简介：摘要：随着我国经济在快速发展，社会在不断进步，民居建筑学的研究对象是特定时空范围内的人民居住现象及其演变规律。新时代民居建筑学在多学科融合与交叉的背景下，呈现出以居住性建成环境为核心，以古今城乡聚落的建成环境为主导，以人民居住性为本质的一种学科发展进路。新时代民居建筑学发展，不仅要注重对人居环境学科“居住性”核心要义的关注，也应积极尝试融入国际人居环境科学研究的自学科与多学科融合发展浪潮，通过学科建构与理论阐释以丰富研究对象、研究内容的内涵与外延，完善研究方法与学科理论体系。从民居建筑学“民”中的“民族性”“民间性”“人民性”以及“居”的“居住性”四种理论属性入手，探讨新时代“民居建筑学”学科建构视阈下的基本理论问题，明确其在新时代的多学科融合特点，提出当前阶段民居建筑学学科理论建构与科学阐释可着手的三大任务，尝试共同开拓新时代中国特色建筑学学科建设及人居环境科学发展的中国路径。

简介：摘要：随着我国建筑研究水平的持续发展，建筑中各学科研究水平不断提升，学科的发展逐渐细化。特定时空范围的人居现象及其演变规律的研究，属于民居建筑学。当前民居建筑学的发展，不仅受到建筑领域研究活动的影响，也会受到其他相关学科的影响。因此，理论研究中有着显著的学科交叉特点。为了推动学科理论的建设，需关注时代因素对于理论研究的影响。首先，需明确当前民居建筑学理论研究的重要意义。其次，需结合时代因素分析其属性与理论研究的任务。基于此，本文展开探讨。

简介：　　摘要：进入二十一世纪以来，受社会发展的影响，我国的经济水平不断提升，推动了我国的城镇化建设也加快了步伐。在此前的几十年中，我们国家的建筑行业的发展任务被超额完成。在这期间，建筑行业人才培养体系日趋完善，展示这我国的建筑人才的培训、建筑学科的发展可以与欧美国家齐头并进。在我国发展的新时期，本文就基于“科学、绿色”的建筑发展方向，对建筑学的发展若干问题进行探究、剖析。 

简介：每年,环球足迹网络(globalfootprintnetwork)都会公布一些数据,比较地球可提供的生物承载能力与我们的消耗水平.此项分析显示,早在70年代中期,我们就已经超出了地球的承载能力,而今天我们消耗可自然再生资源的水平已经超出了地球长期持续承载能力的30％之多.

简介：摘要：随着网络信息技术的快速发展，高职院校要想更好地提高教学质量和效率，就需要借助网络突破教学活动的空间、时间约束。网络学习资源的出现给高职院校的教学改革提供了新的渠道，在网络环境下，如何让学生充分利用网络资源提升自身学习力，已经成为高职院校现阶段关注的焦点。通过现代化的信息技术手段，建立网络学习平台，为学生提供一个良好的网络学习环境，有助于高职院校高效率、高质量的培养人才。

简介：摘要：坚持信念铸魂，激发党员细胞活力。理想信念是共产党员的精神之钙。要强化理想信念教育，深入学习习近平总书记系列重要讲话精神，引导广大党员坚守共产党人精神追求，增强道路自信、理论自信、制度自信，更好地发挥先锋模范和示范引领作用。经常开展党性党风教育，严格执行“三会一课”制度，认真学习党的理论、路线和方针，引导广大党员不断增强党员意识、宗旨意识、规矩意识和底线意识。及时开展形势政策教育，切实增强广大党员贯彻落实中央和省委重大决策部署的自觉性和坚定性。深入开展社会主义核心价值观教育，不断加强社会公德、职业道德、家族美德、个人品德和中华民族优秀传统文化教育，引导党员带头培养高尚道德情操和健康生活情趣。

简介：摘要：为保证我国采矿工作的安全，进一步探索关于采矿安全管理的具体途径，本文将针对金矿矿山采矿安全管理问题探析及防护措施展开系统性分析与探讨。首先，从加强金矿开采安全管理的重要性概述作为切入点，接着对金矿矿山采矿安全管理问题产生的原因进行深入阐述，最后从奖惩制度的建立、安全责任制度的明确、工作人员安全培训落实和新技术的引进，针对金矿矿山采矿安全防护提出具体策略与建议。

简介：摘要：在我国项目工程不断完善化的今天，如何有效的学习公路造价，研究其管理方式对所涉及到的内容和知识要点进行延伸。本文主要阐述如何有效学习公路工程造价，对于公路工程造价的决定因素进行综合阐述，分析其学习公路工程造价的相对方法。

简介：摘要：本文讨论电气设备状态图像收集和分析装置等结果将直接应用于电气设备状态检测和紧急处置，以便在典型情况下准确监测电气设备状态，例如，保证电气设备正常运行，保证电网安全运行，同时提高可靠性，可以改进电气设备检查方式，提高设备状态控制和运输检查决策水平，加快计算机视觉和机器学习是非常实用的学科。

简介：摘要

简介：摘要：基于内容的图像检索(CBIR)自90年代初期就已成为计算机视觉领域中一个具有挑战性的问题。其目的是根据查询图像的语义信息从具有海量图片的数据集中找到与查询图像在语义上相似的图像。CBIR方法可以分为两个不同的任务，即类别图像检索(CategorylevelImageRetrieval,CIR)和实例图像检索(InstancelevelImageRetrieval,IIR),也称为实例检索。CIR的任务是找到与查询目标相同类别的任意图像，而IIR的任务是找到与包含特定实例相同实例的查询图像。

简介：

简介：摘要：当前，一些网络学习平台为追求学习资源的数量、用户的访问量，热衷于采用“云服务”模式，过于在意平台上信息资源的聚集，导致学习者迷失在海量的信息资源中，无法获取满足自身个性化需求的有效资源。为了缓解此类问题，个性化推荐技术应运而生。它是在个性化搜索的基础上能够根据学习者的兴趣爱好、行为特性，推荐有可能感兴趣的学习信息资源。这种个性化服务模式，与电商网站上的产品推荐类似，依据用户的已访问行为记录，推荐相关的产品和服务。对于网络学习平台而言，个性化服务是一个相当重要的主题。目前，个性化推荐技术已被广泛应用到电商各类平台中，作为其中较为成功的协同过滤技术，受到了许多电商平台的青睐。网络学习资源平台作为一种全新的、以学习者为主体的学习方式，不仅拥有大量的数字化学习资源，还能将个性化推荐技术应用到其中，大大提高了学习效率，改善了用户体验。

简介：摘要：随着我国进入中国特色社会主义新时代，社会主要矛盾发生转化，人民群众对终身教育和终身学习提出了更高要求。知识在现代社会得到了前所未有的重视，终身教育和终身学习的观点得到普遍认可。员工是企事业单位最活跃的人力资源和人力资本，他们的终身学习是构建全民终身教育体系的重要组成部分，也是企事业单位创造经济效益和社会效益的关键因素。作为员工自愿结合的群团组织，工会肩负教育职能，拥有广泛群众基础和多样化载体，成为推进员工终身学习建设中不可或缺的中坚力量。新时期下工会通过树立终身学习的教育理念，建立分层分类的员工培养制度，加快工会平台化建设，为工会推进员工终身学习提供平台支持和系统保障。

简介：摘要：随着现阶段人们生产生活方式的转变，对汽车的依赖性越来越强，但因硬件设备的限制，导致其应用性能无法满足人们日益增长的需求，人工智能技术的不断发展，汽车智能驾驶系统，已经成为人们广泛关注的热点领域。而基于深度学习的汽车智能驾驶系统设计，作为一种强大的机器学习方法，具有大规模数据复杂模型应用的能力，被广泛应用于汽车智能驾驶系统设计中，以实现汽车智能驾驶系统的高效可靠。本文就基于深度学习的汽车智能驾驶系统设计，展开分析和论述，希望以此可以给广大相关工作者，以建议或启发。

简介：摘要：本研究旨在利用深度学习技术构建一种新型的金融风险管理模型，以提高金融机构在复杂多变的市场环境中的风险管理能力。深度学习作为一种先进的机器学习技术，具有强大的特征学习和数据处理能力，能够自动提取和挖掘金融数据中的深层次信息，为风险管理提供更为准确和全面的决策支持。本研究首先介绍了金融风险管理的重要性和挑战，以及深度学习在风险管理领域的应用现状。然后，详细阐述了基于深度学习的金融风险管理模型的构建过程，包括数据预处理、特征提取、模型训练等关键步骤。在模型构建过程中，本研究采用了多种深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，以充分利用金融数据的时序性和空间性特征。

简介：摘要：本文旨在研究基于深度学习的船舶精度控制技术，该技术可以有效提升船舶的操纵精度和安全性。通过对船舶精度控制的背景和现状进行调研，结合深度学习在其他领域的应用，提出了一种基于深度学习的船舶精度控制方法，并通过实验验证了该方法的有效性。

简介：摘要： 本论文针对工程建设标准化中结构实体的检测问题，提出了一种基于深度学习的算法。首先，构建了一个大规模的结构实体数据集，并对其进行标注。然后，采用深度卷积神经网络（CNN）结合多尺度特征融合的方法，实现了高效准确的结构实体检测。通过实验证明，所提算法在不同场景下能够有效地检测出各种结构实体，并且具有较低的误检率和漏检率。该算法的研究成果对于促进工程建设标准化的应用具有重要意义。

简介：摘要：本文探讨了商品房价值的预测问题，采用了机器学习的方法，以东莞市为例，构建了一种能够预测商品房价值的模型。从地理位置、公共设施、商业设施、交通条件、人口分布、房屋属性等六大维度选取了21个特征因素，并计算了它们与房价的相关性。通过对比lasso回归、回归树模型、随机森林、梯度提升树等机器学习模型预测性能，发现随机森林的预测效果最好。根据训练好的模型，对东莞市全域的商品房价进行了模拟评估，并生成了商品房价值地图。此外，还计算生成了商品房性价比地图，为购房者提供了一个参考，也为房价地图研究提供一个新视角。

简介：摘要：随着科学技术的不断发展和计算机技术的迅猛进步，智能汽车电子设备故障智能诊断和检测系统的应用越来越广泛，能够自动化检测和识别智能汽车电子设备的故障和问题，并将之反馈给工作人员，提高电子设备运行的安全性和可靠性。本文主要针对大数据深度学习背景下智能汽车电子设备故障智能诊断和检测系统的应用进行探究，希望能为汽车制造以及检修行业的发展提供一定的参考。