简介：摘要：在我国项目工程不断完善化的今天，如何有效的学习公路造价，研究其管理方式对所涉及到的内容和知识要点进行延伸。本文主要阐述如何有效学习公路工程造价，对于公路工程造价的决定因素进行综合阐述，分析其学习公路工程造价的相对方法。

简介：摘要：本文讨论电气设备状态图像收集和分析装置等结果将直接应用于电气设备状态检测和紧急处置，以便在典型情况下准确监测电气设备状态，例如，保证电气设备正常运行，保证电网安全运行，同时提高可靠性，可以改进电气设备检查方式，提高设备状态控制和运输检查决策水平，加快计算机视觉和机器学习是非常实用的学科。

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简介：摘要：基于内容的图像检索(CBIR)自90年代初期就已成为计算机视觉领域中一个具有挑战性的问题。其目的是根据查询图像的语义信息从具有海量图片的数据集中找到与查询图像在语义上相似的图像。CBIR方法可以分为两个不同的任务，即类别图像检索(CategorylevelImageRetrieval,CIR)和实例图像检索(InstancelevelImageRetrieval,IIR),也称为实例检索。CIR的任务是找到与查询目标相同类别的任意图像，而IIR的任务是找到与包含特定实例相同实例的查询图像。

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简介：摘要：当前，一些网络学习平台为追求学习资源的数量、用户的访问量，热衷于采用“云服务”模式，过于在意平台上信息资源的聚集，导致学习者迷失在海量的信息资源中，无法获取满足自身个性化需求的有效资源。为了缓解此类问题，个性化推荐技术应运而生。它是在个性化搜索的基础上能够根据学习者的兴趣爱好、行为特性，推荐有可能感兴趣的学习信息资源。这种个性化服务模式，与电商网站上的产品推荐类似，依据用户的已访问行为记录，推荐相关的产品和服务。对于网络学习平台而言，个性化服务是一个相当重要的主题。目前，个性化推荐技术已被广泛应用到电商各类平台中，作为其中较为成功的协同过滤技术，受到了许多电商平台的青睐。网络学习资源平台作为一种全新的、以学习者为主体的学习方式，不仅拥有大量的数字化学习资源，还能将个性化推荐技术应用到其中，大大提高了学习效率，改善了用户体验。

简介：摘要：随着我国进入中国特色社会主义新时代，社会主要矛盾发生转化，人民群众对终身教育和终身学习提出了更高要求。知识在现代社会得到了前所未有的重视，终身教育和终身学习的观点得到普遍认可。员工是企事业单位最活跃的人力资源和人力资本，他们的终身学习是构建全民终身教育体系的重要组成部分，也是企事业单位创造经济效益和社会效益的关键因素。作为员工自愿结合的群团组织，工会肩负教育职能，拥有广泛群众基础和多样化载体，成为推进员工终身学习建设中不可或缺的中坚力量。新时期下工会通过树立终身学习的教育理念，建立分层分类的员工培养制度，加快工会平台化建设，为工会推进员工终身学习提供平台支持和系统保障。

简介：摘要：本文旨在研究基于深度学习的船舶精度控制技术，该技术可以有效提升船舶的操纵精度和安全性。通过对船舶精度控制的背景和现状进行调研，结合深度学习在其他领域的应用，提出了一种基于深度学习的船舶精度控制方法，并通过实验验证了该方法的有效性。

简介：摘要：随着现阶段人们生产生活方式的转变，对汽车的依赖性越来越强，但因硬件设备的限制，导致其应用性能无法满足人们日益增长的需求，人工智能技术的不断发展，汽车智能驾驶系统，已经成为人们广泛关注的热点领域。而基于深度学习的汽车智能驾驶系统设计，作为一种强大的机器学习方法，具有大规模数据复杂模型应用的能力，被广泛应用于汽车智能驾驶系统设计中，以实现汽车智能驾驶系统的高效可靠。本文就基于深度学习的汽车智能驾驶系统设计，展开分析和论述，希望以此可以给广大相关工作者，以建议或启发。

简介：摘要:深度学习技术在桩基缺陷识别领域具有广泛应用前景。本文基于深度学习模型，针对桩基缺陷进行了研究与探讨。通过搜集桩基缺陷图像数据，建立了一个包含各种缺陷类型的数据集。采用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型进行训练，实现了对不同类型桩基缺陷的准确识别。通过实验验证，模型在桩基缺陷识别任务中表现出了优异的性能，具有较高的准确率和鲁棒性。本研究为桩基工程质量检测提供了一种高效可靠的新方法，对提升桩基施工质量和减少工程安全隐患具有重要意义。

简介：摘要：本研究旨在利用深度学习技术构建一种新型的金融风险管理模型，以提高金融机构在复杂多变的市场环境中的风险管理能力。深度学习作为一种先进的机器学习技术，具有强大的特征学习和数据处理能力，能够自动提取和挖掘金融数据中的深层次信息，为风险管理提供更为准确和全面的决策支持。本研究首先介绍了金融风险管理的重要性和挑战，以及深度学习在风险管理领域的应用现状。然后，详细阐述了基于深度学习的金融风险管理模型的构建过程，包括数据预处理、特征提取、模型训练等关键步骤。在模型构建过程中，本研究采用了多种深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，以充分利用金融数据的时序性和空间性特征。

简介：摘要：随着我国公路网络的快速发展，公路路面的病害识别与评估工作面临着巨大的挑战。传统的病害检测方法主要依赖于人工现场检查，效率低下且易受主观因素影响。近年来，随着机器学习技术的不断发展，将其应用于公路路面病害的自动化识别与评估中，有望大幅提升工作效率和准确性。本文旨在探讨如何利用机器学习技术改进公路路面病害的识别与评估流程。

简介：摘要：混凝土冻融损伤影响其安全稳定性，传统检测方法存在局限。本文阐述混凝土冻融损伤机理，对比机器学习与传统检测方法，介绍机器学习在检测中的应用及案例，分析面临的挑战，展望未来研究方向，旨在推动该技术发展与应用。

简介：摘要： 本论文针对工程建设标准化中结构实体的检测问题，提出了一种基于深度学习的算法。首先，构建了一个大规模的结构实体数据集，并对其进行标注。然后，采用深度卷积神经网络（CNN）结合多尺度特征融合的方法，实现了高效准确的结构实体检测。通过实验证明，所提算法在不同场景下能够有效地检测出各种结构实体，并且具有较低的误检率和漏检率。该算法的研究成果对于促进工程建设标准化的应用具有重要意义。

简介：摘要：本文探讨了商品房价值的预测问题，采用了机器学习的方法，以东莞市为例，构建了一种能够预测商品房价值的模型。从地理位置、公共设施、商业设施、交通条件、人口分布、房屋属性等六大维度选取了21个特征因素，并计算了它们与房价的相关性。通过对比lasso回归、回归树模型、随机森林、梯度提升树等机器学习模型预测性能，发现随机森林的预测效果最好。根据训练好的模型，对东莞市全域的商品房价进行了模拟评估，并生成了商品房价值地图。此外，还计算生成了商品房性价比地图，为购房者提供了一个参考，也为房价地图研究提供一个新视角。

简介：摘要：随着科学技术的不断发展和计算机技术的迅猛进步，智能汽车电子设备故障智能诊断和检测系统的应用越来越广泛，能够自动化检测和识别智能汽车电子设备的故障和问题，并将之反馈给工作人员，提高电子设备运行的安全性和可靠性。本文主要针对大数据深度学习背景下智能汽车电子设备故障智能诊断和检测系统的应用进行探究，希望能为汽车制造以及检修行业的发展提供一定的参考。

简介：摘要：通过在项目施工和管理过程中对新的强制性工程建设规范体系的学习和应用，探索了几个学习应用的方法，有利于在工程实践中应用。

简介：摘要：遥感图像目标检测在城市规划、资源调查和灾害监测等领域应用广泛，基于遥感图像的目标检测具有重要研究意义。遥感技术为人们快速、全面了解地表覆盖变化提供了技术支持，在高分辨率遥感技术不断发展的大背景下，大量高品质遥感图像的采集越来越方便。遥感图像是利用遥感技术生成的远距离图像，可以对目标进行有效的处理。目标检测是遥感图像处理的基础任务之一，通过对遥感图像的分析可以分辨出水体、植被等目标，同时遥感影像可以识别更小的目标，如具体的树木、人、交通标志、足球场标志线等等，因此遥感图像目标检测已经成为当前研究的热点问题。遥感设备拍摄图像时由于设备距离目标较远，包含的地面范围大，受到分辨率的限制，待检测目标可能以微小形式显示在遥感图像中，这些检测目标具有尺度小、特征弱等特点，为图像目标的检测工作带来较大难度。

简介：摘要： 本文提出了一种基于机器学习的露天矿山开采生产效率优化方法，该方法利用机器学习技术对矿山生产数据进行分析和预测，从而实现矿山生产效率的提高。首先，本文介绍了露天矿山开采的基本情况及其生产过程。其次，针对露天矿山开采中的问题，提出了基于机器学习的解决方案，并对其进行了详细的描述。最后，通过实际应用案例验证了本文提出的方法的可行性和有效性，表明本文提出的基于机器学习的露天矿山开采生产效率优化方法是一种可行的解决方案。

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