简介：摘要：目前常见的异构网络安全检测方法需基于大量网络特征数据进行分析，但由于异构网络结构复杂，相比于传统模式的网络，异构网络的特征数据量大且内容繁杂，存在大量无意义的冗余特征。针对此类问题，本文设计一种面向异构网络安全检测的特征分析算法，利用机器学习技术，为异构网络安全检测过程中提供特征筛选机制，从特征分析角度优化神经网络的输入特征，减少深度学习模型的计算压力，为异构网络安全提供高精度可信的检测手段。

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简介：摘要:随着民航飞机的使用增加，对于飞机维修故障诊断的需求也日益迫切。传统的基于人工经验的维修故障诊断方法存在效率低下和主观性强等问题。本论文旨在提出一种基于机器学习算法的民航飞机维修故障诊断框架。该框架结合大数据处理和深度学习技术，通过建立故障数据库和使用有效的机器学习算法，实现对飞机维修故障的自动化准确诊断。

简介：摘要：在迅速发展的人脸识别领域，遮挡人脸的精准识别一直是一个挑战。本文针对该问题对现有人脸识别模型进行改进：采用ConvNeXt-T作为特征提取，融入ECA注意力机制。强化了未遮挡人脸特征，获取更多有用信息，并且不会增加复杂度；研究不同注意力机制对遮挡人脸识别模型影响，设计新人脸识别模型；构建戴口罩的遮挡人脸数据集，从而高效训练。实验证明，我们的模型对遮挡人脸准确率达99.76%，极端环境综合准确率达99.48%。该研究为遮挡人脸识别问题提供新思路，展示在低照度等极端情况下实现高准确率的潜力。

简介：摘要：云资源监控对于确保系统性能、可用性和安全性至关重要。它涉及到实时监控各种云资源，如虚拟机、存储、网络和应用程序，以便快速识别问题并采取适当的措施。传统的监控方法通常基于规则和阈值，但随着云规模和复杂性的增加，这些方法变得越来越不够用。因此，机器学习技术被广泛应用于云资源监控中，以提供更智能的、自适应的监控系统。

简介：摘要：在现代工业生产中，机械设备的故障对生产效率和安全性都会产生严重影响。传统的故障检测和维修方法通常是基于经验和规则的，存在着准确性低、效率低、成本高等问题。而随着机器学习技术的快速发展，利用机器学习算法对机械故障进行预测和诊断成为了一种新的解决方案。机器学习算法可以通过学习大量的历史数据，发现隐藏在数据中的模式和规律，从而实现对机械故障的准确预测。这可以帮助企业提前采取维修措施，避免设备故障对生产造成的损失。传统的故障诊断方法通常需要依赖专业技术人员的经验和判断，耗时且容易出错。而基于机器学习的方法可以自动化地对故障进行诊断，大大提高了诊断的效率和准确性。通过提前预测和诊断机械故障，企业可以合理安排维修计划，避免因突发故障而导致的生产停工和维修成本的增加。基于机器学习的机械故障预测与诊断方法的研究对于提高生产效率、降低成本、保障安全具有重要意义，是当前工业领域的研究热点和发展方向。

简介：摘要：在社会信息化趋势不可逆转的当下，先进技术在各行各业各个领域中的应用广泛而深入，并由此而衍生出了许多的新理念、新形式，显著的提升了社会生产力水平，改变了传统的生产生活模式。其中就包括机器学习领域，并由此而衍生出许多的新概念，基于强化学习的多智能体协作建模就是机器学习领域中的一个分支。根据不同的智能者来观察环境状态，获取准确的信息，并对这些信息进行分析、整理，通过强化学习，将这些智能体应用于与环境的交互学习中，并由此来提升决策支持能力。

简介：摘要：本文针对无线通信领域中的信号识别和分类问题，提出了一种基于深度学习的新方法。我们使用了卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）等深度学习模型，对无线信号数据进行特征提取和分类。通过在大规模真实数据集上进行实验评估，我们验证了所提方法的有效性和准确性。与传统方法相比，基于深度学习的方法在识别和分类性能上取得了显著的改进。此外，我们还探索了数据增强技术在提高模型鲁棒性方面的应用。实验结果表明，采用数据增强技术可以进一步提升模型的泛化能力和适应性。该研究对于无线通信系统中信号识别和分类的自动化和智能化具有重要意义，有助于提高通信系统的性能和效率。

简介：【摘要】为提高隧道路面行车安全性，降低渗水对路面结构的影响，研究运用数字图像检测技术，建立两种深度学习模型EfficientNet网络模型和MobileNet网络模型，通过模型实验分析两种模型对隧道路面渗水识别的准确性，选择检测性能更好的模型为工程应用奠定基础。

简介：摘要：对使用“e课堂”线上课程过后学生成绩的分析：我公司调研人员调取了某校2019年至2020年两年四个学期的六科的平均成绩，并绘制了折线图（如下），其中带*为使用e课堂进行线上教育的成绩。从图中，不难看出，线上授课与线下授课的成绩波动平稳，e课堂的教学效果达到了预期，e课堂测试期间进行线上授课能满足高校正常授课的基本需求。

简介：摘要：输电线路作为电力工业的重要基础设施，是电网的重要组成部分，其安全稳定运行关系到电力系统的可靠性及国民经济的可持续发展。

简介：摘要：交通流预测是智能交通系统的关键基础技术之一，直接影响到交通控制与诱导系统的实现。针对当前道路交通流预测方法不能充分揭示交通流内部本质规律的问题，提出一种基于深度学习的预测模型，结合数据挖掘技术和长短期记忆网络对交通流量进行了预测。结果显示，提出的预测模型具有较高的准确性。

简介：【摘要】为提高隧道路面行车安全性，降低渗水对路面结构的影响，研究运用数字图像检测技术，建立两种深度学习模型EfficientNet网络模型和MobileNet网络模型，通过模型实验分析两种模型对隧道路面渗水识别的准确性，选择检测性能更好的模型为工程应用奠定基础。

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简介：摘要：本文基于深度学习的民航维修记录自动学习识别技术进行了简要分析，自动识别技术主要分为七种类型，分别是条码识别技术、生物识别技术、图像识别技术、磁卡识别技术、IC卡识别技术、文学字符识别以及射频是识别技术，现阶段，对系统管理模块的利用能够有效解决民航维修的问题，确保民航飞行安全。

简介：摘要：民航维修记录的追溯工作在民航维修中起到重要作用，是实现乘客生命财产安全的关键。本文将通过对自动识别技术的分析，探讨自动识别技术在民航维修记录追溯中的应用。希望为民航公司进行维修记录追溯提供一些参考。

简介：摘要：交通信号控制分为定时控制，感应控制和自适应控制，而定时控制和感应控制效率较低，灵活性不强。随着车联网和人工智能技术的发展，自适应交通控制逐渐成为了研究热点。

简介：摘要：人脸识别的企业学习系统开发按照开发流程通常确定了一个正确的系统开发方式，包括服务器、数据库、网络通信等。在开发过程中，使用Java编程语言、FastAPI框架、MVC模式、B/S结构和MySQL数据库等来实现App的开发。经过不断的改进，我们不断优化系统功能和用户界面，同时还经常进行调试、测试，确保没有任何漏洞，从而提升了整个系统的运行速度与使用者的满意度。在系统开发完成并进行系统部署后，定期进行系统维护和更新，以适应企业培训的变化和发展需求。论文的内容从系统的设计、描述、实现、分析、测试方面来表明开发的过程。

简介：摘要：本文旨在探索深度学习技术在数控加工设备工艺参数优化中的应用。传统数控加工方法工艺参数选择存在不确定性，影响生产效率。我们提出一种基于深度学习的工艺参数优化方法，结合卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）。该方法自动学习和识别工艺参数模式，提高加工效率和质量。实验结果表明，该方法在不同加工任务下显著优化了加工过程。本研究为数控加工设备的工艺参数优化提供了新途径，推动智能制造的发展。