本文研究了矿山电气工程自动化系统的故障诊断与维护方法。矿山电气工程自动化系统在矿山生产中起着至关重要的作用，然而，系统故障的发生可能会导致生产中断和安全事故。因此，准确、及时地诊断和维护系统故障对于矿山的稳定运行至关重要。本文首先对矿山电气工程自动化系统常见故障进行了分类和分析，然后提出了一种基于故障模式识别和智能算法的故障诊断与维护方法。该方法利用传感器数据和系统状态信息，结合机器学习和数据挖掘技术，能够实时监测和预测系统故障，并提供相应的维护措施。实验结果表明，该方法能够有效地诊断和维护矿山电气工程自动化系统的故障，提高系统的可靠性和安全性。

随着我国各个企业之间法律意识的提高，对于合同管理越来越重视。想要有效防止由于合同问题而出现的纠纷，就更应当加强对合同中的风险进行识别并及时控制。尤其是随着我国现阶段市场经济的快速发展，原有合同管理中的风险逐渐显露。强化对合同中的风险识别，可以更加有针对性的采取相关防范措施。做到提高合同质量的基础上，为合同发挥出更加良好的作用奠定基础。那么，本文将针对企业合同管理，风险识别与控制展开讨论。

电力行业的安全、可靠运行是不同行业发展的根基。科技时代下，变电站以前的巡检工作已经转变成智能机器人巡检。而借助智能巡检机器人实施变电站巡检工作，可实现变电站不同设备、线路等环节的准确检查，进而加强变电站工作的安全性与稳定性。阐述智能巡检机器人技术原理和应用，包括任务模式的设定、远程控制技术、图像识别和大数据分析技术，从而实现变电站的工作环境和实时温度的及时检测。

随着人工智能的发展，生活中进行人脸自动检测、跟踪、识别的场景越来越多，掌握人脸识别技术的优势不言而喻。本文以多层感知机的构造为起点，分析了深度学习的计算机视觉原理，利用当前流行的深度学习技术框架搭建一个人脸识别的原型系统，用于数据中心机房监控管理，常规的信息系统被注入了人工智能的新元素，本文为同类型的人工智能系统的研发提供了参考。

随着我国新能源技术的快速发展，在风力发电运行过程中，依然存在一些风险。本文针对建设与管理风力发电厂中存在的各种风险进行了分析，并提出了针对性的政策建议，可为有效预防和控制相关风险提供参考。

本文介绍了笔者自主研发的基于人工智能技术的汽车故障声学诊断系统——车知音。随着汽车保有量的增加，传统的依靠人工经验的维修方式效率低下、误诊率高。通过利用声音识别、声学检测与人工智能技术，本项目旨在提高汽车维修质量和效率，解决行业痛点。文章阐述了该系统的核心技术、创新点、社会与经济效益，以及市场定位和竞争分析。

在目前的石油地质研究中，多是对正逆断层的研究，而对走滑断层的研究相对较少。未来若想加快石油地质学中生储盖运圈保的发展，必须要重视对走滑断层的研究，本文主要是对其石油地质意义展开分析。

基于所设计的多波段光电复合探测系统，建立了弹丸穿过光幕时光电探测器在不同波段输出信号的模型。针对每个波段所输出信号中携带噪声信号的特点，选择了一种基于不同小波基函数的改进阈值去噪方法，改善了传统小波去噪函数因间断点导致信号产生震荡的不足，进而获得高信噪比，得到与原始信号高度相关的被动可见光、主动近红外激光和中红外波段的目标过幕信号。同时，通过对滤波处理后信号的分析，提取了脉宽、峰值作为特征向量，根据主动可见光、近红外波激光和中红外波段探测器输出信号的特点，构建了单一波段下基于神经网络的弹丸识别算法，鉴于传统的神经网络算法训练时间较长的问题，结合粒子群优化算法，优化了神经网络模型的寻优性能，给出了粒子群优化后单一波段弹丸识别模型。最后，根据单一波段优化后识别结果，使用D-S证据融合算法，完成了对目标最终的决策。本文主要分析多波段光电复合探测目标融合识别研究。

本文基于卷积神经网络的实时目标识别技术，探讨了模型优化、数据增强和硬件加速策略的应用。在保持高精度的前提下，实现实时性是挑战性任务。通过选择合适的网络架构、应用数据增强方法，以及采用硬件加速与优化技术，能够有效提高实时目标识别的性能。案例研究验证了这些方法的有效性。未来的研究应专注于更高效的架构设计和算法优化，以促进实时目标识别技术的进一步发展。

本文主要针对发电厂生产现场的实际情况，研究一套基于边缘计算、红外智能测温技术、可见光智能感知、人工智能和大数据等综合创新技术结合的生产现场隐患智能识别预警系统。该系统可以全面应用于电力行业，针对电力生产全流程设施设备故障进行提前预警，有效降低现场隐患对设备和人身安全的威胁，引领现场安全管理向智能化方向发展。

正确的国家版图是国家主权和领土完整的象征，是国家主权的体现形式。我国政府一直非常重视维护国家版图尊严，采取各种有效措施来树立全民的国家版图意识，加强地图市场的监管，整顿和规范地图市场，杜绝错误表示中国版图的地图。“问题地图”在互联网中大量存在，主要为如下几个方面的错误问题：1)阿克赛钦地区；2)藏南地区；3)南海诸岛；4)钓鱼岛、赤尾屿；5)台湾省这五个错误类型。规范地图登载和使用，查处违法违规行为是各级测绘地理信息主管部门职责所在。基于当前需要大量人力对“问题地图”的错误问题进行审核的情况下，提出了一种基于卷积神经网络的多尺度的方法对问题地图进行智能化的判定方法。该智能识别方法可以减少人工的审核时间并且可以减少人工审核带来的出错率，是目前对“问题地图”这一系列问题审核中较方便快捷的方法。

网络爬虫在信息检索，大数据处理等领域具有广泛的应用。本研究通过使用网络爬虫算法，结合计算机视觉技术，探讨了其在计算机图像识别中的应用价值。首先，我们设计并实现了一种基于深度学习的网络爬虫算法，通过爬取互联网上的海量图像数据进行模型训练与学习。然后，使用该模型对收集到的图像进行高效识别，并对结果进行了详细分析。研究结果显示，该算法在图像识别的精度和效率上都比传统方法有显著提高，尤其在处理大规模、高维度的图像数据集时，其性能更为出色。这为计算机图像识别技术提供了一种新的解决方案，具有重要的研究价值和实际指导意义。

雷达目标识别在军事及民用领域占据重要地位，计算机深度学习作为一种强大的技术手段，在该领域的应用日益广泛。本文通过系统梳理和总结现有的相关研究成果，详细论述了计算机深度学习在雷达目标识别中的应用进展情况。归纳了计算机深度学习的优点、局限以及当前研究的重点；简述了雷达目标识别的概念；深入探讨了基于特定雷达图像特征的目标识别方法，并对计算机深度学习在雷达目标识别领域的应用前景进行了展望。

随着物联网（IoT）的迅速发展，其在多个领域的应用为日常生活带来了革命性变化。然而，这种技术进步伴随着严峻的网络安全风险。物联网设备由于其多样性和广泛的网络连接，成为网络攻击的重点目标。本研究深入探讨了物联网设备面临的网络安全威胁，并提出有效的识别和防御机制。我们集中在机器学习和人工智能技术的应用上，不仅识别了各层面的攻击类型，还构建了一个包含端点安全保护、网络安全策略、应用层安全和数据隐私保护的综合性防御体系，以期为物联网设备提供更安全的网络环境。

随着社会的发展，门禁系统应用于社会生活的各个方面。近年来，兴起各类智能门禁系统的技术方案。本文提出了一种基于人脸识别的智能门禁系统，该系统利用带有摄像头的嵌入式设备OpenMV作为下位机实现人脸检测、数据采集、休眠和数据接收与上传等功能，以阿里云服务器作为上位机实现系统管理、存储数据，还能够根据用户需求控制下位机开关门，并可以将数据可视化到网页方便用户查看、管理。下位机能够通过连接WiFi进入网络从而与上位机实现通讯。整个装置较好地实现了设计要求，能够实现人脸识别、磁卡识别、指纹识别以及密码识别等门禁解锁功能，识别精度高。

在新时代的背景下，由于全球能源持续上涨，风电技术不断进步，风电成本不断下降，以及国家大力扶持等因素的作用，风电建设项目不断增多。从工程自身的特征来看，具有高投入、高风险、周期长等特征，在我国风力发电装置日益增多的大环境下，风险工程的投资风险评价具有十分重大的实践价值。本文将风电项目风险辨识作为一个突破口，试图用科学的控制和高效的方法来应对项目的整体风险，从而在新的时代背景下，促进风力发电项目的稳步有序开展。

本文对航空发动机Ps3管路结冰问题进行了分析研究，总结了发动机起动前管路结冰的处置措施，同时提出了发动机运行过程中Ps3管路结冰的解决方案，对后续发动机研制具有一定的指导意义。

为探究新时期背景下计算机图像处理与识别技术的具体应用情况，本文主要围绕结算及图像处理技术与计算机图像识别技术进行探讨，先阐述该类技术的应用优势，体现在处理速度快、精准度高、灵活性好方面，而后总结计算机图像处理与图像识别过程，介绍图像信息获取、图像信息预处理、图像信息特征选取及选择、图像信息分类决策各个环节的功能，最后归纳智能交通、有色金属、医学医疗、等领域的实践应用情况，希望可以为有关行业提供参考，彰显计算机图像处理与识别技术应用价值。

国家战略区域的发展决定国家发展的速度与幅度。因此，不断强化国家战略区域发展属性与发展进度是促进社会主义现代化建设的重要工作任务。但作为发展过程中所面临的主要环境问题以及如何能够更好的做好发展与生态环境的统筹协调，成为分区管治策略重点研究的方向，更是坚持可持续发展战略的重要要求。

本文旨在研究机械设计制造及其自动化中存在的安全风险，并提出相应的识别与防范策略。通过综合分析，探讨了安全风险的来源、分类及特点。针对性地提出了包括事故案例分析、安全风险评估模型和先进技术应用等在内的安全风险识别方法，并针对性地研究了设备安全防护、作业人员培训与管理以及紧急救援预案的实施。通过这些策略的综合应用，旨在提高机械设计制造及其自动化过程中的安全水平，保障人员生命安全和设备正常运行。