简介：摘要：今年是建党100周年，党中央对庆祝活动作出一系列重大决策部署，党史学习教育是庆祝活动的重要组成部分。党中央对党史学习教育高度重视，习近平总书记发表了重要讲话，党中央专门印发了《关于在全党开展党史学习教育的通知》。历史是回不去的时光，前程全靠历史照亮。党史是我们党奋斗足迹的记录，

简介：摘要：建筑物能耗预测对于实现能源高效利用和可持续发展至关重要。传统的能耗预测方法受限于模型复杂度和数据处理能力，在预测准确性和实时性方面存在一定的挑战。本文提出了一种基于深度学习的建筑物能耗预测模型，通过充分利用复杂的建筑数据和深度学习算法，实现了更准确和实时的能耗预测。

简介：摘要：本文介绍了多模态新闻数据的定义和特点，并探讨了深度学习在多模态新闻数据主题发现中的应用。首先介绍了深度学习的基本原理和特点，然后分析了多模态新闻数据的特点和挑战。接着讨论了多模态数据的异构性和数据预处理方法，以及多模态数据的特征提取和表达学习技术。最后，介绍了多模态数据的主题发现方法和评价指标。本文旨在为研究者提供一个全面的了解多模态新闻数据主题发现领域的基础知识和方法。

简介：摘要：

简介：摘要：本文旨在研究基于机器学习的电气信号故障预测与健康管理方法。首先，阐述了电气信号特征提取的重要性，并概述了适用于电气信号处理的机器学习算法。随后，详细介绍了基于机器学习的电气信号故障预测方法，包括数据预处理、模型选择与训练、预测结果评估与优化以及故障预警与健康评估等关键步骤。研究结果表明，该方法能够显著提高电气故障预测的准确性和时效性，为电气系统的安全稳定运行提供了有力支持。本文还展望了未来技术的发展趋势，强调了大数据、云计算和深度学习等新技术在电气健康管理中的潜力。

简介：摘要：随着遥感技术的快速发展，高分辨率遥感影像的获取变得日益便捷，但其自动解译仍面临巨大挑战。本文研究了基于深度学习的遥感影像自动解译技术，重点探讨了卷积神经网络（CNN）在全卷积神经网络架构中的应用。通过构建大规模样本库和优化深度学习模型，实现了遥感影像的高效、精确解译。实验结果表明，该方法在土地利用分类、目标检测及变化检测等任务中表现出色，为遥感影像处理与分析领域提供了新的解决方案。

简介：【摘 要】本文通过对传统顶管施工技术进行改进、优化，依托某工程，总结出了一套技术先进、安全可靠的复杂环境下顶管近距离下穿公路施工技术，解决了传统顶管施工技术安全风险大、施工成本高、顶进速度慢、环境影响大等问题，具有较大的推广应用价值，可为后续其他类似工程提供解决方案。

简介：

简介：随着向黄东华学习活动在全省铺开,近段时期,全省各地消防部队正以各种形式掀起一个“学黄东华事迹,争做优秀官兵”的高潮。黄东华生前所在支队———宁波消防支队以“知黄东华、学黄东华、宣黄东华”为中心开展了各项宣传、学习活动。去年１１月１３日,奉化市公安局、共青团奉化市委、奉化消防大队全体官兵以及奉港中学学生代表共１００多人,在奉化消防大队举行百日纪念黄东华同志活动。２４日下午,各县（市）区消防大队军政主官、中队主官、改选士官对象以及支队机关全体官兵共１４０多人,在鄞县消防大队参加了向黄东华学习誓师大会。３０日上午,支队８３名退伍老战士向黄东华烈士告别仪式在奉化消防大队隆重举行。在这次

简介：为提高一线电工人员的业务水平和实际操作技能，使他们能熟练掌握路灯维护工作，保证专业技术人员在实际工作中充分发挥技术专长，灵活运用专业技术，防止安全事故的发生，近日，市政管理处聘请电工教师对路灯股工作人员进行为期一天的电工知识讲座，目的在于提高电工行业工作人员的技术素质。市政路灯股现有专业技术人员4人，一台高空作业车辆，却承担着全市3004基17000多盏路灯和6座广场内的照明设施的维修和管理工作，加强职工业务培训是市政管理处多年以来始终坚持的做法，每年都组织人员参加劳动部门开展的全国技术等级考试，并安排相关人员到毗邻旗市参观学习。

简介：摘要：随着国家教育体制改革进程的深入推进，新形势下建筑专业教学也面临新的教学改革形势。新时期国家建筑行业发展取得了长足的进步，对技能人才等方面的要求也越来越高，在建筑专业课程教学方面需要紧密结合市场的需求、要求以及学生自身的实际等进行科学探索，才能不断提升教学成效。本文探究了建筑专业学生目前学习方面遇到的困境，分析了建筑学生学习规律，并以此为基础围绕教学方法方面进行了深度探究，以供参考。

简介：摘要：以某高速栾双段中坪左线隧道实体工程的建设为背景，通过采集隧道建设过程中的沉降、收敛等数据，并结合深度学习理论LSTM神经网络模型进行深度学习，探究了该隧道在施工过程中的变形规律，通过结合现场实测数据进行对比分析验证，得出复杂地质条件下隧道的沉降速度与收敛速度成正相关，并随着时间的推移隧道沉降逐渐减小，且呈现先快后慢的趋势；通过深度学习理论LSTM神经网络模型能够有效的学习隧道采集的样本数据，并能很好的预测复杂地质条件下隧道的变形规律，给隧道的安全施工、运营提供良好的判别依据。

简介：摘要：随着交通运输的日益发展，道路积雪和结冰问题对交通安全和效率产生了严重影响。本研究基于深度学习，提出了一种高效准确的道路积雪与结冰检测技术。该技术融合了多模态数据，采用卷积神经网络和循环神经网络进行特征提取和时序建模。数据增强和模型训练进一步提升了模型性能。实验结果验证了该技术的有效性，能够在各种气象条件下实现精准的道路结冰检测。

简介：摘要：在隧道开挖过程中，通过掌子面推进不断揭露的地质情况进行前方地质预测对提高隧道掘进的安全性具有重要作用。工程实践中，准确的进行掌子面前方地质演化预测需要工程师具有坚实的地质理论基础和丰富的实践经验，具备这两点要求的现场工程师是十分匮乏的。基于机器学习技术，项目提出一种利用掌子面地质参数进行前方地质判断的方法；能综合分析岩性、岩层产状及节理裂隙、断层、围岩变形及失稳和渗水指标，通过ResNet模型、U-Net模型、LSTM循环神经网络模型和Google Earth平台获取岩性、岩层产状及节理裂隙、断层、围岩变形及失稳和渗水信息；学习评分标准判断地质变化情况，综合分析评价前方待掘进地质，为施工提供可靠的预测信息，从而提高隧道施工的安全性。

简介：摘要：我国幅员辽阔，地形复杂，配电线路较长，故障发生频率较高。因为很多线路分布在偏远山区，线路分支众多，故障排查过程难度较大。近年来，电力智能化建设进程加快，配电网的管理和检修也朝着现代化、信息化、高效化的方向发展，在线状态检修技术得到了有效运用，从应用情况看，也取得了理想预期。因此，开展配电网在线状态检修技术的应用探讨具有现实必要性和积极意义。文章主要探讨深度学习下的配电网故障风险及状态检修策略，仅供参考。

简介：摘要: 城市轨道交通是城市交通的重要组成部分。城市轨道交通因其运量大、准时、速度快、方便快捷、环保、经济，成为居民出行的主要方式之一。目前，城市轨道交通运营的总发展趋势呈现出网络结构复杂，客运运量大，突发事件传播快、影响大等发展态势，因此有必要对地铁进行客流量的预测研究，做好预案，减少突发事件，提高运营效率。城市轨道交通进站客流量序列具有非线性、随机性、高噪声等特点,传统的数值分析方法难以保证客流预测的准确性，因此，本文引入了机器学习的方法，采用长短时记忆神经网络(LSTM，Long Short-Term Memory)可以有效处理上述数据特性。实验结果显示，LSTM模型的进站客流预测值与实际值具有较好的一致性，验证了所提方案的可行性。

简介：摘要：随着GB55系列全文强制性工程建设规范的发布与实施，在电气专业领域，一些现行的工程建设标准相关强制性条文被同时废止，一些专业术语、概念的诠释有了较大的调整，一些电气工程做法有了更具体的要求。本文总结电气专业建设工程强制性条文规范的构成，全文强制性工程建设规范条文学习心得，以及在设计中遇到的一些问题的个人思考。希望借此能够更好地学习全文强制性工程建设规范，将规范规定条款落实在具体工程设计中。

简介：摘要：随着航空业的蓬勃发展，空中交通管制系统面临着越来越复杂的挑战。数以千计的飞机在天空穿行，需要精密的规划和协调，以确保安全、高效的航空运行。传统的空中交通管制系统在面对不断增加的飞行器数量和航空活动的同时，逐渐显露出其在应对复杂情境和提升效率方面的局限性。在这一背景下，深度学习算法作为人工智能领域的前沿技术之一，为改进空中交通管制系统提供了新的可能性。深度学习算法以其对大规模数据的高效处理和对复杂问题的学习能力而著称，这使得它成为解决空中交通管制中挑战性问题的有力工具。本论文旨在深入探讨深度学习算法在空中交通管制中的应用研究，探讨其在航班路径规划、飞机间通信与协同、以及空中交通流量管理等方面的潜在贡献。通过深度学习算法的引入，我们有望实现更为智能、灵活的空中交通管制系统，为航空业提供更安全、高效的运营环境。然而，这一领域仍面临着许多技术和管理上的挑战，需要综合考虑深度学习算法的优势与挑战，以期为未来空中交通管理的发展提供有益的参考与建议。

简介：摘要：图像分割和目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向，深度学习技术的快速发展为其提供了强大的支持。本文基于深度学习的图像分割与目标检测算法进行了研究，提出了一种结合卷积神经网络和区域提议网络的综合方法，以提高图像分割和目标检测的准确性和效率。通过实验证明了该方法在各种图像数据集上的优越性。

简介：摘要：电动汽车电池寿命预测是提高电动汽车可靠性和使用效率的重要问题。本文基于深度学习方法，提出了一种用于电动汽车电池寿命预测的模型。通过分析电池充放电过程中的关键参数和特征，构建了一个深度神经网络模型，用于学习电池寿命与这些参数之间的非线性关系。实验结果表明，该模型能够准确地预测电动汽车电池的寿命，为电动汽车的可靠性和使用寿命提供了重要的参考。