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107 个结果
  • 简介:摘要:在对爆破工程有一个更为深入的研究与分析过程当中,更为专业的技术管理人员也应该从不同的角度上加强对其内部不同级别数据信息的整合与管控,这样才能够真正意义上地保证围岩与炸药匹配性的充分体现。为了能够保证我国相关行业的长久与稳定发展,本文更是有针对性地从不同级别围岩与炸药的简要概述、爆破工程的发展现状、爆破工程不同级别围岩与炸药匹配性试验研究,三个角度展开了更为深入的论述,以期促进我国爆破工作的安全性与健康性推进。

  • 标签: 爆破工程 不同级别 围岩与炸药 匹配性 试验分析
  • 简介:摘要

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  • 简介:摘要:为提升高级别轴承钢的精炼质量,延长轴承使用寿命,对钢精炼过程中的夹杂物进行控制与研究十分必要。本文从高级别轴承钢和夹杂物的概念着手,全面分析了当前轴承钢精炼过程中夹杂物存在的情况,并对高级别轴承钢精炼过程中夹杂物的控制措施展开了详细阐述,以期为我国钢铁产业的发展做出一定贡献。

  • 标签: 高级别轴承钢 精炼过程 夹杂物 控制与研究
  • 简介:摘要:广州地铁四号线采用西门子信号系统。ITC信号级别作为CTC信号级别的后备模式,当轨旁ATP设备、无线信号设备故障时,在满足采用后备ITC级别行车时,行车调度员将组织各次列车采用降级ITC级别行车,列车凭地面信号+车载信号显示行车,现场信号机亮灯状态。本文主要对广州地铁四号线在何种情况采用降级ITC级别行车、ITC行车通过能力及风险等进行分析,以便行车调度员在降级ITC行车时确保广州地铁四号线运营安全。

  • 标签: ITC 行车组织 通过能力 风险分析
  • 简介:每年,环球足迹网络(globalfootprintnetwork)都会公布一些数据,比较地球可提供的生物承载能力与我们的消耗水平.此项分析显示,早在70年代中期,我们就已经超出了地球的承载能力,而今天我们消耗可自然再生资源的水平已经超出了地球长期持续承载能力的30%之多.

  • 标签: 学习 生活 MEANS 承载能力 地球 再生资源
  • 简介:摘要:《中国共产党纪律处分条例》作为党内法规的重要组成部分,不仅为全体党员划定了行为边界,更在全面从严治党的背景下,对包括砂石骨料行业在内的各行各业产生了深远影响。特别是在矿山开采行业这一关乎国家经济命脉、人民生命财产安全以及生态环境保护的关键领域,深入学习并严格遵守《中国共产党纪律处分条例》具有至关重要的现实意义。结合本人在安全环保管理工作中的实践与思考,特此撰写心得体会。

  • 标签: 纪律意识 安全环保责任 规则制度 问题整改
  • 简介:摘要:随着网络信息技术的快速发展,高职院校要想更好地提高教学质量和效率,就需要借助网络突破教学活动的空间、时间约束。网络学习资源的出现给高职院校的教学改革提供了新的渠道,在网络环境下,如何让学生充分利用网络资源提升自身学习力,已经成为高职院校现阶段关注的焦点。通过现代化的信息技术手段,建立网络学习平台,为学生提供一个良好的网络学习环境,有助于高职院校高效率、高质量的培养人才。

  • 标签: 提升 学生学习力 高职院校 网络学产平台 构建设计 研究
  • 简介:摘要:坚持信念铸魂,激发党员细胞活力。理想信念是共产党员的精神之钙。要强化理想信念教育,深入学习习近平总书记系列重要讲话精神,引导广大党员坚守共产党人精神追求,增强道路自信、理论自信、制度自信,更好地发挥先锋模范和示范引领作用。经常开展党性党风教育,严格执行“三会一课”制度,认真学习党的理论、路线和方针,引导广大党员不断增强党员意识、宗旨意识、规矩意识和底线意识。及时开展形势政策教育,切实增强广大党员贯彻落实中央和省委重大决策部署的自觉性和坚定性。深入开展社会主义核心价值观教育,不断加强社会公德、职业道德、家族美德、个人品德和中华民族优秀传统文化教育,引导党员带头培养高尚道德情操和健康生活情趣。

  • 标签: 国有企业 党员干部 教育培训
  • 简介:摘要:为保证我国采矿工作的安全,进一步探索关于采矿安全管理的具体途径,本文将针对金矿矿山采矿安全管理问题探析及防护措施展开系统性分析与探讨。首先,从加强金矿开采安全管理的重要性概述作为切入点,接着对金矿矿山采矿安全管理问题产生的原因进行深入阐述,最后从奖惩制度的建立、安全责任制度的明确、工作人员安全培训落实和新技术的引进,针对金矿矿山采矿安全防护提出具体策略与建议。

  • 标签: 金矿矿山 采矿安全 管理问题 防护措施
  • 简介:摘要:在我国项目工程不断完善化的今天,如何有效的学习公路造价,研究其管理方式对所涉及到的内容和知识要点进行延伸。本文主要阐述如何有效学习公路工程造价,对于公路工程造价的决定因素进行综合阐述,分析其学习公路工程造价的相对方法。

  • 标签: 公路工程 造价编制
  • 简介:摘要:本文讨论电气设备状态图像收集和分析装置等结果将直接应用于电气设备状态检测和紧急处置,以便在典型情况下准确监测电气设备状态,例如,保证电气设备正常运行,保证电网安全运行,同时提高可靠性,可以改进电气设备检查方式,提高设备状态控制和运输检查决策水平,加快计算机视觉和机器学习是非常实用的学科。

  • 标签: 深度学习 变电设备 缺陷检测
  • 简介:摘要:基于内容的图像检索(CBIR)自90年代初期就已成为计算机视觉领域中一个具有挑战性的问题。其目的是根据查询图像的语义信息从具有海量图片的数据集中找到与查询图像在语义上相似的图像。CBIR方法可以分为两个不同的任务,即类别图像检索(CategorylevelImageRetrieval,CIR)和实例图像检索(InstancelevelImageRetrieval,IIR),也称为实例检索。CIR的任务是找到与查询目标相同类别的任意图像,而IIR的任务是找到与包含特定实例相同实例的查询图像。

  • 标签: 深度学习算法 图像快速识别 浅析
  • 简介:摘要:当前,一些网络学习平台为追求学习资源的数量、用户的访问量,热衷于采用“云服务”模式,过于在意平台上信息资源的聚集,导致学习者迷失在海量的信息资源中,无法获取满足自身个性化需求的有效资源。为了缓解此类问题,个性化推荐技术应运而生。它是在个性化搜索的基础上能够根据学习者的兴趣爱好、行为特性,推荐有可能感兴趣的学习信息资源。这种个性化服务模式,与电商网站上的产品推荐类似,依据用户的已访问行为记录,推荐相关的产品和服务。对于网络学习平台而言,个性化服务是一个相当重要的主题。目前,个性化推荐技术已被广泛应用到电商各类平台中,作为其中较为成功的协同过滤技术,受到了许多电商平台的青睐。网络学习资源平台作为一种全新的、以学习者为主体的学习方式,不仅拥有大量的数字化学习资源,还能将个性化推荐技术应用到其中,大大提高了学习效率,改善了用户体验。

  • 标签: 个性化推荐 网络学习 平台设计 分析
  • 简介:摘要:随着我国进入中国特色社会主义新时代,社会主要矛盾发生转化,人民群众对终身教育和终身学习提出了更高要求。知识在现代社会得到了前所未有的重视,终身教育和终身学习的观点得到普遍认可。员工是企事业单位最活跃的人力资源和人力资本,他们的终身学习是构建全民终身教育体系的重要组成部分,也是企事业单位创造经济效益和社会效益的关键因素。作为员工自愿结合的群团组织,工会肩负教育职能,拥有广泛群众基础和多样化载体,成为推进员工终身学习建设中不可或缺的中坚力量。新时期下工会通过树立终身学习的教育理念,建立分层分类的员工培养制度,加快工会平台化建设,为工会推进员工终身学习提供平台支持和系统保障。

  • 标签: 工会 员工终身学习 路径
  • 简介:摘要:本文旨在研究基于深度学习的船舶精度控制技术,该技术可以有效提升船舶的操纵精度和安全性。通过对船舶精度控制的背景和现状进行调研,结合深度学习在其他领域的应用,提出了一种基于深度学习的船舶精度控制方法,并通过实验验证了该方法的有效性。

  • 标签: 船舶精度控制 深度学习 安全性 操纵精度
  • 简介:摘要:随着现阶段人们生产生活方式的转变,对汽车的依赖性越来越强,但因硬件设备的限制,导致其应用性能无法满足人们日益增长的需求,人工智能技术的不断发展,汽车智能驾驶系统,已经成为人们广泛关注的热点领域。而基于深度学习的汽车智能驾驶系统设计,作为一种强大的机器学习方法,具有大规模数据复杂模型应用的能力,被广泛应用于汽车智能驾驶系统设计中,以实现汽车智能驾驶系统的高效可靠。本文就基于深度学习的汽车智能驾驶系统设计,展开分析和论述,希望以此可以给广大相关工作者,以建议或启发。

  • 标签: 深度学习 汽车智能 驾驶系统设计
  • 简介:摘要:深度学习技术在桩基缺陷识别领域具有广泛应用前景。本文基于深度学习模型,针对桩基缺陷进行了研究与探讨。通过搜集桩基缺陷图像数据,建立了一个包含各种缺陷类型的数据集。采用卷积神经网络(CNN)等深度学习模型进行训练,实现了对不同类型桩基缺陷的准确识别。通过实验验证,模型在桩基缺陷识别任务中表现出了优异的性能,具有较高的准确率和鲁棒性。本研究为桩基工程质量检测提供了一种高效可靠的新方法,对提升桩基施工质量和减少工程安全隐患具有重要意义。

  • 标签: 深度学习 桩基 缺陷识别 卷积神经网络 工程质量
  • 简介:摘要:本研究旨在利用深度学习技术构建一种新型的金融风险管理模型,以提高金融机构在复杂多变的市场环境中的风险管理能力。深度学习作为一种先进的机器学习技术,具有强大的特征学习和数据处理能力,能够自动提取和挖掘金融数据中的深层次信息,为风险管理提供更为准确和全面的决策支持。本研究首先介绍了金融风险管理的重要性和挑战,以及深度学习在风险管理领域的应用现状。然后,详细阐述了基于深度学习的金融风险管理模型的构建过程,包括数据预处理、特征提取、模型训练等关键步骤。在模型构建过程中,本研究采用了多种深度学习算法,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等,以充分利用金融数据的时序性和空间性特征。

  • 标签: 深度学习 实验验证 应用前景