简介：摘要：兴趣点(Point-Of-Interest, POI)推荐是基于位置的社交网络(Location-Based Social Networks, LBSN)中一项重要的服务，并且兴趣点数据作为时空数据的典型更是得到了广泛关注。文章分析了兴趣点推荐的影响因素，对传统兴趣点推荐方法进行了总结。

简介：摘要：本文旨在探讨如何通过培养学生的足球兴趣以及社团梯队建设，促进小学体育教育的发展。通过分析足球在学生中的吸引力以及社团梯队的角色，本文提供了一些建议，以帮助学校和教育机构更好地满足学生的体育需求，提高他们的综合素质。

简介：摘要：军队管理讲求文武兼施，德施并重的治军思想。从治军的角度看，人性化教导与严肃性军纪缺一不可。军队中的“文”“武”之道与现代企业管理、团队管理的“软管理”“硬管理”如出一辙。本文主要对标部队管理思路，研究如何通过借鉴部队管理提升综合管理能力。

简介：摘要：路基的不均匀沉降、地铁和管廊等地下施工是造成路基脱空、空洞等病害的主要原因，严重的路基脱空会导致道路坍塌，导致车辆和人员伤亡，影响交通平稳运行。探地雷达（GPR）检测技术是路基脱空检测中一种常用的无损检测技术，传统的探地雷达检测中，由人工对雷达图像进行识别，过程中不可避免的会发生漏检、错检、效率低下等问题，极大地影响了检测结果的正确性。而通过深度学习算法对雷达图像进行检测识别能避免这些人工检测过程的缺点，促进病害检测方向的发展。结合深度学习在图像识别方面的优势，本文总结了探地雷达技术与常用的深度学习方法在路基病害检测中的研究。

简介：【摘要】幼儿教师基于幼儿的思维特点、经验范畴、知识区域、兴趣爱好等，正确地分析和理解幼儿在个别化学习活动中表现出来的认知特点和兴趣，这样才能对幼儿行为进行多元观察与多样指导。针对大班幼儿的个别化学习，教师选择适当的观察方法，采取适度的教育指导能在幼儿最需要的时候起到促进的作用。

简介：摘要：近年来，在教育理念和计算机技术的不断发展，网络教学资源极大丰富，教学方式更加简单、灵活，促进了线上教学方式的普及，传统的教学模式主要采用“讲授法”内容比较多且复杂，教师无法随时关注学生，学生的学习情况得不到及时的反馈，且学生上课的积极性不高，缺乏学习的主动性和独立思考的能力，很快对学习失去了兴趣。为了激发学生的学习兴趣，提高学习主动性积极性，很多教学人员开始进行探索研究，从教学方法研究过渡到教学模式、教学资源的建设和应用的多元化的教学方法中。本文主要对超星学习联合模式展开综述。

简介：摘要：随着全球对可再生能源和智能电网的投资日增，电力系统的结构和操作方式正在发生重大变革。在这种环境下，电力系统的稳定运行和最优调度依赖于准确的电力负荷预测。传统的时间序列分析方法在某些场景中可能具有一定的效果，但随着数据规模的增长和系统复杂性的提高，这些方法的局限性也日益明显。本文探讨了深度学习，特别是循环神经网络在电力系统负荷预测中的应用，旨在提供一个更为准确和稳健的预测框架。

简介：摘要：随着智能电网的快速发展，电能质量监测成为了保障电网稳定运行和电力用户质量需求的重要任务。传统的电能质量监测方法存在着数据处理复杂、诊断效果不稳定等问题。为此，本文提出了一种基于深度学习的电能质量监测方法，通过深度学习模型对电能质量数据进行分析和诊断，提高了监测的准确性和稳定性。

简介：摘要：机电系统优化控制是一种结合机械工程和电气工程的新兴领域，此方法利用机器学习算法和智能化技术，通过对系统的分析和优化来提高其性能和效率。随着科技的快速发展和社会的需求变化，机电系统的运行以及能耗问题成为了亟待解决的难题。传统的机电系统控制方法存在局限性，缺乏灵活性和适应性，并且无法应对复杂多变的工作环境。而基于机器学习的优化控制方法则可以通过学习系统的历史数据和实时监测，不断调整模型和参数，从而使系统更加智能、可靠和高效。

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：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：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。

简介：摘要：本文围绕基于深度学习的电力系统状态估计优化研究展开研究，旨在通过深度学习技术优化电力系统状态估计的方法，提高估计精度和系统稳定性。首先，介绍了电力系统状态估计的背景和意义，阐述了当前方法存在的问题。接着，提出了基于深度学习的电力系统状态估计优化方案，并详细分析了其原理和优势。通过对实际数据的仿真实验，验证了该方法的有效性和可行性。

简介：摘要：图像识别在现代计算机视觉领域扮演着至关重要的角色，然而，实时性能一直是深度学习算法在图像识别中面临的挑战之一。本研究旨在探讨如何优化深度学习算法的实时性能，以提高图像识别的效率和响应速度。我们通过分析深度学习算法的基本原理和结构，结合硬件加速和优化技术，提出了一系列策略和方法，以实现在有限计算资源下的高性能实时图像识别。研究结果表明，通过适当的算法选择、模型压缩、并行计算以及硬件加速等措施，可以显著提高深度学习算法在实时图像识别中的性能，为各种应用场景提供了更高效的解决方案。

简介：摘要：本文探讨了基于机器视觉和深度学习的杂草识别系统。杂草是农业生产中的主要问题之一，对作物产量和品质造成严重威胁。传统的杂草识别方法面临着特征提取难、分类效果有限等挑战。而近年来，深度学习技术的快速发展在杂草识别领域展现出了强大的潜力，为实现高效、准确的杂草识别提供了新的解决方案。本文将首先介绍传统的杂草识别方法，然后重点探讨深度学习在杂草识别中的应用，以及深度学习方法相较于传统方法的优势。

简介：摘要：本文旨在探讨基于机器学习的土木工程结构健康监测与预测的最佳实践。通过对结构健康监测技术和机器学习方法的综述，本文系统地介绍了这一领域的最新研究进展和应用。

简介：摘要：本文首先介绍了深度学习在近景摄影测量中的相关应用，并重点讨论了目标检测与跟踪算法的原理和现有方法。随后，通过实验验证，分析了目前算法在复杂场景中存在的问题，主要包括目标边界不清晰、多目标同时检测和跟踪、耗时较长等。接下来，本文提出了一种改进的目标检测与跟踪算法，结合深度学习中的卷积神经网络和循环神经网络，着重解决了上述问题。最后，通过实验对比，证明了本文提出算法的有效性和优越性。本研究对于提高近景摄影测量的精确性和实时性具有重要意义，具有一定的应用价值。