简介：随着施工季节的日益临近，为了在今后的日常维护工作中为领导提供第一手资料，充分掌握道路及附属设施的损坏情况，给市民创造一个良好的出行环境，减少安全隐患。市政管理处建设维护股近日对市区重点路段的市政设施破损情况进行全面普查，重点对去年市区管线、管网施工造成的破路亟待恢复的路段进行实地测量，车行道道路坑洼破损、人行道步砖塌陷、雨水井、渗水井等设施进行全面调查，并安排维护队工作人员对路面塌陷、水箅子损坏进行及时处理，针对小区接水、接热损坏步道板情况要求开发商进行及时恢复，保证百姓的出行安全。通过实地调查第二热源在新桥街、中央路下管网破路近1500m。是近期亟待恢复使用功能重点问题。

简介：随着气候的转暖，许多冬季无法处理的电缆短路问题成为路灯工作中当前急迫解决的难题，为了彻底解决难题，市政管理处路灯股安排专人在夜间逐路逐街清查有灯不亮的路灯盏数和地点，排查造成电缆短路的原因。在路灯股人员利用仪器检测和对短路点的清挖后得出结论，造成电缆短路的主要原因多为施工单位乱挖造成电缆损坏，再经过长时间雨水的浸泡，慢慢进水后，形成电缆短路，经过路灯股加班加点、不分昼夜的工作，市区内因电缆短路造成的冬季有灯不亮问题得到了彻底解决。

简介：摘 要：文章首先阐述了旧城区的改造的基本概念及界定，然后参考文献，整理了旧城区改造在历史中的发展，研究、对比并总结出文章中较为核心的内容，即旧城区改造必须建立在本地区实际情况的基础之上，然后通过城市总体规划的引导和控制性详细规划、修建性详细规划的规范，进行小规模、渐进式的微更新。

简介：摘要：当前，随着我国经济的快速发展，合理地开展城乡规划工作意义十分重大。党的十九大作出了乡村振兴的战略部署，统筹城乡发展，鼓励以地方特色为主要抓手发展乡村经济，促进乡村振兴。由此可见，城乡规划不仅是一项事关民生的公共政策，更关乎着社会资源的整合与分配。在公共管理的视角下，开展城乡规划工作的重点环节就在于城乡规划的实施和执行，然而，从具体的实践来看，我国城乡规划在具体的实施和执行过程中还存在诸多问题，执行难的问题特别显著，严重影响了我国城乡经济的发展，因此，必须对该问题予以高度重视，积极探索有效途径加以解决。基于此，本文简要分析在公共管理视角下城乡规划实施“执行阻滞”问题。

简介：摘 要：2022年中央出台一号文件对全面推进乡村振兴作出重大部署，在农业、农村、农民三方面作出新要求。解决三农问题，审计从未缺席，将乡村振兴等国家重大战略作为审计重点，推进农业农村现代化进程。信息技术发展迅猛，数据融合进社会生产生活当中。解决乡村振兴海量数据与有限审计资源之间的矛盾成为提高乡村振兴审计质效的一个重要方向。面对这一趋势，要积极探索大数据技术在乡村振兴审计中的应用，打破阻碍大数据审计发挥效能的桎梏，科学规划大数据技术的覆盖与创新发展，以期助力乡村振兴。

简介：摘要：预测供水管网的压力，对实现优化运行和降低能耗具有重要的意义。目前供水网络一般使用微观或者宏观模型对其某点压力进行预测。 BP 神经网络都被广泛应用于相关预测的研究。根据供水网络的特点并利用采集的供水压力数据，建立城市供水网络节点压力的预测模型，通过对 BP神经网络结果分析，表明 BP神经网络模型对城市供水网络压力有更好的预测性。

简介：摘要：全球导航卫星系统(GNSS)是一种高度精确、连续、全天候和近实时微波技术，其中GPS的应用最为广泛，目前GPS已经能够达到毫米级的平面坐标定位精度，这种优势能够大大缩减人工测量的时间，提高效率，但是由于GPS所测高程和我国工程测量中使用的高程基准面不同使得GPS高程测量值的应用受到限制。针对将GPS高程测量值通过拟合方法转换为工程坐标下的正常高的研究有着广泛的实用价值。本文采用目前流行的BP神经网络法对测区范围内GPS所测得的大地高数据进行拟合，基于GPS测量得到已知点坐标和高程异常，建立两者之间的神经网络关系，并对网络进行训练，根据预测值和实际值之间的差异对网络中的权值和阈值进行重复计算修改，最后使得预测与实际值之间的误差满足要求，计算外符合精度并对未知点的高程异常值进行预测。通过MATLAB实现BP神经网络高程拟合并与多项式曲面拟合方法进行精度比较，最后得出BP神经网络拟合精度高且相比于多项式曲面拟合法具有准确性，可靠性和稳定性。

简介：摘要：在建筑工程估价中，人们利用传统的计算工具来计算工程造价，已经不能适应信息化迅速发展的时代，人们迫切需要一种新的方法来代替原来的传统的计算方法。一个有经验的预算师或者估算师，根据某个工程的类别、特征，参照已建工程的数据资料，运用某种方法就能较准确地计算出该工程的造价，误差比较小，这种专家的大脑思维方式值得我们学习。本文引入人工神经网络中的bp网络模型，介绍该模型工程估价的计算过程，指出该模型可对不同情况的工程造价进行合理的预测，并能取得良好地效果，为工程估价带来巨大变化。

简介：摘 要:本文主要探究悬臂梁桥施工过程中挠度设计值与实测值之间存在的误差，及如何应用BP神经网络通过已施工阶段的误差值来对未施工节段的误差进行预测。并通过构建BP神经网络模型预测值来实现对桥梁施工进行优化指导，并将此模型应用于汕头市连阳河特大桥悬臂段施工挠度误差模拟预测。实验表明BP神经网络模型在悬臂施工挠度误差预测中精度较高，有较好的效果。并对施工过程中可能造成挠度误差的主要原因进行了分析。

简介：摘要：本文利用BP神经网络进行混凝土导热数据预测，以均方误差评估准确性，发现第17次迭代时预测精度最高，确保模型泛化能力，有效优化配合比设计。

简介：在我国第64个“五一”国际劳动节来临之际，为给五一小长假期间百姓提供一个安全、舒适的出行环境，近日，市政管理处路灯股对市区内12路20街六座广场内照明设施进行了一次彻底的维护。路灯是我市夜景美化重要组成部分，当夜色降临后，无论你走在市区每条街路上，映人你眼帘的是五彩斑斓、交相辉映各式灯光，你在看到这美丽的夜色时是否知道，谁在默默为这一美景辛勤付出，那就是市政路灯人，只要有灯的地方就会看见他们的身影。为了能让大家渡过一个愉快、安全的“五一”节，路灯股同志们白天处理短路点，夜晚更换灯泡，每天工作10个小时以上，经过大家的齐心努力，不分昼夜的工作，加班加点圆满完成了路灯维修工作。特别是在维修雅鲁街近两年没有彻底维修螺旋灯的时候，每基灯上有144盏，维修一基灯最快需要半小时，但同志没有喊过苦，叫过累，为保证路灯亮灯卒默默奉献着。

简介：

简介：摘要：在生猪养殖中，经常出现以神经症状为主的疾病，在工作中进行现场统计，这此疾病主要包括猪脑膜炎型链球菌、猪伪狂犬病、仔猪水肿病和破伤风细菌感染，出现比率较高。送检权威部门实验室确诊时间较长，程序复杂，神经症状疾病往往死亡快。在现场能够迅速作出疑似诊断，迅速采用有效防治措施。减少不必要经济损失。通过现场实践诊疗，对几个神经症状疾病有充分认识，进行详细阐述，为养殖业者借鉴。

简介：摘要:本文重点研究基于神经网络技术的电力变压器故障诊断方法。变压器是电力系统中不可或缺的核心设备,其运行状态的监测和故障诊断对于确保系统安全稳定运行至关重要。传统的故障诊断方法存在诸多缺陷,难以满足实际需求。神经网络由于其强大的非线性映射能力和自学习优化能力,在模式识别和故障诊断领域展现出巨大的潜力。文中首先介绍了变压器常见故障类型及其特征量提取方法,然后重点阐述了基于人工神经网络、自编码神经网络、卷积神经网络等在变压器故障诊断中的应用,并对这些方法的优缺点进行了分析比较。最后,对神经网络在变压器故障诊断领域的发展趋势进行了展望。

简介：摘要：现阶段，随着工程机械技术的不断发展，人工神经网络技术逐渐得到了应用，该技术包含众多的学科领域和高新科技，对提升机械的智能化、自动化等具有显著作用。文章分析了人工神经网络的具体内涵及特征，并探究其在机械工程中的具体应用，指出该技术的发展前景。

简介：摘要：通过本综述对智能识别神经网络在无线通信中对抗攻击技术的综合分析和总结，旨在提供研究者和从业者对该领域的深入理解，并为进一步的研究和应用提供有价值的参考。

简介：摘要：为有效控制特殊地质条件下的盾构掘进参数，提高地铁盾构施工效率与施工质量。文章首先结合土体物理性质，确定关键的地层参数；其次将选定的地层参数作为输入变量，建立针对掘进参数的BP神经网络预测模型；最后，对建立的掘进参数预测模型进行验证。以武汉地铁A号线某泥水平衡盾构施工区间工程监测的实际数据进为例，结果表明：总推力、泥水仓压力、同步注浆压力预测的平均相对误差分别为10.40%、9.10%、7.14%，误差在11%以内，可为同类型工程掘进参数的设定提供参考。

简介：摘要：针对单通道振动信号输入不能全面表达结构损伤特征信息问题，提出基于多通道一维卷积神经网络的结构损伤识别方法，融合多传感器振动信号信息，直接从原始振动信号中自主提取学习结构损伤特征，实现对结构损伤模式的识别。通过简支梁数值模拟对所提方法进行验证，结果表明：所建立的多通道一维卷积神经网络模型（1D-CNN）能够准确地识别结构的损伤位置和损伤程度，且具有一定的抗噪能力。

简介：摘要：近年来，随着神经网络在目标检测的广泛应用，目标检测的应用已经有了巨大的突破。YOLO、Fast R-CNN等神经网络以其各自的特点，在不同场景下有着良好的检测效果。目前主流的算法均是在实数领域。复数领域的神经网络研究，最近几年刚刚兴起。本文综述了国内外当前复数神经网络的研究方向与进展。阐述了当前基于复数领域的目标检测的以及存在的困难与挑战, 对目标检测的未来可行的研究方向进行了展望.

简介：摘要： 倒立摆控制系统是一个典型的高阶次、不稳定、多变量、非线性和强耦 合控制系统。本文先对基于 LQR的二级倒立摆进行建模，设计一个最优控制器，并对基于 LQR的二级倒立摆在 Matlab中计算模型参数，再建立 Simulink的模型，进行仿真实验，然后以其状态反馈为模板对神经网络进行训练，再用神经网络作为系统的控制器，在 Matlab中对倒立摆系统进行仿真实验。最后对 LQR和神经网络两种倒立摆控制方法的仿真结果进行对比。