法的发展与应用。

简介：摘要：机电系统优化控制是一种结合机械工程和电气工程的新兴领域，此方法利用机器学习算法和智能化技术，通过对系统的分析和优化来提高其性能和效率。随着科技的快速发展和社会的需求变化，机电系统的运行以及能耗问题成为了亟待解决的难题。传统的机电系统控制方法存在局限性，缺乏灵活性和适应性，并且无法应对复杂多变的工作环境。而基于机器学习的优化控制方法则可以通过学习系统的历史数据和实时监测，不断调整模型和参数，从而使系统更加智能、可靠和高效。

简介：摘要：本文旨在探讨基于深度学习的测绘数据智能分析方法。随着科技的进步和人工智能技术的发展，传统的测绘数据处理方法已逐渐无法满足现代测绘领域对数据处理的精度和效率要求。因此，本研究将深度学习技术引入测绘数据分析中，以提高数据分析的准确性和效率。本文首先介绍了测绘数据的特点和重要性，然后详细阐述了基于深度学习的测绘数据智能分析方法，包括卷积神经网络在图像分类和目标检测中的应用、循环神经网络在时间序列数据处理中的应用等。最后，通过实验验证了所提方法的有效性，并对未来的研究方向进行了展望。

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。

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。

简介：摘要：随着极端天气频发与城市化进程的加快，城市暴雨内涝灾害逐渐成为国际“常态化”风险。本文基于机器学习方法建立城市暴雨内涝预测模型。综合考虑某地各种气象因素、地理数据以等情况，分别基于随机森林、XGBoost、KNN等方法，探究建立城市内涝预测模型。以某城市为例，开展案例研究。结果表明，采用融合模型的方法预测效果最佳。在本算例场景下，本文所建机器学习模型可实现快速的的城市内涝预测。

简介：摘要混凝土由于抗冻、抗渗等特殊性能的要求，会引入一定量的含气，来提高其耐久性能。在混凝土拌制和浇筑过程中，会产生一些或大或小的气泡，是以空气形式存在的气体，是不可燃烧的。但在某工程中，混凝土初凝后表面有气泡冒出，并产生可燃现象。本文主要分析产生这种现象的主要原因。

简介：摘要技校生是我们国家学校教育的一个重要的群体。由于社会的发展，技校生群体结构和特点发生了很大的变化。近年来，由于生源质量．教学及管理等因素影响．学生中普遍存在厌学心理．直接影响教学质量和培养目标的实现，正确看待、引导和规范技校学生的学习行为，提高学生学习积极性，已成为完成教学任务，实现教育目标的重要课题。要提高学生学习积极性．必须从提高学生学习兴趣，确立良好学习动机入手需要学校．家庭和社会共同努力。

简介：摘要教育作为基础教育的基础，它担负着给学生打下求知、做人的良好根基的光荣使命，而班主任是肩负这个光荣使命的主力军，工作任务要比一般教师艰巨复杂得多。特别是在培养学生形成良好的品德、意志、习惯等方面投入了大量的时间、精力，倾注了无限的心血。兴趣是在积极探究某种事物或进行某种活动时所产生的一种认识倾向。它虽然不属于智力的范畴，但是对于智力的发展具有重要意义，兴趣的力量常常超出理性的力量，科学表明，人们有意识的行为是由一定的动机引起的，而动机产生于人们的需要。而学生的学习习惯也是需要大部分自己的坚持和努力来养成习惯的。

简介：摘要由于各种因素的影响，造成相当部分农村中小学生厌学数学教学已成为一个突出的问题。这些学生对数学的厌倦情绪，他们或者从内心不愿意接受这门学科，因而从情感上疏远数学；或者上数学课时精力不集中，人在教室心在外，敷衍甚至对抗数学学习活动；或者自己不做作业，成绩越来越差。厌学数学的心理已成为农村中小学生勤奋学习，立志成才的一大心理障碍。它不但会影响学生的学习效果导致教育质量降低，而且还会造成严重的社会问题，必须引起全社会的高度重视。本文通过对农村中小学生厌倦数学教学的原因分析，提出了培养学习数学的兴趣策略。