深度计算资料存在问题分析

射孔是钻井和采油之间的一道重要工序．如果射孔误差大。就会使油气层得不到充分暴露．影响油井的产量,给油田的产能带来损失。射孔深度计算准确,就可以比较完全地射开油气水层．使油气水井达到设计产量。然而,在射孔井的深度计算过程中我们经常会发现原始资料存在的一些问题．这些问题如不及时被发现和正确处理将直接影响到计算、校深乃至射孔的准确度。下面我将通过对这些原始资料存在的问题进行归纳、分析,进而提出自己的几点建议。1套前资料存在问题 射孔深度计算应用的套前资料是测井综合解释成果图．在生产中我们发现它有以下几个方面的问题：     

基于深度学习的汽车零件缺陷检测方法研究

工业产品的表面缺陷会对产品的美观度、舒适度和使用性能等带来不良影响,所以生产企业应对产品的表面缺陷进行检测,以便及时发现并加以控制.采用机器视觉的缺陷检测方法可以在很大程度上克服人工检测方法的抽检率低、准确性不高、实时性差、效率低和劳动强度大等弊端,在现代工业中得到越来越广泛的研究和应用.本文将该方法在零件汽车精密零件...     

基于深度学习的商品推荐系统研究

随着移动互联网和电子商务的快速发展,网上购物已经成为人们生活的一部分。商品推荐系统可以提升用户体验,同时增加商品销售量。深度学习技术更加精准的分析、计算用户曾经浏览或购买的商品,因此基于深度学习技术的商品推荐系统可以更加精准的为用户提供服务。     

基于深度学习的上市公司财务风险预警模型研究

本文采用2007年至2016年3513家上市公司的相关财务数据为研究样本,以深度学习为研究工具构建神经网络模型,对企业是否陷入财务危机进行预测。研究结果表明,基于深度学习构建的神经网络模型对所有上市公司是否陷入财务危机的预测准确率可以达到72%以上,且利用的以前的年度数据越多,预测的准确率越高。     

基于深度学习的推荐系统研究

随着全球信息技术的迅猛发展,信息数据呈现出爆发式增长的趋势,如何从海量的数据中找出有价值的信息,是一个迫切需要解决的问题.推荐系统是解决这一问题的有效途径,而如何把深度学习这项技术融入推荐系统,是目前的研究热点.文章分析了传统的推荐系统存在的问题,提出了相应的解决方法和对策,使系统模型与用户的需求结合更加紧密,用户的满...     

基于深度学习的轻量级人脸检测模型研究

人脸检测识别是人工智能领域中一项重要的关键技术,而深度学习是该技术兴起的研究热点,这项技术可提高人脸检测识别技术的精准性和数据的安全性.文章分析深度学习的检测技术原理,把该技术的各关键点有机结合起来,最终形成基于深度学习的轻量级人脸检测模技术.     

基于深度学习的遥感图像语义分割技术研究与应用

本研究聚焦于改进的DeepLab v3+网络在遥感图像语义分割中的应用,旨在提高遥感图像的语义分割精度。引入了多尺度融合策略以优化分割性能,并通过改进的网络结构和深度可分离卷积来提高特征提取能力。实验结果表明,这一改进方法在Vaihingen和Potsdam数据集上都显著提高了分割准确度。我们的研究有望对地图制图、环境监测等领域产生积极影响。     

基于深度学习的低信息量图片物体检测算法研究

本文探讨了物体检测模型在一些领域的应用困难,比如基于热像图的物体检测,基于x射线图的物体检测,由于这类图像信息量低,传统物体检测模型难以应用。本文提出了一种统一化的解决方案,利用pix2pix模型将信息含量较低的图片转化为常规图片,再利用SSD模型侦测图像中的物体。通过实验,验证了算法的可行性。     

基于深度强化学习的动态共享单车重置问题研究

共享单车在为城市出行带来便利的同时,也面临着资源分布不平衡问题。针对单车分布动态变化环境下的共享单车重置问题,提出基于强化学习的实时调度策略结构。构建了面向强化学习的共享单车重置问题模型,利用深度确定性策略梯度算法(DDPG)进行求解,以获得实时调度策略。基于实际单车分布数据,构建了调度过程中的环境交互模拟器。最后,利用强化学习在模拟器中进行大规模数据实验,结果表明算法得到的调度策略能提高系统表现,并且效果好于已有方法。     

基于深度学习的垃圾分类系统

随着环境问题日益严峻、全球环保趋势的推动,也包括国家政策的支持和公众认知的提高,垃圾分类尤为重要。为了解决日益增多的生活垃圾带来的难题,提出了一种基于深度学习的智能垃圾分类系统。该系统结合最新的垃圾分类标准规范,以计算机视觉深度学习为基础结合深度学习相关知识建立垃圾智能分类算法模型,并编写可视化应用程序实现垃圾图片快速读取、识别等功能,能高效解决垃圾分类问题。     

基于巷道“三带”瓦斯含量分布特征的合理封孔深度研究

根据巷道三带应力分析特征,分析巷道周边瓦斯赋存规律,试验考察巷道三带瓦斯含量,分析得出煤层瓦斯含量分布规律、巷道三带范围及矿井顺层钻孔合理封孔深度。     

国内物流学科深度学习发展趋势研究

随着物流行业发展越来越信息化、智能化,使得物流学科需要改善人才培养模式以适应其发展。在深化面向以学生核心素养发展的课程教学改革背景下,深度学习成为教育领域的研究热点,为了更好地了解物流学科深度学习的研究现状及发展趋势,研究以CNKI数据库在2010~2020年收录的中文核心期刊和CSSCI来源期刊为研究对象,综合利用CiteSpace软件、Bicomb软件和SPSS软件,对作者、关键词等内容进行分析。研究表明,国内深度学习研究主题主要集中在深度学习相关理论研究、信息环境研究、学习者能力研究以及教学策略研究四个方面。未来物流学科深度学习的发展趋势需结合不同学科深度学习现状并逐步向提升核心素养、发展智慧教育、实现跨学科融合以及实践性教学等方面发展。     

基于深度学习的电网工程房屋拆迁风险等级识别

在电网工程中,大规模的房屋拆迁工作涉及复杂的自然地理环境和多样的人居情况,对按计划拆迁带来了巨大的挑战,因此如何准确识别拆迁风险等级成为工程的核心挑战之一。文章利用航拍影像数据对房屋拆迁中的风险进行自动识别和分类,提出了一种基于深度学习和GIS技术的风险识别方法。实验表明,该方法在识别Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级拆迁风险时达到了较高的准确性,识别结果将有效支持电网工程通道清理工作的精益化管控。     

基于深度学习技术的企业财务风险预警研究——以制造业上市公司为例

文章深入分析了导致制造业企业财务风险的多方面因素,包含财务因素及非财务因素,然后根据这些信息挑选出100项财务指标进行深度解析,通过运用主成分分析法对这这些指标进行压缩处理,最终得到25个主成分的财务风险影响指标。在此基础上,综合228家制造业企业样本,依照基准模型进行训练,从而建立起专门针对制造业企业的财务风险预警模型。     

基于深度学习的水面无人清理船目标检测综述

水面目标识别对水资源环境具有重要意义。综合当前基于深度学习的目标检测方法的发展历程以及在水面中的应用情况,对水面目标检测数据集及检测方法进行了研究。首先介绍了目标检测网络的发展历程。接着,对当前常用目标检测方法进行总结,阐述水面常用的公开数据集及水面目标检测算法的实际应用。最后,对基于深度学习的水面目标检测提出今后的研究方向。     

基于深度学习三维重建技术的建筑施工进度管理自动化系统构建

在当前建筑施工管理领域,尽管已有诸多研究尝试通过建筑信息模型(BIM)技术、人工神经网络及LIDAR(光探测与测距)等先进技术提升项目进度监控的精度与效率,但这些成果与实际应用需求之间仍存显著鸿沟。如高昂成本、操作复杂性与资源依赖、技术局限性等,阻碍其大规模应用。因此,探索一种低成本、高度自动化且智能化的建筑施工进度管理方法显得尤为重要。基于此,本研究旨在通过深度学习技术,特别是其在三维重建领域的卓越表现,构建一套面向建筑施工进度的管理自动化系统。该系统不仅能够克服传统技术成本高、操作复杂的弊端,还能实现施工过程的实时监控、精确分析与智能调度,从而显著提升项目管理的效率与准确性。     

基于MOOC的混合式教学促进高职物流专业学生深度学习能力提升研究

在数字化转型背景下,高职物流教育需培养学生面向未来职业发展的深度学习能力。文章构建基于MOOC的混合式教学模式,提出四大实施策略：成果导向目标设计、企业真实项目情境驱动、动态协作共同体构建及深度交互设计。实证研究验证了混合式教学模式及策略对高职物流专业学生三维能力（认知、人际、个人）培养的有效性。     

基于深度强化学习带时间窗的绿色车辆路径问题研究

如何在客户规定的时间内合理安排车辆运输路线,一直是物流领域亟待解决的问题。基于此,文章提出使用基于软更新策略的决斗双重深度Q网络（Dueling Double Deep Q-network, D3QN）,设计动作空间、状态空间与奖励函数,对带时间窗的绿色车辆路径问题进行建模与求解。选择了小、中、大规模的总计18个算例,将三种算法的实验结果在平均奖励、平均调度车辆数、平均里程和运算时间四个维度进行比较。实验结果表明：在大多数算例中,与Double DQN和Dueling DQN相比,D3QN能在可接受的增加时间范围内,获得更高的奖励函数,调度更少的车辆数,运输更短的里程,实现绿色调度的目标。     

基于深度学习模型的轨迹分析模型在智能交通领域的应用研究

文章阐述了人工智能技术中的轨迹分析功能在智能交通领域中的应用与研究。结合现阶段的交通状况背景及存在的问题,从交通要素的概念、类别、轨迹分析的关键技术、系统价值等方面探究轨迹分析技术在信号灯不正常显示、机动车违停、机动车不礼让行人、行人翻越护栏等违规行为监测中的应用,旨在能够更好地促进我国交通事业的发展。