简介：摘 要：为了能够有效解决类肤色背景下图像中高效分割静态手势困难的问题，本文将利用质心分水岭算法的静态手势分割算法模型，通过实验发现，该模型对于静态手势的识别率已经达到97.63%。

简介：摘要：随着大数据技术的快速发展，用户行为分析和预测在商业决策、产品推荐、市场趋势预测等方面变得日益重要。本文旨在构建一个基于大数据分析的用户行为预测模型，通过机器学习算法对用户数据进行深入挖掘，以期达到更准确的预测效果。研究中，我们首先收集和预处理了海量用户行为数据，然后利用决策树、随机森林等算法构建预测模型，并通过交叉验证等方法对模型进行评估和优化。实验结果表明，所构建的模型能够有效预测用户行为，为相关领域的决策提供了有力支持。

简介：〔摘要〕本文主要介绍了航空产品零件生产制造特点，表面处理主要形式，如何构建产能模型思路，构建基于炉槽批的表面处理标准工时体系，建立表面处理车间产能模型，并开展相关管理应用。

简介：摘要：近年来，在当前建设智慧医院的大背景下，门诊作为医院最重要的组成部分，是医院服务患者数最多的地方。智慧门诊的建设直接关系到医患关系的发展。智慧门诊优化了门诊服务流程，改善了患者的就医体验，提高了就医效率，从而提升医院的核心竞争力，促进医院发展。

简介：摘要：模型生产目前仍然是现代铸造的首要步骤，模型尺寸精度是决定铸件质量的关键因素之一。当前生产的模型形状复杂，尺寸多样化，传统手工制图无法满足模型生产的多样化需求。PROE三维制图能够完美取代手工制图，在现代模型生产中发挥决定作用。本文介绍PROE软件在本单位的应用过程，然后举例说明PROE三维制图在实际生产中的应用实例，最后分析PROE三维制图技术在未来的发展趋势。

简介：摘要：民用飞机在运营过程中需要经常进行维修和保养，以确保其安全性和可靠性。对于航空公司来说，维修任务分析可以帮助他们合理安排维修工作，提高飞机的可用性和运营效率。而人因可靠性预测模型则可以用来评估人员在维修任务中的可靠性，对提高维修工作的质量和效率具有重要意义。

简介：摘要：在全球经济高速发展的时代背景下，人们的生活水平也不断提高，汽车成了每家每户必不可少的交通工具。再加上交通物流业的迅猛发展，交通事故也频繁发生。研究发现，导致交通事故的最主要的因素就是汽车驾驶存在盲区。视野盲区阻挡驾驶员的视线，导致驾驶员在遇到突发事件时，无法及时有效地作出制动措施。因此，有效解决汽车视野盲区问题，关系到汽车驾驶的安全性。如今市面上的盲区检测产品，探测精度低，易产生视觉疲劳，从而也会导致安全事故的发生。基于此团队研发了一款超声波盲区检测预警自处理系统，通过雷达探测和监控摄像头技术的融合，能够使盲区信息实时展现在驾驶员的视野范围之内，有效地解决了图像出现的失帧和变形的问题，并利用危险等级模型的检测实现报警区域影像的放大集中，有效避免了驾驶员的视觉疲劳，使驾驶员接收到视觉和听觉的双重预警，并且该模型能使汽车实现自处理功能，解决驾驶员的判断失误或紧急境况的突发应变能力不足而造成事故的问题，以最安全的方式确保盲区检测效果。

简介：摘要：线束寿命直接关系到工业机器人的使用时长和使用方的生产损失。本文以Weibull分布作为核心建立了一套线束寿命的评估模型。并在实验室的测试平台中产生实测值，验证其准确性和有效性。为线束寿命分析和预测提供了一种新的描述模式。

简介：摘要：本文探讨了基于模型的结构化工艺数据在现场应用的技术实现。通过建立模型，将结构化工艺数据与现场操作相结合，实现了实时监测和优化生产过程的目标。技术方面，采用了数据挖掘和机器学习算法，处理大量数据并进行预测分析，为决策提供了支持。此外，结合了现代信息技术，如云计算和物联网，实现了数据的实时传输和远程监控。本研究为工艺生产提供了更高效、智能的解决方案。

简介：摘要：本文综述了大数据技术与应用中的数据挖掘算法与模型构建过程。首先介绍了大数据技术的发展趋势，包括数据量不断增长、数据类型多样化、数据智能化应用以及边缘计算的兴起。然后探讨了数据挖掘算法的分类与常见算法，如分类算法、聚类算法和关联规则挖掘等。接着详细阐述了数据挖掘模型构建的流程，包括数据预处理、特征工程、模型选择与评估以及模型优化与调参等步骤。最后，强调了数据挖掘技术在各行业的广泛应用和未来发展趋势，为实现更精准的决策和创新提供了重要支持。

简介：摘要：本研究基于电力负荷预测模型，探讨了其在负荷控制中的应用。首先，综述了电力负荷预测的重要性及其在电力系统运行中的作用。然后，介绍了几种常用的电力负荷预测模型，包括统计模型、机器学习模型和深度学习模型，并对它们的优缺点进行了比较分析。接着，详细阐述了电力负荷预测模型在负荷控制中的应用场景，包括负荷平衡、资源优化和能源调度等方面。最后，总结了当前研究的进展和存在的问题，并提出了未来研究的展望。

简介：摘要：本文针对城市地下管线的测绘与管理问题，提出了三维信息模型的方法。通过建立全面、精确的地下管线信息模型，实现对管线系统的可视化、定位和管理。本文介绍了城市地下管线的重要性和存在的挑战。然后，阐述了三维信息模型在地下管线测绘与管理中的作用和优势。接着，详细描述了三维信息模型的构建方法和关键技术。进一步，通过案例分析，展示了三维信息模型在实际应用中的效果和成果。最后，总结了该方法的优点和局限性，并提出了进一步研究和应用的展望。

简介：摘要：准确预测高铁客流量对运力资源优化配置、提升运输服务质量具有重要意义。本文以某高铁线路的客流数据为例，运用单指数平滑、双指数平滑和三指数平滑模型对其短期客流量进行预测研究。通过平均绝对百分比误差（MAPE）对比三种模型的预测精度，结果表明：三指数平滑模型能够很好地刻画客流量的趋势性和周期性特征，其MAPE值为6.54%，预测效果最佳。研究可为高铁客流预测提供一定的理论支撑和实践参考。

简介：摘要：

简介：摘要：随着人工智能的快速发展，大模型训练和应用成为了行业的热点。云计算作为支撑这些大型任务的关键基础设施，其基础架构也经历了显著的演化。本文综述了云计算基础架构的演化过程，特别关注了如何适应大模型训练和应用的需求，包括硬件资源优化、网络架构升级、存储系统革新和平台服务创新等方面。

简介：摘要：随着云计算技术的快速发展，云计算也成为机场运营的关键组成部分。本研究主要对机场云计算环境下的网络信息安全问题进行专门研究和实践尝试，着重建立一个适用于机场云计算环境的安全模型。首先，我们详细分析了机场云计算中存在的主要安全威胁和可能的破坏方式；其次，通过研究云计算访问控制、数据加密和入侵检测等关键技术，构建了一种综合的云计算安全模型。实践测试表明，该模型能有效提升云计算环境的安全性能，降低网络攻击的风险。本研究提供了一个新的视角和实践基础，有助于进一步提升云计算的安全性，符合机场网络信息安全的发展要求。

简介：摘要：本文利用深度学习的方法，设计并优化了一个任务分配模型。首先对防空协同任务的特性进行了深入研究，并根据这些特性建立了一个深度学习模型。该模型能够有效地识别和处理各种不同的防空任务，使得任务分配更加合理和高效。在模型优化阶段，使用了遗传算法优化了模型参数，使得模型能够更好地适应各种复杂环境。研究得出，和传统模型相比，任务分配模型在处理实际防空协同任务过程中，不仅能够更好满足任务要求，而且能大大提高任务分配的效率和效果。

简介：摘要：地震勘探是探测地下油气资源的重要手段，但在实际应用中，受到地质构造复杂性和噪声成因多样性的影响，勘探资料的质量受到严重影响。为了在低信噪比条件下有效地抑制随机噪声并保留有效信号，本文对地震勘探中的信号去噪与噪声模型建立算法进行分析。

简介：摘要：随着人工智能技术的不断发展，煤矿安全监控领域逐渐引入了AI模型来提高煤矿生产的安全性和效率。在这种背景下，AI模型的训练和优化成为了关键问题。本文将探讨在煤矿安全监控中应用AI模型训练与优化策略，以提高模型性能和实用性。

简介：摘要：随着科技的不断发展，大语言模型在各个领域中发挥着越来越重要的作用。本文着重探讨了大语言模型在核电主控室辅助智能运行方面的应用。通过使用大语言模型，可以提高核电主控室的运行效率、安全性和可靠性，为核电行业带来更大的发展潜力。