简介：摘要 ：高职院校是以培养学生专业技能为主的高校，学生不仅要学好数学还要用好数学。数学课程作为全院的公共必修课，对培养学生的逻辑思维和创新能力非常重要，对专业课的学习也至关重要。但由于它难度系数大、理论性强等原因导致教学效果不尽如人意，因此对于高职数学课程的现状分析和教学改革研究迫在眉睫。通过在高职数学的教学课堂上应用互动式教学法，切实提高学生的学习效率，保证学生的学习热情，增强学生的数学核心素养。

简介：

简介：摘要：在电气工程学科中，电气工程及其自动化专业作为一项重要的分支，与人们的生活、社会的发展息息相关。现阶段，伴随我国综合国力的不断提升，智能制造、工业4.0等新理念提出，新兴信息技术在电气工程中的结合更为紧密，该专业的应用也愈来愈广泛。基于此，本文重点探究大学生应当如何学习电气工程及自动化专业，从而为相应的学习提供一定的方法与帮助。

简介：刚刚胜利闭幕的中国共产党第十六次全国代表大会，是我们党在新世纪召开的第一次代表大会，是一次团结的大会、胜利的大会、催人奋进的大会，也是我们党的历史上又一承前启后、继往开来的历史性盛会。大会对于团结和带领全党全国各族人民，在邓小平理论和“三个代表”重要思想指引下，解放思想，实事求是，与时俱进，开拓创新，全面建设小康社会，加快推进社会主义现代化建设，推进中国特色社会主义事业，实现中华民族的伟大复兴，具有极其重要的现实意义和深远的历史意义。当前摆在全党和全国人民面前的首要任务，就是要认真学习十六大报告，认真贯彻十六大精神，把思想和认识统一到十六大报告精神上来，把智慧和力量凝聚到实现十六大提出的各项任务上来。

简介：<正>党中央提出在县级以上领导班子和领导干部中,深入开展以“讲学习、讲政治、讲正气”为主要内容的党性、党风教育,这是新形势下加强领导班子思想政治建设,提高领导干部素质的重大战略部署。对于从整体上提高领导班子和干部队伍素质特别是思想政治素质,坚持党的基本

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简介：摘要：今年是中国共产党百年华诞，开展党史学习教育正当其时。广大党员要主动翻开“党史书”，用心上好政治理论、理想信念、德行修养、知行合一四门“功课”。结合我矿近期开展的“提高下井质量关键要提高“走”的质量”和“自觉把“小我”融入到丁集矿发展“大我”中去”两项专题讨论的主要内容，我想探讨一下煤矿基层单位学习党史的重要性，如有不足之处还请指正。

简介：摘要：扎实开展党史学习教育，引导广大党员干部不断筑牢信仰之基、补足精神之钙、把稳思想之舵，赓续共产党人的精神血脉，鼓起迈进新征程、奋进新时代的精气神，做到学史明理、学史增信、学史崇德、学史力行。

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。

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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。