简介：摘要：遥感影像解译技术和地物提取算法在测绘工程中的应用具有广阔的前景。通过合理选择和优化算法，可以提高地物提取的准确性和效率，为测绘工程提供重要支持。然而，仍需进一步加强对算法性能的评价和比较，不断优化和改进算法手段，以满足不同场景下的测绘需求。本文主要分析遥感影像解译技术与地物提取算法在测绘工程中的应用。

简介：摘要：地理信息系统（GIS）和测绘数据在现代社会中扮演着重要角色。然而，由于数据来源和格式的多样性，将GIS和测绘数据进行有效集成仍然是一个具有挑战性的问题。本文旨在研究和探索地理信息系统（GIS）与测绘数据集成的算法与模型。介绍了GIS和测绘数据的基本概念和特点。分析了目前存在的一些集成算法和模型，并对其进行了比较和评估。提出了一种基于深度学习的算法，用于地理信息系统（GIS）和测绘数据的集成。通过实验验证了该算法的有效性和准确性。

简介：摘要：本研究旨在探讨机电一体化系统中的能源管理与优化算法。提出有效的能源管理策略和优化算法，以提高系统的能源利用效率和性能表现。

简介：摘要：随着核电工程的快速发展，工程预算工程量校核成为了确保工程质量和经济效益的重要环节。传统的工程量校核方法往往依赖于人工计算和审核，不仅效率低下，而且容易出错。近年来，随着机器学习算法的快速发展，其在核电工程预算工程量校核中的应用逐渐受到关注。本文旨在探讨机器学习算法在核电工程预算工程量校核中的应用，为核电工程的发展提供有益参考。

简介：摘要：地球遥感技术在获取大范围、多尺度、高分辨率的地表信息方面具有独特优势，深度学习算法作为一种强大的数据处理工具，在遥感图像处理中扮演着愈发重要的角色。深度学习算法通过学习庞大数据集中的特征和模式，能够自动提取遥感图像中的地物信息，实现更加准确和高效的地物识别。

简介：摘要：本研究旨在探讨在水力发电站的水质监测过程中，采用人工神经网络和支持向量机两种人工智能算法进行对比，通过对不同数据集的训练和测试结果分析，发现前者在精度方面表现更为优秀，而后者则更适用于处理大规模的数据集。同时我们还讨论了如何将这两种算法结合使用以达到更好的效果。

简介：摘要:为了实现快速预测和评估边坡稳定性，本文将BP神经网络算法应用到边坡的稳定性分析中，并采用遗传算法（Genetic Algorithm,GA）对其改进，运用于边坡的稳定性分析中，以提高稳定性评价以及加固方案优化的效率。某边坡的实际应用效果表明，本文提出的预测方法效果显著，实用性强，可以为同类型工程提供借鉴意义。

简介：摘要：近年来，随着网络技术的迅猛发展和互联网的普及，网络安全问题日益严重化。网络流量分析与威胁检测作为保障网络安全的重要手段，受到了广泛关注和研究。然而，传统的网络流量分析和威胁检测方法对于日益多样化和隐蔽化的威胁形式面临挑战。为了应对这些挑战，机器学习算法逐渐成为网络安全领域的研究热点。

简介：摘要：近年来，随着通信技术的不断发展，5G网络已经逐渐商用，并备受关注。而在5G网络尚未完全普及的情况下，6G网络已成为人们关注的新热点。6G网络将具有更高的速度、更低的延迟，将会对通信行业带来革命性的变化。而在6G网络中，资源管理和优化算法的研究将起到至关重要的作用。本文主要分析基于人工智能的6G网络资源管理和优化算法研究。

简介： 摘要：

简介：摘要：随着技术不断发展，无人机摄影测量取代传统测绘技术，实现动态监测土地资源愿景。但现有算法无法保证无人机摄影测量所得出的山地丘陵影像满足观测要求，需进一步优化。鉴于此，文章提出一种针对山地丘陵地区的无人机摄影测量路径规划优化算法，通过构建虚拟三维地形，布设飞行任务中的航点位置，删除覆盖程度较低的冗余影像数据，最终给出经优化的无人机飞行路径。经测试，文章所设计的优化算法在不同情境下均能够给出最优路径，证明能够用于山地丘陵地区，实现飞行路径规划目标。

简介：摘要：文物保护工作中，自动化监测技术的引入为文物的实时保护与状态评估提供了强有力的技术支持。然而，监测数据往往包含噪声和异常值，这直接影响到数据分析和文物保护决策的可靠性。为提升文物保护自动化监测数据的准确性和可靠性，本研究将提出一套基于Kalman滤波算法的监测数据的数据预测和纠正模型。实现了对监测数据中异常值的自动检测与处理，有效提高了自动化监测数据的判别和处理效率。进一步地，研究还提出了基于Kalman滤波的精度判定方法，通过引入精度评估指标，并利用Kalman滤波算法对监测数据进行动态校正。通过对苏州轨道交通6号线VI-ZJ01标段包含拙政园段（含拙政园站周边拙政园园林、苏州博物馆新馆、太平天国忠王府以及狮子林园林）文物专项监测数据实验结果测试，Kalman滤波算法在文物保护自动化监测数据的预测、修正以及异常数据剔除中展现出了优异的性能，为文物保护工作的科学决策提供了有力支撑。

简介：摘要：随着全球能源消耗的不断增长和环境问题的日益严峻，能源管理的智能化和自动化变得尤为关键。本文旨在探讨智能优化算法在自动化控制系统中对能源管理的创新应用。通过分析不同智能算法的工作原理及其在能源优化配置中的实际效果，本文提出了一种综合优化策略，旨在提高能源利用效率，降低能耗，并实现可持续发展。研究结果表明，智能优化算法能够有效地解决能源管理中的复杂问题，为实现绿色能源管理提供了新的途径。

简介：摘要：随着电力系统规模的不断扩大和复杂度的增加，传统的监测和控制方法已经显得不够高效和准确。近年来，深度学习算法作为一种新型的人工智能技术，已经在各个领域取得了显著的成果。本文通过研究电气工程与智能控制中的深度学习算法在电力系统监测与控制中的应用，旨在提出一种更加智能化和精确的电力系统监测与控制方法。