简介：摘要：盾构机是轨道交通施工的主要机械设备，其工作性能质量对地铁隧道施工效率有重要影响。土层是地铁开挖施工中经常遇到的复杂土层，其中盾构刀盘强度复杂多变，容易导致盾构刀盘磨损和变形，甚至导致刀盘死亡，这本文分析了盾构配置机刀板在土层施工中的缺陷及可能原因，具体提出了刀板结构优化，为提高盾构结构施工效率提供信息。

简介：摘要：本文探讨了人工智能与机器学习技术在建筑工程中的应用前景与挑战。随着科技的迅猛发展，建筑行业逐渐引入这些先进技术，以提升设计效率、优化施工过程和降低运营成本。研究分析了人工智能与机器学习在项目管理、设计优化、质量控制等方面的应用实例，同时也指出了技术实施中的挑战。

简介：摘要：深度学习技术在遥感影像变化检测中的应用已成为研究热点。针对高分辨率遥感影像的变化检测问题，提出了一种基于深度学习的算法。该算法通过构建卷积神经网络（CNN）模型，对高分辨率遥感影像进行特征提取和变化识别。实验结果表明，该算法能够有效提取影像中的变化信息，显著提高检测精度和效率。相较于传统方法，深度学习技术在高分辨率遥感影像的变化检测中展示了更强的适应性和准确性。

简介：摘要：本文针对水利工程质量检测过程中所存在的风险问题，提出了以机器学习为基础的风险识别与预警研究。文章通过对水利工程建设历史数据的收集，利用机器学习算法对各种潜在风险因素进行分析与识别，从而建立了一套有效的风险预警体系。该研究不仅可以提高水利工程质量检测的效率和准确性，还能够有效预防各种可能影响工程质量的风险因素，为水利工程建设的可持续发展提供了重要支持。

简介：摘要：随着机械系统的日益复杂和自动化程度的不断提高，其健康监测与故障诊断变得愈发重要。本文聚焦于基于机器学习的机械系统健康监测与故障诊断技术的开发，探讨了机器学习在该领域的应用优势及面临的挑战。从数据采集与预处理、特征提取与选择、模型构建与训练等方面详细阐述了相关技术要点，并分析了如何优化模型性能以提高诊断准确性和可靠性。旨在为机械系统的高效运行和维护提供有力的技术支持，推动机械工程领域的智能化发展。

简介：摘要：目前输电线路的重点监测路段都安装了图像 /视频监控，再辅以人工巡检，能够在很大程度上实现对输电线路的有效监测，但是运维人员长期在显示屏幕前紧盯现场情况，时间一久，仍然容易忽略一些危险源，导致漏报率上升。而基于深度强化学习与图像智能识别的输电线路在线监测系统的应用，则能够解决这一难题。本文基于深度学习技术的输电线路缺陷智能分析系统研究与应用展开论述。

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简介：摘要:本文介绍了深度学习技术的概念与组成，结合轨道交通制造业生产现场安全生产管理需要，提出建设智能监控系统，并分析系统整体构架和系统实现等内容。试用表明，该系统能实时监测、预警和处理一部分安全隐患，降低安全事故发生概率，对提升轨道交通制造业生产现场的安全可靠性具有深远意义，值得在生产制造现场进行推广和应用。

简介：摘要：随着中国“老龄化”的加速，养老资源的匮乏已经成为一个十分严峻的社会问题， 康养产业的诞生和发展包括了养老、医疗、体育、养生、旅游等，衍生了许多的相关产业。为深入学习贯彻党的十八届三中全会精神，加快推动中国特色养老服务体系成熟定型，通过在张家口市下花园区实地调研，与项目负责人及企业代表座谈，考察区公办及民营养老机构、区医院、环京康养地产项目、社区食堂、社区日间照料中心等，对课题进行深入研究。