简介：摘要：

简介：摘要：本论文研究了基于机器学习的地铁智能化票务管理与分析系统。随着城市人口的增加和地铁乘客的不断增加，传统的票务管理面临着诸多挑战。本研究提出了一种综合了机器学习技术的智能化系统，以优化票务销售、检票和分析过程。通过大规模数据收集和分析，系统能够实时监测乘客流量、票务需求和票价制度，从而实现票务定价的精确性和效率。此外，系统还能够预测高峰时段和特殊事件下的票务需求，以提前调整运营计划和资源分配。研究结果表明，基于机器学习的地铁票务管理系统能够提高地铁运营的效率和服务质量，为城市交通管理提供有力支持。

简介：摘要：互联网的快速发展，逐渐成为大学生获取知识的另一个主要途径，丰富了大学生课下的业余生活，同时也带来了很多诱惑。使用问卷调查的方式，针对网络环境下大学生的自我调节能力进行分析，研究大学生在网络学习中碰到的消极问题，以期提供借鉴材料。

简介：摘要：深入开展学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想主题教育，是贯彻落实党的二十大精神的重大举措，是一项重大政治任务。广大党员干部要牢牢把握深入学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想这一主题主线和根本任务，立足基层工作实际做到教育实践两手抓、两促进，以学铸魂、以学增智、以学正风、以学促干，激发和提振干事创业的“精气神”。

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简介：摘要：随着深度学习技术的迅猛发展，基于深度学习的图像识别算法在电子信息工程领域引起了广泛的关注和研究。本文系统地探讨了基于深度学习的图像识别算法，旨在提供对该领域关键方法的深入理解。首先，文章回顾了深度学习的基础知识，包括神经网络的演变历程，激活函数、损失函数和优化算法的作用，以及常用的深度学习框架。其次，文中探讨了图像数据预处理方法，涵盖数据获取、清洗、标注、增强以及规范化处理等环节。随后，文章重点分析了基于深度学习的图像识别算法，包括卷积神经网络（CNN）在图像分类中的应用，各类经典CNN架构的特点与应用。此外，文章还探讨了目标检测算法，介绍了基于区域的方法和单阶段方法，并详细阐述了图像语义分割和实例分割方法。最后，文章介绍了迁移学习和预训练模型在图像识别领域的应用，突出了其对算法性能提升的重要作用。

简介：摘要：随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的计算机图像识别与处理技术在近年来取得了显著的进展。本论文旨在研究和探讨基于深度学习的计算机图像识别与处理技术的关键方法和应用领域。首先，对深度学习的原理和基本模型进行了详细介绍，包括卷积神经网络（CNN），循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）。然后，重点关注了图像识别与处理中的几个关键任务，包括目标检测、图像分割和图像生成。针对每个任务，介绍了常用的深度学习算法，并分析了各自的优缺点。最后，通过实验验证了这些算法的性能，并展望了基于深度学习的计算机图像识别与处理技术在未来的发展方向。

简介：摘要：智能制造作为一种集成了先进技术的制造模式，已经成为现代制造业的重要趋势。人工智能作为其中的核心技术之一，为智能制造的实现和优化提供了广泛的应用场景。特别是基于强化学习的人工智能方法，通过自主学习和优化，可以使智能制造系统具备自适应性、灵活性和高效性。本文将探讨基于强化学习的人工智能在智能制造中的应用，并针对其优化方法进行综述。

简介：摘要：建筑企业中，党的建设工作不但要引领和促进企业职工的政治思想建设，更要促进企业的管理创新与发展。党的建设工作在推动和保障企业发展转型过程中发挥着难以取代的重要功能，也面临着各种困难。本文首先阐述了做好党建与思想政治教育工作的重要性，然后提出了党建思政工作实施项目化管理中需要遵循的原则，进而针对新时代条件下建筑企业党建工作中遇到的问题和挑战提出有效策略，以供相关企业参考。

简介：摘要：盾构机是轨道交通施工的主要机械设备，其工作性能质量对地铁隧道施工效率有重要影响。土层是地铁开挖施工中经常遇到的复杂土层，其中盾构刀盘强度复杂多变，容易导致盾构刀盘磨损和变形，甚至导致刀盘死亡，这本文分析了盾构配置机刀板在土层施工中的缺陷及可能原因，具体提出了刀板结构优化，为提高盾构结构施工效率提供信息。