简介：摘要:随着我国社会主义市场经济的持续发展、改革开放的逐步深入，许多基层党组织的结构、成员组成等都发生了变化。为了更好的顺应时代发展需要，加强基层党组织建设是非常有必要的。在基层党组织建设过程中，党小组对于基层党组织的稳定发展有一定助推作用，能够有效提升党组织建设效率。但目前基层党建工作中，党小组建设并没有引起足够的重视，党小组被弱化的情况频发，这在一定程度上不利于基层党建工作的发展。因此，要深刻认识到现阶段党小组建设存在的不足，积极探索改进党小组工作的对策，逐步加强党小组建设，以此助推基层党建工作。

简介：摘要：终身学习是知识经济时代和信息技术发展的必然趋势。而如何在意义学习视角下提升终身学习效果是目前关注的热点。本文就研究了意义学习视角下馆员终身学习实践，旨在为馆员终身学习提供有效参考。见综述。

简介：摘要：终身学习是知识经济时代和信息技术发展的必然趋势。而如何在意义学习视角下提升终身学习效果是目前关注的热点。本文就研究了意义学习视角下馆员终身学习实践，旨在为馆员终身学习提供有效参考。见综述。

简介：

简介：摘要：质量体现一个企业的整体能力，是企业和产品自身实力的表现。推进质量强国建设，实现高质量发展是以习近平为核心的党中央为了统筹国内国际两个大局，立足中国经济社会发展主要矛盾的重大转变而做出的重大战略决策。“质量标准”是中国轻工业联合会促进行业高质量发展的八大举措之一。二十多年来，轻工企业基层员工立足本职工作，以创新、奉献的精神全身心投入到质量改进过程中，一大批优秀质量管理小组和质量信得过班组脱颖而出，一个个微小的提升汇集成群众的智慧，构建了质量强国的坚实基础。

简介：摘要：随着大数据时代的到来，数据量呈现出爆炸性的增长，如何高效地处理和利用这些数据成为一个重要的问题。机器学习和数据驱动的方法在处理大规模数据方面具有显著的优势，因此被广泛应用于各种领域。本文主要探讨机器学习+数据驱动的索引推荐技术在大数据时代的应用和局限性，旨在为相关领域的研究和实践提供有益的参考。

简介：【摘要】千万工程”是为了提升中国农村地区的生活水平，改善农村居民的生活环境。本文以浙江持之以恒实施“千万工程”，探索出一条加强农村人居环境整治、全面推进乡村振兴、建设美丽中国的科学路径为背景，阐述了浙江“千万工程”之所以取得突出成效，最根本在于习近平总书记的战略擘画、关心厚爱和关怀指导，浙江“千万工程”的成功经验将在全国范围内加以推广和应用，为乡村振兴注入更多活力，为农民群众创造更多福祉。

简介：

简介：摘要：太阳能作为一种清洁、可再生能源的应用在全球范围内不断增长。太阳能模块的制造是太阳能系统的核心组成部分，在实际制造过程中的太阳能模块的质量控制和效率提升一直是行业面临的挑战。机器学习技术的快速发展为太阳能模块制造带来了新的机会，本文探讨了机器学习在太阳能模块制造中的应用，包括缺陷检测、优化生产流程、预测性维护的具体实施方法。

简介：摘要：本研究探讨了机器学习在通信信号处理中的新应用，强调了其在信号处理领域的潜在价值。通过分析机器学习技术如深度学习、卷积神经网络等在信号处理中的创新应用，本研究旨在揭示其能够改进通信系统性能、提高信号识别和分析的能力，以及加强通信网络的安全性等方面的优势。本文将深入探讨机器学习在通信信号处理中的新应用，强调其在通信领域的前沿地位。我们将揭示机器学习如何改进通信系统的性能，增强信号的识别和分析能力，提高通信网络的安全性，以及在无线通信、数据压缩和频谱分配等方面的广泛应用。机器学习已经成为通信技术的得力助手，为未来的通信世界绘制着更加精彩的图景。

简介：摘要：由于热工系统的非线性和不确定性，传统机器学习算法在对其进行辨识时，往往会出现学习速度慢、易陷入局部最小值的现象。针对这个问题，本文提出了一种基于极限学习机(ELM)的辨识方法。该算法具有参数设置简单、无需迭代寻优的特点。仿真结果表明，在热工系统辨识中，极限学习机算法在辨识速度和辨识精度上都有着明显的优势。

简介：摘要：深度学习在推荐系统算法中的应用具有巨大的潜力。随着互联网技术的迅猛发展，人们对个性化推荐的需求越来越强烈。传统的推荐系统算法面临着数据稀疏和冷启动等问题，无法满足精确的个性化推荐需求。而深度学习作为一种强大的机器学习技术，具有自动学习特征表示和高度抽象的能力，可以有效地解决这些问题。通过深度学习算法，推荐系统可以更好地理解用户的兴趣和行为模式，从而提供更准确的个性化推荐服务。

简介：摘要：在当今社会，随着城市化进程的加快以及人口红利的逐渐减弱，建筑能源系统的优化成为了一个热门话题。为了降低建筑能耗，提高建筑的运行效率和经济性，我们需要寻找一种有效的优化策略。

简介：摘要：本论文以深度学习技术为基础，针对电力负荷预测与优化展开研究。首先分析了当前电力负荷预测与优化的现状和存在的问题，接着提出了基于深度学习的解决方案。通过对深度学习模型的构建和训练，结合电力系统的实际需求，实现对电力负荷的精准预测和优化调度。最后，对研究结果进行了分析和总结，并展望了未来的发展方向。

简介：摘要：文章对数据中供应商的供货量进行数据可视化并量化分析，提取出7 个特征来衡量供应商的供货强度，分别是：总供货量，供应商每周之间的供货量方差、每年平均每周供货量等。其中总供货量反映供应商的供货能力，供应商每周之间的供货量方差反映供应商供货量的稳定性， 每年的平均每周供货量反映供应商各年供货量的集中趋势和离散程度。随后通过建立 TOPSIS 综合评价模型，运用 TOPSIS 算法，结合算法的特性，对数据进行正向化处理。将数据转化为效益型、成本型、稳定型指标数据，求出最优解，并对定义的特征指标分配权重，计算综合评分，最终列出 50 家最重要的供应商。[1]

简介：摘要：在数字时代背景下，信息科技的迅猛发展和应用不断改变着我们的生活方式、工作方式和学习方式。当今社会对于党支部建设也提出了新的要求和挑战。传统的学习方式和组织方式已经难以满足党员学习需求和党支部发展的需求，因此，构建学习型党支部成为了应对数字时代挑战的必然选择。本文旨在探讨数字时代背景下学习型党支部建设的特点、挑战、策略和未来发展方向。

简介：摘要：本文将基于机器学习配电网监控信息批处理方法开展分析，以解决智能配电网系统计算机延迟的问题，增强信息批处理存储负荷，利用分布式文件系统完成数据衡量，打造信息调度集群，借助数据响应任务，填补系统延迟。并根据监控信息堆积特征，结合云计算服务，设置智能设备学习路径。根据研究显示，笔者提出的配电网监控信息批处理方法可以保证存储负荷率超过95%。

简介：摘要：从跌落熔断器原理分析，其工作过程中，需要对触头进行有效击碎，从而实现快速、高效的操作。而在实际生产应用上发现机械式跌落熔断装置存在着控制效果差和效率低等问题。因此本文将改进研究机器学习方法（神经网络算法）来解决这些缺陷并优化系统状态检测参数以提高产品质量及可靠性评估准确性与实时性的矛盾；同时还对触头进行了仿真实验，验证其可行性、稳定性以及精确性。

简介：摘要：随着电力行业的快速发展，火电厂作为主要的电力供应方式之一，设备故障对电力供应的稳定性和可靠性产生了重要影响。因此，火电厂设备故障预测与智能维修成为了当前研究的热点。本论文基于深度学习方法，通过对火电厂设备数据的分析和建模，实现了对设备故障的预测和智能维修的优化，提高了火电厂设备的可靠性和运行效率。

简介：摘要：当前社会不断进步，教育不断深化改革，传统的教学模式和方法越来越显出其弊端及不适应性。中职中专是我国职业教育的组成部分，财务会计专业是社会上热门专业，培养的人才已应用到社会各行各业中。会计教学改革势在必行，在会计教学过程中应适应经济的发展，转变传统的教学观念，树立新型的教学理念，激发学生会计专业知识的兴趣，从而培养更多实用性人才。当前应针对中职学校会计专业学生学习兴趣不高的原因进行分析，当前主要原因包含着教育目标定位不清晰、教学内容安排不合理、教学方法不够新颖等，因此要针对实际情况进行研究，把握好当前会计专业教学过程中存在的问题，充分利用现代教育技术，从学生角度出发明确教学目标，合理的设置教学内容，使学生认识到会计专业的实用性，激发学生的学习兴趣。