简介：摘要：

简介：摘要：本文对新常态下国企基层党组织工作和党史教育的现状以及特点进行分析，并提出科学有效的创新策略，通过理念创新、活动创新以及工作方式的创新等策略，深度挖掘国企党史学习的活力、提高党史教育的吸引力。为推动国企基层党组织的党史教育工作高效开展提供资料参考。

简介：摘要：以信息技术为指导方向开展人工智能课程，面向未来做好学科设计。并以现代化教学手段完成教学任务，进而启发新时代条件下以大数据为背景的高职课程，为相关学科教学提供有效参考。

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：

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】 随着信息化发展的速度越来越快，传统的以教为主的教学模式已经远远不能适应现代化教学课堂的需求，建构主义学习理论提出，学习需要情景化，因此体验式学习方式应运而生，作为教师应该尽可能的将学习任务与生活实际相结合，让学生在实际的情境中体验式学习，激发学生的兴趣和积极性。

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。

简介：摘要：本文探讨了基于机器学习的计算机视觉应用领域的关键要素和发展趋势。首先，我们介绍了计算机视觉任务与应用的多样性，包括图像分类与识别、目标检测与定位、图像分割与语义分割、三维视觉与立体感知以及视频分析与动作识别。接着，我们深入讨论了机器学习算法与模型的演进，包括传统机器学习方法、深度学习模型、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和迁移学习与预训练模型。这些内容为本文后续的讨论提供了重要背景知识。

简介：摘要：随着中国经济改革开放以来，人们的生活水平和生活质量不断的提高，人们对饮食方面的要求也相应的提高，追求越讲究食品健康与营养，面点方面上更多追捧可观精致实用，要求各式各类点心造型多样。月牙饺类型的饺子，它的造型美观，既美观又可口，消费市场是很大的。

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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：林业病虫害是影响森林健康和生产力的重要因素，其频繁发生导致了林木的凋零和生长不良。为了有效防范和控制林业病虫害对林业产业的危害，建立一套科学系统的识别和防控学习系统至关重要，该系统不仅仅需要具备对各种病虫害的准确识别能力，更需要拥有全面的防治方法和措施，以提供给从业人员正确的处理方案。

简介：摘要：深度学习已经在目标检测领域取得了显著的进展，通过自动学习特征表示和端到端的训练方式，提高了目标检测的准确性和效率。本文对基于深度学习的目标检测算法进行了综述，包括单阶段和两阶段检测器。单阶段检测器如YOLO和SSD直接在图像上进行密集预测，具有实时性和高效性，但可能存在定位不准确性。两阶段检测器如R-CNN系列通过候选区域生成和分类/定位两个阶段实现更精确的定位，但计算资源消耗较大。选择适合任务需求的检测器取决于实时性、准确性和定位要求。未来，深度学习目标检测算法将进一步发展，结合单阶段和两阶段的优势，以提高性能和效果。

简介：摘要：应用数学与纯粹数学是大学数学专业的两大重要分支，应用数学更注重于对实际问题的研究，对于现实生活有更重要的意义。而对高中生来说，学习数学与应用数学也具有十分重要的现实意义。而要学好数学与应用数学，取得成绩的明显进步，好的学习方法是绝对不可少的。从这个立场出发，本文先分析了学习数学与应用数学的作用，然后阐述了数学与应用数学的几种主要的学习方法。

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。

简介：摘要：本研究旨在探讨基于深度学习技术的遥感影像地物分类方法，以提高遥感影像解译的准确性和效率。研究使用了深度卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型，对高分辨率遥感影像进行了特征提取和地物分类。实验结果表明，与传统方法相比，深度学习方法在地物分类任务中表现出更高的精度和鲁棒性。此外，研究还考察了不同遥感传感器和数据预处理方法对分类性能的影响，并提出了进一步改进的可能性。这项研究为遥感影像地物分类领域的发展提供了有力支持，可广泛应用于城市规划、环境监测和资源管理等领域。

简介：摘要：随着人工智能的快速发展，跨领域知识迁移学习已成为解决数据稀缺、模型泛化能力差等问题的关键手段。本文详细探讨了跨领域知识迁移学习所面临的挑战，并提出了相应的解决策略。通过综述文献和实际案例分析，本文旨在为研究者提供一个清晰且深入的理解，从而推动跨领域知识迁移学习的进一步发展。 

简介：摘要：随着当今时代信息技术的快速发展，数据已经成为各行各业越来越重要的生产要素，也是传统行业进行数字化转型升级的抓手。如何充分高效的利用数据并发挥数据的经济价值，是当今时代的一个关键任务。人工智能技术的兴起给我们提供了丰富的数据分析方法，机器学习在数据分析领域起到了越来越重要的作用。