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。

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。

简介：

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。

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。

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。

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。

简介：摘要： 本论文针对工程建设标准化中结构实体的检测问题，提出了一种基于深度学习的算法。首先，构建了一个大规模的结构实体数据集，并对其进行标注。然后，采用深度卷积神经网络（CNN）结合多尺度特征融合的方法，实现了高效准确的结构实体检测。通过实验证明，所提算法在不同场景下能够有效地检测出各种结构实体，并且具有较低的误检率和漏检率。该算法的研究成果对于促进工程建设标准化的应用具有重要意义。

简介：摘要：随着科学技术的不断发展和计算机技术的迅猛进步，智能汽车电子设备故障智能诊断和检测系统的应用越来越广泛，能够自动化检测和识别智能汽车电子设备的故障和问题，并将之反馈给工作人员，提高电子设备运行的安全性和可靠性。本文主要针对大数据深度学习背景下智能汽车电子设备故障智能诊断和检测系统的应用进行探究，希望能为汽车制造以及检修行业的发展提供一定的参考。

简介：摘要：遥感图像目标检测在城市规划、资源调查和灾害监测等领域应用广泛，基于遥感图像的目标检测具有重要研究意义。遥感技术为人们快速、全面了解地表覆盖变化提供了技术支持，在高分辨率遥感技术不断发展的大背景下，大量高品质遥感图像的采集越来越方便。遥感图像是利用遥感技术生成的远距离图像，可以对目标进行有效的处理。目标检测是遥感图像处理的基础任务之一，通过对遥感图像的分析可以分辨出水体、植被等目标，同时遥感影像可以识别更小的目标，如具体的树木、人、交通标志、足球场标志线等等，因此遥感图像目标检测已经成为当前研究的热点问题。遥感设备拍摄图像时由于设备距离目标较远，包含的地面范围大，受到分辨率的限制，待检测目标可能以微小形式显示在遥感图像中，这些检测目标具有尺度小、特征弱等特点，为图像目标的检测工作带来较大难度。

简介：摘要：在深度学习驱动下，AI视觉算法在计算机视觉任务中取得了显著进展，但依然面临处理速度慢、准确率不足等问题。系统分析了这些问题，并提出了一系列优化策略，包括模型架构的改进、数据增强技术的应用以及多任务学习框架的引入。通过实验验证，这些策略显著提升了算法在自动驾驶、医疗影像分析、智能监控等领域的性能，还探讨了优化算法在各领域应用发挥的效果，展示了其在提高准确性、加快处理速度和增强泛化能力方面的潜力。最后，文章对AI视觉算法的未来发展进行了展望，预计其将在更多行业中发挥关键作用，为社会带来深远的影响。

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简介：摘要：高铁工程安全性指标（HRPSI）是高铁工程失效与事故的主要指标，其变化特征及其影响因素的识别与预报是高铁工程安全性评价与预报的关键。本项目拟以高铁运行10年为研究对象，以高铁运行10年为研究对象，建立两类具有深度特征的高铁运行状态时序预测模型。通过对皮尔森系数进行预报，验证了两个预报模式的正确性。采用 GRU (Gatecontrol Review Unit, GRU）进行的预报，对训练组的皮尔森因子为0.9371，对试验组的 Pierson因子为0.9221，对工业生产和服务保障指标的发展方向具有较强的预报能力。

简介：摘要：本研究旨在探索在测绘工程领域中应用深度学习技术进行遥感影像分类的方法。通过收集大量的遥感影像数据，结合深度学习算法，构建了一个高效的分类模型。首先，采用卷积神经网络（CNN）对遥感影像进行特征提取和学习，然后利用池化和全连接层进行分类识别。实验结果表明，该方法在不同地区和不同场景的遥感影像分类中表现出良好的准确性和泛化能力，为测绘工程领域的遥感应用提供了一种有效的分类方法。

简介：摘要：本文研究了基于深度学习的电动机故障诊断与预测方法。首先，对深度学习进行了概述，包括深度学习的基本原理和常用的网络结构。然后，对电动机故障的类型和成因进行了介绍，包括常见的故障类型和引起故障的因素。接着，提出了基于深度学习的电动机故障诊断与预测方法，包括数据采集与预处理、特征提取、模型训练和故障预测等步骤。最后，通过实验验证了该方法的有效性，并对未来的研究方向进行了展望。

简介：摘要

简介：摘要：本研究综合分析了基于深度学习的结构工程设计与优化方法，深入探讨了传统方法的局限性和挑战，以及深度学习在结构设计中的应用潜力。案例研究展示了深度学习模型在结构优化和性能预测方面的效果，并与传统方法进行了比较分析。结果表明，基于深度学习的结构优化模型具有更高的效率和优化效果，为结构工程领域的技术创新提供了新的思路和方法。未来研究可进一步探索深度学习在结构工程中的应用，并不断优化模型以提高设计效率和质量。

简介：摘要：在当前城市建设中，低碳理念是对繁荣经济和生态保护进行有机结合的迫切需求。虽然经济收益仍是城市发展的核心，但我们必须认识到生态建设和环境效益是可持续发展的基础。同时，深度学习对低碳城市建设发展的具有重要的影响，因此引入低碳生态城市概念将为城市设计注入新的文化观念，创造出更宜居、环保、和谐的城市空间。未来城市设计应更加注重生态建设，打造生态宜居、环境友好的城市，提供舒适生活环境，促进城市和谐发展，实现经济、社会、环境的可持续共荣。这不仅是对城市发展的必然要求，更是构建人与自然和谐共生美好未来的迫切需要。

简介：摘要：随着电力需求的不断增长，准确的负荷预测成为电力工程管理中的一项重要任务。传统的负荷预测方法往往依赖于线性模型和经验公式，难以适应复杂的电力负荷变化。近年来，深度学习技术的快速发展为电力负荷预测提供了新的解决方案。本文基于深度学习的框架，探讨了电力工程负荷预测的相关技术，包括数据预处理、模型选择、训练与优化等关键环节。通过对比不同深度学习模型在负荷预测中的表现，分析了其优缺点及适用场景。研究结果表明，深度学习模型在处理非线性关系和大规模数据方面具有显著优势，能够有效提高负荷预测的准确性和可靠性。最后，本文还讨论了未来深度学习在电力负荷预测中的发展趋势和应用前景，为电力行业的智能化管理提供参考。

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