简介:摘要:随着电力系统规模的扩大和复杂度的增加,电力系统故障的诊断和预测成为了保障电力系统安全稳定运行的重要任务。本文提出了一种基于深度学习的电力系统故障诊断与预测方法,通过分析电力系统中的数据,利用深度学习算法实现对故障的准确诊断和预测。通过实验证明,该方法能够有效提高电力系统故障的诊断和预测准确性,为电力系统的运维和维护提供了有力的支持。
简介:摘要:随着城市交通流量的不断增加,交叉口的拥堵问题日益突出。为了有效预测和优化交叉口的流量,本文提出了一种基于深度学习的智能交通系统。该系统利用深度学习算法对交叉口的流量进行预测,并通过优化算法对交叉口信号灯进行调整,以减少拥堵和提高交通效率。
简介:王兴杰(浙江工业大学团委书记):我们觉得做一个有责任心的人,对当代青年而言非常重要。如果一个人有责任心,那么他就能在工作岗位上牢记自己的职业道德,就能把自己的工作潜力发挥到极致,如果一个人有责任心,就能正确地处理个人和集体、社会的关系,能够把社会和集体的利益放在首位。黄东华同志的事迹,实际上是我们就业指导课的一个重要内容,也是我们对大学生进行思想品德教育的重要内容。李中(省建筑工业学校团委书记):在“理想、责任、作为”这个主题中,我觉得责任很重要。江泽民说,“责任重于泰山”,我国古代有“先天下之忧而忧,后天下之乐而乐”的古训,克林顿有本书叫《历史和现实之间》,里
简介:摘要:随着现代化进程的不断推进,城市排水系统作为城市基础设施的重要组成部分,其规模和复杂程度不断增加。传统管道缺陷识别依赖于人工判读,费时费力且生产周期长。因此,开展排水管道缺陷智能识别系统研究具有重要的现实意义。本文针对工程项目中的实际需求,提出并实现了一套基于深度学习的复杂城市排水管道缺陷智能识别系统。通过管道缺陷数据库建立、多尺度缺陷检测模型构建,样本增量学习和迁移学习、基于专家系统的评估模型和帧间差分算法等关键技术,实现了缺陷识别的智能化和自动化。经生产实践验证,缺陷智能识别系统精确率达到78.04%,召回率达到84.59%,可有效提高管道缺陷检测效率。
简介:摘要:本文旨在探讨机器学习与人工智能在市政工程智能建造中的应用研究。首先,对市政工程和智能建造的概念进行了界定和阐述,明确了智能建造对于提升施工效率和质量的重要性。其次,通过对机器学习和人工智能基础知识的介绍,阐释了其在市政工程中的潜在应用。随后,结合实证案例分析了机器学习在市政工程中的预测、资源优化和质量控制等方面的具体应用,以及人工智能在智能监控、自动化施工和设计规划等方面的实践案例。最后,对当前应用中存在的挑战和未来发展趋势进行了探讨,指出了进一步推动市政工程智能建造的方向和策略。通过本研究,旨在为加速城市基础设施建设和提升城市管理水平提供理论支撑和实践指导。
简介:为了人民群众的生命和财产安全而英勇献身的消防战士黄东华,被省政府追授黄东华“人民卫士”称号,团省委追授他“浙江青年五四奖章”;团中央追授他“中国青年五四奖章”,公安部追授他“优秀消防卫士”荣誉称号,颁发解放军二级英模奖章。继总队作出学习黄东华决定后,近日,团中央、公安部消防局、省公安厅党委、共青团浙江省委相继发出号召深入开展学习黄东华烈士活动。共青团第一书记周强在讲话中指出,黄东华的英雄事迹告诉我们,一个普普通通的青年,只要富有理想,肩负责任,勤奋进取,乐于奉献,同样可以使生命发出灿烂的光芒。公安部在追授黄东华同志“优秀消防卫士”荣誉称号的决定中,号召全国公安边防
简介:最近,党中央下发了《中共中央关于印发〈“三个代表”重要思想学习纲要〉的通知》和《中共中央关于在全党兴起学习贯彻“三个代表”重要思想新高潮的通知》。甘肃消防总队根据省公安厅党委部署,立即作出具体安排,要求全省消防部队在前一阶段学习贯彻十六大精神的基础上,结合当前部队正在开展的“贯彻十六大,全面建小康,消防怎么办”大讨论活动,迅速兴起学习贯彻“三个代表”重要思想的新高潮。总队党委指出,兴起学习“三个代表”热潮,是铸牢消防警魂的需要;是更好履行消防职能、推动部队建设发展的需要。学习中,要区分层次突出重点,加强组织领导,把学习《纲要》同大讨论活动有机的结合起来,同在党员干部中开展的以“两个务必”为主要
简介:摘要:计算机视觉作为人工智能领域的重要分支,近年来取得了显著的进展。本论文旨在探讨深度学习在计算机视觉应用中的关键作用,并提出了一种图像识别性能优化的方法。通过深入研究和分析,我们发现深度学习技术在图像识别任务中表现出色,但仍存在一些挑战,例如模型过大、计算复杂度高等问题。因此,我们提出了一种基于深度学习的计算机视觉应用研究框架,旨在解决这些问题,并改进图像识别性能。
简介:摘要:近年来,深度学习技术在医学影像识别领域取得了显著的进展,为医学诊断和治疗提供了新的可能性。本研究旨在探讨基于深度学习的图像处理算法在医学影像识别中的应用,重点关注其在癌症早期诊断、疾病分析和医学图像分割中的作用。通过深度学习技术,医学影像可以更准确地被解读和分析,为医生提供了更多的信息和决策支持。本研究强调深度学习在提高医学影像识别准确性、降低漏诊率和提高患者治疗效果方面的关键作用。未来,随着深度学习技术的不断发展和应用,医学影像识别将迎来更多的创新和进步,有望成为医学领域的重要突破点。