简介：摘要

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简介：摘要:本研究旨在探讨三维实景模型与人工模型结合的可行性和优势，以及在不同领域中的应用前景。通过综合文献分析和案例研究，发现了结合三维实景模型和人工模型在城市规划、建筑设计、教育培训等领域的潜在价值。本研究为未来相关领域的发展提供了新思路和方向。

简介：摘 要：多水平模型是最近提出的一种用于处理带层级的资料的统计学方法，已被广泛地运用于经济研究中。在此基础上，本文拟采用实证研究方法，从实证角度对区域增长与区域增长之间的相关性进行实证研究，以期为本文的研究提供新的思路和方法。将多水平模式与传统的静态模式进行对比分析，有助于更好地认识和运用这两种模式；本文将多水平面板数据建模与多水平模型相融合，为后续研究开辟了一条全新的理论思路，无论在学术研究还是在实践中均有重大的实用价值。

简介：摘要 针对干部队伍管理中存在的多维度特征融合不足与穿透分析能力受限问题，提出了一种基于融合画像模型的干部队伍穿透分析模型优化方法。该方法首先通过整合干部基本信息、工作绩效、培训经历及群众评价等多源数据，构建全面细致的干部个体画像。利用先进的机器学习算法与深度学习技术，实现了对干部特征的智能识别与权重分配，有效解决了传统分析模型中信息孤岛与权重分配不合理的问题。进一步地，通过引入图神经网络等复杂网络分析手段，增强了模型对干部队伍内部关联性与潜在影响力的穿透分析能力。最后，通过实例分析结果表明，该优化模型能够显著提升干部队伍管理的精准度与决策效率，不仅有助于识别关键人才与潜在风险点，还为干部选拔、培养与考核提供了科学依据。

简介：摘要：在面向对象软件开发过程中，模型驱动架构(MDA) 是一种非常重要的软件开发方法。然而，该方法在处理大型系统的构建与开发时存在一定的困难。因此，我们采用了模型驱动的大模型构建方法对其进行了优化改进，并将其与实际软件开发实践相结合。我们首先提出了一种高效的模型创建与优化框架，能够控制并降低大模型的复杂度；然后，我们将该框架与软件开发实践相结合，旨在更为实际和透明的方式中实现软件开发。研究结果表明，本文提出的模型驱动大模型构建方法能够有效提升大型系统的开发效率，并将对未来模型驱动软件开发领域的研究和实践产生积极的影响。

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简介：摘要：建筑信息模型（BIM）作为一种集成数字化建筑设计和管理的方法，在当代建筑行业中扮演着至关重要的角色。本文旨在探讨基于BIM的设计方法，并通过对其优势和应用进行深入分析，展示其在提高设计效率、降低成本、优化建筑性能等方面的潜力。本文概述了BIM的基本概念和原理，探讨了BIM在建筑设计中的应用及其带来的益处。通过案例研究，验证了BIM在实际项目中的有效性和可行性，为BIM在建筑设计领域的推广和应用提供了有力的支持。

简介：摘要：为表征导弹低成本特性，量化导弹成本，本文借鉴消费市场“性价比”概念，提出导弹性价比指标评估方法，基于层次分析法构建导弹性价比指标评价体系，得到导弹各指标参数权重系数以及性价比模型，为导弹性价比评估提供了一种量化方法。

简介：摘 要：随着信息技术的快速发展和数字化时代的到来，传统审计方法面临着许多挑战和限制，数据审计应运而生。本文构建数据审计智能分析模型能帮助企业识别风险，完善风险应对策略，并支持企业的决策工作。

简介：摘要：本文综述了水质模型的发展与应用，首先介绍水质模型的基本原理，包括数据输入、模型构建、参数估计和结果解释等方面，然后概述水质模型的发展历史，从传统统计模型到物理过程模型再到基于机器学习的模型，接着探讨水质模型的前沿进展，包括数据驱动建模、智能优化算法和集成模型等，最后，提供水质模型在工程实践中的应用实例，如河流水质预测、湖泊富营养化管理和水资源规划。

简介：摘要：针对卷烟品规识别任务，在YOLO v5模型的基础上，引入CA注意力机制，构建一种卷烟品规识别模型，以实现低成本、便捷、高校的卷烟品规智能识别，降低客户经理盘点库存的时间成本，提升卷烟库存盘点效率。

简介：摘要：三维重建作为计算机视觉中重要的研究方向之一，其本质是从一堆二维图像中恢复物体的三维结构，并进行渲染，最终在计算机中进行客观世界的虚拟现实表达。近年来得益于深度学习的快速发展，三维重建取得了不少成就。本文从三维模型的表示方式和分类出发，论述了三维模型重建的相关流程，并对基于视觉重建和深度学习的三维重建方法进行概述，希望为三维重建提供一些方法和思路。

简介：摘要：本文利用龙泉驿区国家站1年的日出实景观测资料以及云量、能见度、日照强度等观测资料，选用相关分析方法，找到影响观测日出的气象因素，并对权重进行了分析建立了日出观测指数的预报模型，在工作中极具实际意义。

简介：摘要：【目的/意义】从计算机视觉领域探索卷烟外包装印刷特征，用算法模型代替人脑进行卷烟真假判断，辅助专卖执法人员识别卷烟真伪。【方法/过程】通过对当前行业卷烟鉴别检验方法的回顾，在计算机视觉技术支持和Transformer架构下，构建VIT模型，针对卷烟品规中的芙蓉王（硬），构建数据集、增强数据、训练和验证卷烟真伪。【结果/结论】基于VIT模型开发软、硬件系统，对芙蓉王（硬）品规测试准确率达100%，追加测试准确率为97.37%，表明模型具有较强的鲁棒性和泛化能力。将卷烟真伪鉴别能力载体从“执法人员”转移到“智能化设备或系统”上，可以提升现场卷烟真伪鉴别水平，推动现场执法水平高质量发展。【创新/局限】提出了“替代人眼观察卷烟外包装印刷特征”、“代替人脑进行真假判断”的识别算法思路，经过近三年的持续跟踪和方法验证，确定利用计算机视觉技术和机器学习技术创造的识别卷烟真伪的算法模型识别真假卷烟方法有效，且具备准确率高和鉴别速度快两个特征。

简介：摘要：随着全球铁路交通网络的不断扩展，隧道作为关键的地下基础设施，其施工安全问题日益凸显。特别是在复杂地形和极端气候条件下，如高原、山地、地震带等，铁路隧道建设面临着严峻的安全挑战。据统计，隧道工程的事故发生率远高于地面工程，其中，塌方、涌水、岩爆等安全事故不仅造成巨大的经济损失，还对施工人员的生命安全构成严重威胁。因此，如何科学地评估和管理施工风险，确保隧道工程的顺利进行，是当前铁路建设领域亟待解决的问题。

简介：摘要：随着人工智能技术的飞速发展，大型预训练模型（大模型）已经成为推动企业数字化转型的重要力量。本文旨在探讨大模型如何赋能企业招投标过程，提高招投标效率和透明度，降低成本，增强企业竞争力。文章首先介绍了大模型的特点和在企业招投标中的应用，随后分析了大模型在招投标信息处理、风险评估、智能推荐等方面的具体应用。

简介：摘要：BOPPPS模型强调以学生为中心，教学过程中以互动和反馈为主线，具有很强的实践性和可操作性，在许多国家的学校教师技能培训中得到了广泛应用。本文以机械专业课程—《机械设计》中斜齿圆柱齿轮传动的受力分析为例，展示基于BOPPPS模型开展机械专业课程教学设计，以提升教学效果。

简介：摘要：以机车减振器作为研究对象，深入剖析其结构和工作原理。将弹性力学与流体力学理论相结合，以此作为模型构建的理论基石。运用 AMESim 软件来搭建减振器的模型。把正弦激励设定为输入条件，对减振器在复原和压缩过程中的阻尼力实施模拟。依照减振器的实际参数，展开仿真和实验操作，并将两者进行对照比较。通过收集和整理相关数据，获取减振器的阻尼特性曲线。对仿真和实验所获取的结果展开详尽的对比分析。发现仿真曲线和实验曲线呈现出较高的吻合度。这充分证实了所构建的机车减振器模型具有有效性。该模型为后续机车减振器的调校工作以及与机车其他部件的适配工作提供了稳固的理论研究根基。

简介：摘要：本研究旨在构建一个高效准确的信用评分模型，以解决金融机构在信贷决策过程中对借款人信用评估的难题。在当前的大数据环境下，借款人的各类信息可以从多个维度进行收集，包括但不限于个人基本信息、征信信息、财务状况、行为特征等。为了充分利用这些信息，本研究采用了一种基于优化粒子群算法的子模型组合方式来构建信用评分模型。首先，我们将收集到的信息分为几个不同的类别，并为每一类信息建立一个逻辑回归子模型，以此来计算各个维度的信用评分。逻辑回归模型因其解释性强、计算效率高而被广泛应用于信用风险评估中。然后，为了得到一个综合的信用评分，我们需要确定这些子模型评分在最终评分中的权重。这里，我们引入了模拟退火粒子群优化算法（Simulated Annealing-Particle Swarm Optimization, SAPSO）来寻找最佳的权重组合，并将此算法与线性回归计算组合权重、基于遗传算法的优化组合权重进行比较。我们在实际数据集上进行了实验验证，通过模拟退火粒子群算法的优化，我们能够找到一组权重，使得组合后的信用评分模型在预测准确性上达到最优。证明了该方法相较于传统单一模型建模方式不仅提高了信用评分的准确性，而且通过子模型的建立，增强了模型对借款人信用状况的解释能力。此外，模型的构建过程考虑了不同信息类型的重要性，使得评分结果更加客观和全面。本研究为信用风险评估领域的研究提供了一种新的模型构建思路，对于金融机构的风险管理和信贷决策具有重要的实践意义和实际应用价值。