【摘 要】
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为了系统性地归纳工业场景下时序预测方法及应用,首先介绍了统计学习、集成学习、深度学习三类时序预测算法,并围绕工业数据分析与决策问题,重点分析了循环神经网络、卷积神经网络、编码?解码器模型三类深度学习模型的优缺点及适用的工业应用场景.?为了清晰全面地评估模型性能,介绍了面向点预测、序列预测问题的统计指标和误差计算方法.同时,整理了经典的公开工业数据集,以便研究者快速评估算法性能.?并以过程工业中的采矿、冶金为例,介绍了时序预测方法在真实工业场景下的应用和效果.?最后,总结了工业领域中应用深度学习技术所面临的
【机 构】
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北京科技大学北京材料基因工程高精尖创新中心,北京 100083;北京科技大学计算机与通信工程学院,北京 100083;北京科技大学材料领域知识工程北京市重点实验室,北京 100083;北京科技大学人工
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为了系统性地归纳工业场景下时序预测方法及应用,首先介绍了统计学习、集成学习、深度学习三类时序预测算法,并围绕工业数据分析与决策问题,重点分析了循环神经网络、卷积神经网络、编码?解码器模型三类深度学习模型的优缺点及适用的工业应用场景.?为了清晰全面地评估模型性能,介绍了面向点预测、序列预测问题的统计指标和误差计算方法.同时,整理了经典的公开工业数据集,以便研究者快速评估算法性能.?并以过程工业中的采矿、冶金为例,介绍了时序预测方法在真实工业场景下的应用和效果.?最后,总结了工业领域中应用深度学习技术所面临的低稳健性和弱可解释性等问题,并探讨了工业场景下时序预测方法研究的未来发展方向.
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为摸清城市户外广告和招牌的数量、类别以及分布等情况,急需一套高效的管理平台实现户外广告和招牌的信息化、精细化以及智能化管理.本文根据广州市实际业务需求,利用地理信息系统(geographic information system,GIS)、云计算、移动互联等先进技术,搭建了城市户外广告和招牌综合管理平台,介绍了平台建设的目标、平台架构、相关功能模块以及实现的关键技术,实现了户外广告和招牌的图、文、表一体化管理、二三维一体化展示以及动态巡查和更新等功能,有效提高了工作的效率和管理水平.
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在工程测量技术专业课程教学过程中,深入挖掘教学资源,灵活巧妙地将思政元素与思政案例应用到各项教学活动中,实现专业知识与思政元素的有机融合,有利于提升学生的思想政治素养和职业岗位责任感,最大限度地充分发挥课堂教学的育人主渠道作用,使思想政治教育更好地融入专业技术人才的培养全过程.本文以“数字测图技术”课程为例,分析如何把思政元素巧妙融入并运用到专业课程教学过程中,如何在课程改革中更好地将思想政治教育贯穿全过程,以期对推动以“课程思政”为目标的课程教学改革起到一定的借鉴作用.
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