简介：摘要：本文旨在探讨深度学习在电力负荷预测中的应用。通过构建深度学习模型，利用历史负荷数据和其他相关因素，实现对未来电力负荷的精准预测。研究结果表明，基于深度学习的电力负荷预测技术方法具有较高的预测精度和稳定性，能够为电力系统的调度和规划提供有力支持。

简介：摘要：随着信息技术的飞速发展，以文本形式出现的信息已经越来越多，网络上电子文本的信息量呈现爆炸趋势。数据信息的飞速增长严重影响了人们充分并且快速有效地利用这些信息资源，毕竟人们已经不能仅仅依靠人工劳力迅速有效地提炼出所需的关键信息。基于机器学习的文本分类算法应用的重要性在于实现对大规模文本数据的自动化处理等方面的提升。

简介：摘要：本文研究基于机器学习算法的电能负荷预测方法。通过分析电能负荷的历史数据，利用机器学习算法构建预测模型，从而实现对未来电能负荷的准确预测。本研究对比了常用的机器学习算法，如支持向量机、随机森林和神经网络，并结合实际数据对比验证了预测结果的准确性和可靠性。研究结果表明，基于机器学习算法的电能负荷预测具有较高的预测精度，并具备一定的应用潜力。

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简介：摘要：在当前信息化时代背景下，各类智能技术得到了广泛的应用，改变了我国石油行业的生产格局。在智能技术的加持下，钻机自动化控制技术应用更加普遍，显著提高石油钻探与开采效率，减少人工操作环节，有效避免多种风险事件的爆发。文章阐述了钻机自动化控制技术的应用现状，接着深入分析了机器学习算法应用于钻机自动化控制的具体优势，最后提出了一键智能联动控制系统配套，明确了系统的优化设计目标、技术参与与配置要求、功能划分与内容等，旨在推动钻机自动化控制技术的创新发展。

简介：摘要：分析拐杖使用人群的特点和各种影响因素，设计了一种新型拐杖。该拐杖首先从传统单调的机械式拐杖结构入手，在使用时采用三轮底座结构，保证了整体的稳定性；其次，在不使用时可以将轮毂收起来；再次，通过控制系统设计，使用者的使用可以更加便捷。本设计加入了电驱动和座椅功能，主要包括拐杖的座椅、行走功能、转向机构的设计，以及主要零部件的选型和控制系统的设计，并进行了可靠性分析，最终得到一种新型便携式智能拐杖辅助行走工具。

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简介：摘要：文章深入分析了基于机器学习森林火灾监测预测系统，希望通过全维数据集成和算法优化，提升火灾预警信息准确性和及时。试验搜集了图像、气候、地貌等全维数据，并进行预备处理和svm算法。选用神经网络（CNN）、svm算法（SVM）和梯度提升决策树算法（GBDT）等候人工智能算法开展火灾监测和预测。根据实验数据形成，对比了火灾监测和预测中不同算法特性，阐述了全维数据集成化对预测准确性产生的影响。

简介：摘要：数据结构作为计算机科学的核心，已经成为人们必须掌握的一切信息知识。作为经典的最短路径算法，Dijkstra算法数据结构被在生活中的各方面都有所体现。本文从数据结构和最短路径算法的定义入手，介绍了Dijkstra算法的算法优缺点和算法实例，最后阐述了最短路径算法在现实生活中的作用，说明该算法的重要意义。

简介：摘要：随着互联网技术的不断发展，具有扫描以及拍照功能的智能设备的日益普及，人们可以随时随地的扫描或拍照出图像，各类图像的规模呈现出爆炸式地增长。现今办公环境提倡绿色环保的无纸化办公，大量文档被制作成数字图像，数字图像文档处理技术产生了大量的需求。在司法领域，同样提倡无纸化流程，司法工作者需要面对数字图像卷宗。严谨是司法行业的特点，生产数字卷宗的同时，难免因为人工原因产生一些重复的文档，这有悖于司法行业的要求，所以使用图像技术进行图像卷宗文档的去重就显得尤为必要。我们提出了一种基于深度学习卷积神经网络的方法，对司法卷宗图像进行自动去重。在实验中，我们的方法F1值达到了97.83%，准确的筛查出了重复卷宗，提升了司法数字化办公的可靠性。

简介：摘要：遥感数据日益多元化，数据获取的速度加快，更新周期缩短，时效性越来越强，极大的促进了遥感影像相关的应用研究。传统的遥感影像目标识别主要是基于人工提取特征的方法，但遥感图像中丰富多样的细节信息使得人工描述的单一特征不足以全面表达目标地物，且多依赖于专家经验。此外，建立在概率统计基础上的机器学习通常需要复杂的特征描述，并且基于其浅层的网络结构学到的特征表达在处理复杂的目标检测问题时表现性能及泛化能力有明显不足。

简介：摘要 该系统选用YOLOv3算法从静态图像中截取人脸信息，通过进行教室学生抬头率计算，标记课堂教学情况。将人脸检测算法与考勤信息系统技术相结合，标记课堂课堂教学情况，完成了考勤系统的基本功能，相较于传统的考勤方式更加方便快捷，同时又不干扰正常的教学过程，能做到准确检测学生在课堂教学情况，实现智能化考勤操作。本文主要内容包括系统涉及的主要方法、系统总体设计和结果实现几个部分。

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简介：摘要：在我国科学技术迅速发展的背景下，为了进一步提高我国在大型生产制造业下的自动化发展水平，加强对焊接的识别方法至关重要。因此为了进一步确定在焊接图像中的位置以及类型，本文重点提出一种基于深度学习方法的形式对目标焊接图像进行识别定位。同时在一些大型生产设备构件的焊接位置当中，实现焊接打磨等自动化技术操作也是焊接设备发展的必要条件。但由于大型的焊接设备图像具有多样性，且分布性极高的主体特点，进一步增强了图像处理的难度。对此，文章基于当前深度学习下的焊缝图像识别，通过进一步了解焊缝图像识别方法的特征，对焊缝图像识别下的深度学习应用展开探讨。

简介：摘要：针对复杂环境下运煤列车编号识别不准确的问题，本文提出了一种基于深度学习的YOLOv5的定位与设计了无分割的端到端的字符识别方法，通过对数据集的实验，表明本文的定位算法和识别算法均高于其他算法，提高了运煤车厢编号识别的准确性，具有一定的应用价值。

简介：摘要：随着我国工业高速发展，对各种工业原材料要求逐渐提高。圆钢作为工业主要原材料，其产品质量与外观直接影响成品使用。本文将针对圆钢生产过程中产品表面可能会出现的缺陷，并通过表面缺陷检测技术予以检测，同时介绍表面缺陷检测系统内容，包括表面图像预处理、图像过滤波处理以及形态学处理，最后深度学习圆钢表面缺陷检测系统以及相应模型，同时对该系统中缺陷类别进行比对分析，以此提高圆钢成品质量。

简介：摘要：图像识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，涵盖了从图像分类到目标检测以及人脸识别等多个应用领域。传统的图像识别方法在处理复杂和大规模数据时面临一些局限性。然而，随着深度学习的兴起，图像识别取得了巨大的突破。深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，以其出色的性能和灵活性，引领了图像识别技术的发展。本文将深入探讨深度学习在图像识别中的应用，包括模型与架构、数据准备与预处理以及各种应用领域，以期为读者提供全面的了解和洞察。

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简介：摘要：口罩检测系统用于日常生活中检测行人是否规范佩戴口罩，利用深度学习算法可实现图片、视频、连接摄像头等方式的口罩检测，另外支持和结果可视化。在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。口罩检测系统可用于路口、商场等公共场合检测人脸是否佩戴口罩，佩戴和未佩戴口罩的数目、位置、预测置信度等；连接摄像头设备可开启实时检测功能，另外对图片、视频等文件也可进行测试和检测；登录系统提供用户注册、登录、管理功能；训练和调优的模型可有效检测口罩佩戴情况，模型可选择切换；可选择单个目标进行单独显示和标注，结果一键保存。

简介：摘要：当前深度学习技术已经广泛应用于计算机视觉领域，在图像识别、物体分类、区域分割等领域都取得了巨大的成果。将相关技术应用于池塘、湖泊、河流等水位识别，结合水务部门在各水道部署的标准水尺，可以实现能够对水位进行全天候自动监控、及时上报的水位智能识别系统。将各类水位数据汇总到区域水利大数据平台，可以有效辅助防治城市内涝、江水倒灌等，并为降水量预测、水位预警等工作提供支撑。