简介：摘要：人工智能与机器学习的研究也面临一些挑战和问题。例如，数据隐私与安全性的保护、模型的解释性与可解释性、伦理与社会影响等方面。因此，进一步深入研究和探索人工智能与机器学习在电子信息工程中的应用与发展具有重要意义。本文主要分析人工智能在电子信息工程中的算法设计与应用。

简介：摘要：理论学习的重要性不言而喻，历史和实践一再证明，政治上的坚定、党性上的坚定都离不开理论上的坚定。进入新时代，我们党善于根据客观情况变化，从实践出发，不断加强党的理论建设，不断提高党员干部的思想认识水平，不断推进和深化马克思主义中国化时代化。本文试从乐山市市中区开展基层理论学习工作的基本情况入手，分析其存在问题，探讨可行的解决路径。

简介：摘要：建筑电气系统的稳定运行对现代建筑的安全性和舒适性至关重要。随着建筑物复杂性的增加，传统故障诊断方法已难以满足高效、精准的需求。近年来，深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得显著进展，并逐渐应用于工业控制和故障诊断。本文探讨基于深度学习的建筑电气系统故障诊断方法，分析其研究背景、关键技术及应用前景。文章指出，深度学习在故障诊断中具有优势，但也面临数据采集与预处理等挑战。通过传感器布局设计、数据质量控制和清洗，该方法能够提高系统的可靠性和维护效率，降低运营成本。结合实际案例和实验数据，验证了其可行性和优越性，为智能建筑的发展提供了新的技术支持 。

简介：摘要：采矿工程作为国民经济的重要支柱，长期面临资源勘探、开采效率、环境保护和安全生产等方面的挑战。深度学习作为一种强大的机器学习算法，已在图像识别、自然语言处理等领域取得显著成果，为解决这些问题提供了新思路。近年来，国内外学者广泛研究了深度学习在采矿工程中的应用，如美国团队利用卷积神经网络（CNN）预测矿床分布，澳大利亚研究人员通过循环神经网络（RNN）提高勘探精度，中国矿业大学开发了基于深度学习的矿山安全监测系统。本研究聚焦矿产资源预测、地质数据分析和矿山安全管理，提出了多源异构数据融合技术、智能监测系统及强化学习调度优化算法等创新方案，提升了资源预测准确性和作业安全性。未来研究可进一步拓展应用领域，探索更高效的深度学习模型，并加强跨学科合作，推动采矿工程技术的创新发展 。

简介：摘要：本文主要是针对高职《建筑构造与识图》课程中的学生学习兴趣问题进行了研究，首先是分析了《建筑构造与识图》的相关课程背景，然后进一步探讨了学生学习兴趣不够浓厚的原因，指出了《建筑构造与识图》课程教学中的不足之处，最后从三个方面提出了如何提升学生学习《建筑构造与识图》兴趣的措施，希望能给相关的教学老师带来一定的帮助。

简介：摘要：浙江师范大学的郭金喜教授百忙中来到金华城投集团三江里项目会议室，上了一堂庄严的的课程，整个课堂洋溢着浓烈是红色热情，深深的感染着我的身躯和灵魂。

简介：摘 要：加强和改进党委理论中心组学习，是新形势下在职领导干部深化理论武装、提升执企能力的重要途径，是应对风险挑战、推动改革发展的必然要求。华电能源佳木斯热电厂在党委理论中心组学习过程中，始终与中心工作相结合，深入推进“两学一做”学习教育常态化、制度化，主动适应改革发展的新要求，创新学习方式，注重学习质量，为完成各项任务目标打下坚实的知识和能力基础。

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简介：摘要：本文介绍了可编程控制控系统（ PLC），提出了一种基于自动学习的应急系统频率控制混合控制结构模型。最后，通过算例说明了所提出的应急频率、控制模型、策略和算法的可行性和有效性。

简介：摘要：中国共产党百年历史，划分为四个历史时期。从1921年7月中国共产党建立至1949年10月中华人民共和国成立，是新民主主义革命时期。在这个时期中国共产党完成了开天辟地的救国大业。新中国的成立，标志着中国共产党领导的人民大众的反帝反封建的新民主主义革命的胜利，彻底结束了旧中国半殖民地半封建社会的历史，彻底结束了旧中国一盘散沙的局面，彻底废除了列强强加给中国的不平等条约和帝国主义在中国的一切特权，中国人民真正成为国家和社会的主人，实现了中国从几千年封建专制政治向人民民主的伟大飞跃。中华民族从此走上了实现伟大复兴的壮阔道路，“以勇敢而勤劳的姿态工作着，创造自己的文明和幸福，同时也促进世界的和平和自由”。关于新民主主义革命的胜利，有三点启示，主要是“三个离不开”，一是离不开科学理论指引，二是离不开正确路线政策，三是离不开坚强有力的领导集体。

简介：摘要：新时代企业党建文化要加强职工思想政治工作，必须完善领导体制和工作机制，完善党委统一领导、党政齐抓共管、宣传部门组织协调、有关部门和群团组织分工负责、全员共同参与的职工思想政治工作大格局，打造企业专兼结合的工作队伍，配齐配强职工思想政治工作骨干队伍，充实优化兼职工作队伍，

简介：摘要：2021年，在中国共产党建党100周年之际，上海普陀市政工程有限公司（以下简称：普陀市政）党支部在积极探索党建联盟工作机制，延续党史学习主题教育期间沉淀的经验和做法，通过 “五个一”管理手段，打造“靠谱市政人，事事都办妥”党建品牌，筑牢党建引领高质量发展的根基。

简介：摘要：随着现代硬件系统的复杂性不断增加，系统故障的分类和修理变得越来越具有挑战性。本文提出了一种基于机器学习算法的硬件系统故障分类与修理优化方法，旨在提高故障处理的效率和准确性。该方法结合了机器学习算法和硬件系统的特征工程，通过对故障数据进行训练和分类，实现了对不同类型故障的自动识别和分类，并提供了针对性的修复优化策略。实验结果表明，该方法能够有效地提高硬件系统故障处理的效率，并减少维修时间和成本。

简介：摘要：随着物联网技术的快速发展，物联网环境下的能源管理和优化成为了一个重要的研究课题。本文提出了一种基于深度学习的方法，用于在物联网环境下实现能源的高效管理和优化。该方法利用深度学习算法对物联网环境中的能源数据进行建模和预测，以实现能源的有效分配和使用。实验结果表明，该方法能够显著提高能源利用效率，降低能源消耗，并在物联网环境中实现可持续发展。

简介：摘要：本文旨在探索计算机应用教学中的项目化学习策略与实践。通过对项目化学习策略的介绍和分析，探讨其在计算机应用教学中的应用和效果。研究结果表明，项目化学习策略能够提高学生的学习兴趣和动机，促进知识的深入理解和实际应用能力的提升。

简介：摘要：电力系统负荷预测在电力行业中具有关键意义，为了提高预测准确性和实时性，深度学习模型日益受到关注。本论文研究了基于深度学习的电力系统负荷预测模型的构建与优化方法。首先，讨论了模型选择、参数优化和数据预处理等关键步骤。其次，探讨了模型训练过程中的过拟合和欠拟合问题，并介绍了正则化和交叉验证等技术的应用。强调了超参数选择的重要性，提供了实验和调整的方法。深度学习模型的应用为电力系统负荷预测提供了新的机会，通过不断的研究和改进，可以进一步提高电力系统的运行效率和可持续性。

简介：摘要：本文全面概述了机器学习建模平台的主要功能及常用算法，并举例阐述了机器学习建模平台在城市大脑业务中的应用场景、主要模型、建模过程及应用价值价值，总结提出机器学习建模平台正在创新迭代，且随着技术不断进步，平台将更加智能化，从而更好地服务于各个领域。

简介：摘要