简介：摘要：自动驾驶的目标是控制单辆或多辆汽车安全地驶向目的地，避免人为因素造成的危险，减轻自然因素例如恶劣天气造成的不良影响。然而，目前技术还不够成熟到提供一个完全代替人类驾驶的稳健系统。每当车辆遭遇极端复杂场景（比如恶劣的天气、复杂的地形，以及恶意穿插的干扰车辆）时，如何进行安全与有效的行为决策是当前自动驾驶领域中的关键挑战之一。

简介：摘要 自从步入后疫情时代，疫情常态化管理已经成为公共管理的一大课题，本文从深度学习的角度出发，利用图像识别、神经网络、路径追踪和云端计算等技术在疫情监测防控领域的具体应用，介绍了各项技术的具体内容和具体应用，研究了多项技术在框架整合上的效用并进行评估，最后构建出多融合疫情防控框架。本文具有创设性地提出一种面向企业管理的企业级疫情防控框架，对工厂、企业的人流管理，最大化减小因信息缺失导致的管理失误，在保障员工健康的同时降低经济损失。

简介：摘要：随着经济社会的飞速发展，工程类人才需求增加。在此背景下，高校纷纷开设土木工程专业。由于土木工程涉及领域广、内容复杂，学习难度较大，进而掌握科学合理的学习方法十分重要。在不同的课程学习中运用不同的学习方法可以有效提升学习效率，获得知识和技能。基于此，本文对土木工程专业学习方法进行探究，希望促进土木工程学生的专业发展。

简介：摘要：过度焦虑情绪会影响学生学习英语的信心及兴趣。小学是培养学生英语学习兴趣的关键时期，所以分析小学生英语课堂焦虑情绪成因，并提出相应对策以供教师参考，对增加小学生英语学习的积极性起到至关重要的作用。

简介：摘要：本研究旨在探讨小学数学课堂环境与学习成果之间的关系。通过文献分析和实证研究的方法，研究发现良好的课堂环境可以促进学生的学习积极性、参与度和兴趣，从而提高学习成果。因此，小学数学教师应该注重营造良好的课堂环境，提高学生的学习效果和学习效率。

简介：摘要：本文综述了近年来基于深度学习的PCB缺陷检测方法的研究进展，分析了不同方法的优缺点和适用场景，并提出了了一种基于YOLOv7的PCB缺陷检测方法。本文详细介绍了YOLOv7的网络架构和实现细节，并将其应用于PCB缺陷检测的任务，通过实验验证了其在PCB缺陷检测上的有效性和实用性。

简介：摘要：随着科技的飞速发展，测绘数据处理在地理信息系统（GIS）中扮演着至关重要的角色，为我们深入了解和管理地球表面提供了不可或缺的信息基础。传统的测绘方法在应对大规模、高精度、实时性等方面逐渐显露出瓶颈，而深度学习技术的崛起为测绘领域带来了新的活力。本文将探讨基于深度学习的测绘数据处理方法，着眼于如何借助深度学习算法在图像解译、目标检测、三维重建等方面取得更为精准和高效的处理结果。深度学习的强大特征提取和模式识别能力使其在测绘中展现出前所未有的优势，同时也面临着数据隐私、安全性等方面的挑战。通过深入研究深度学习在测绘领域的应用，我们有望发现解决实际问题的创新方法，并推动地理信息系统向着更为智能、高效的方向迈进。

简介：摘要：本文介绍了OCR目前研究概况和企业应用场景，介绍了OCR技术的实现流程，其中主要针对将深度学习方法与传统的方法相结合，如何实现自然场景下OCR识别进行了探讨。并在介绍OCR实现的关键技术中，分别从算法和数据集两个角度，阐述了根据不同的业务场景和实际需求，选择最合适的算法。最后对于未来OCR技术在油田的应用进行了展望。

简介：摘要：在当今社会，随着人工智能和深度学习技术的快速发展，越来越多的领域开始尝试将其运用于实际应用中。设备故障诊断作为保障设备正常运行和提高生产效率的关键环节，也逐渐开始引入深度学习技术，以提高故障诊断的准确性和效率。基于此，以下对基于深度学习的设备故障诊断方法进行了探讨，以供参考。

简介：摘要：藏文是中国的少数民族语言之一，具有独特的语音、文字和文化特点。随着信息技术的快速发展，对藏文文本进行自动分类和处理成为了一个重要的研究领域。传统的基于规则和特征工程的方法在面对大规模的藏文文本数据时存在一定的局限性。文旨在基于深度学习的方法，提出一种基于Word2vec模型藏文文本的自动分类方法，以期能够为相关研究提供借鉴。

简介：摘要：随着信息化和机械化设备的普及以及计算机存储能力的提升，越来越多的高维特征数据得以保存。这些高维数据在为多领域应用提供海量信息的同时，也造成了维度灾难问题。另外，高维多标签数据是当前机器学习领域的研究热点之一，多标签数据是指一个样本同时与多个语义相关联，它广泛应用在文本、音频、基因等领域。本文利用特征选择技术对高维多标签数据进行降维并分类。以特征工程为基本平台结合多类特征选择方法，基于结构稀疏化学习的嵌入式特征选择算法和基于信息论的过滤式特征选择算法提出解决上述问题技术方案，过滤掉冗余和对分类起负作用的无关特征，增强机器学习效率与准确率，可以有效的处理掉此类问题。

简介：摘要：随着国内工业制造智能化水平不断提升，机器替代人工已成为国内工业发展主流趋势。研究了一种基于机器学习的智能分拣系统，以3D摄像头、深度相机感知位置、形状、颜色等信息作为系统的核心数据，应用自动导航、视觉感知、数据融合、移动互联网、云计算等新一代信息技术，实现快速精准识别物品信息、提取并分拣。采用了自动化生产方式，减少了人工成本和生产成本，系统运行稳定性高，可以减少生产过程中的故障和停机时间，提高了生产效率和安全性能。

简介：摘要：智能运维技术通过引入机器学习算法和模型，利用大数据分析、模式识别和预测分析等方法，实现对系统和网络的自动化监测、故障诊断和资源优化。与传统的手动运维相比，智能运维技术不仅可以提高运维效率和准确性，还能够降低故障风险、节约资源和提升用户体验。本文主要分析基于机器学习的智能运维技术研究

简介：摘要：本研究旨在探讨小学数学课堂环境与学习成果之间的关系。通过文献分析和实证研究的方法，研究发现良好的课堂环境可以促进学生的学习积极性、参与度和兴趣，从而提高学习成果。因此，小学数学教师应该注重营造良好的课堂环境，提高学生的学习效果和学习效率。

简介：摘要：本文介绍了基于机器学习的大数据审计方法与应用。首先，对大数据审计的概念、特征及重要性进行了阐述，指出了大数据审计面临的挑战和机遇。其次，探讨了机器学习在大数据审计中的基础理论，包括机器学习的基础概念、算法分类以及优势。最后，分别以金融、电商和医疗健康领域为例，介绍了基于机器学习的大数据审计的具体应用案例。本文旨在为相关领域的研究人员和从业者提供参考，推动大数据审计方法的发展与应用。

简介：

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简介：摘要：随着城市化进程的不断推进和交通需求的日益增长，智能交通系统逐渐成为解决城市交通拥堵和提高交通效率的关键手段。与此同时，深度学习技术的快速发展为智能交通领域注入了新的活力。本文通过全面探讨深度学习技术在智能交通领域的应用策略，如在客流量预测、设备健康监测、安全检测辅助以及智能列车调度等方面的具体应用及其效果，旨在为智能交通的进一步发展提供有益的参考和启示，推动该领域的持续创新和发展。

简介：摘要：深度学习，这一词汇起源于人工神经网络的学术领域，强调从数据中挖掘高级、抽象的特征。在教育领域，深度学习则是一种以高阶思维为主要认知活动的高投入性学习。这种学习方式的价值在于培养学生批判性、创造性思维和问题解决能力。特别是在小学数学教育中,深度学习理念具有广泛的应用价值。

简介：摘要：本文通过探讨项目式学习与短视频制作的融合，旨在提供一种创新的教学方法，以促进学生的主动学习和创造力的发展。首先介绍了项目式学习和短视频制作的概念及其在教育领域中的应用。然后分析了项目式学习与短视频制作的融合所带来的教学优势，包括激发学生的兴趣、提高学习效果、培养综合能力等。最后，总结了融合教学的一些关键要素和实施策略，并对未来的研究和应用进行了展望。