台东山煤矿边角煤回收方法探讨

随着煤矿的采深和开采强度的加大,煤矿形成许多边角煤,降低了煤炭回收率。同时,因地质条件复杂、开采的难度相应增加,边角煤的开采意义重要。针对台东山煤矿边角煤的赋存情况,对开采方法进行探讨,并详细叙述了"刀式采煤法"在台东山煤矿5202里工作面的应用。     

9000m顶部驱动钻井装置结构选型研究

为大幅提高钻井效率,针对9 000 m钻井深度对顶驱的设计要求,通过比较顶驱装置关键部分几种典型的结构,提出适合该型号顶部驱动钻井装置的最优结构形式,为后续9 000 m钻井深度顶部驱动钻井装置的研究提供指导和借鉴。     

浅谈城市污水回用的现状及深度处理技术

本文希望通过改进回用水工艺流程,使得处理后的水能达到回用水的水质要求。     

学习分析技术支持的在线深度学习的模型构建

本文将深度学习与学习分析相结合,从评价学习层次、教师深度教学能力、反思且主动地学习、学习内容的适切性四个方面阐释了学习分析对在线深度学习的影响,并在分析在线学习行为和学习分析过程的基础上,构建了学习分析技术支持的在线深度学习的模型,试图促进学习分析与在线学习融合模式的深入讨论。     

基于深度学习的软件测试在线教学方法创新与实践

针对当前软件测试在线课程教学存在的个性化习题案例数不足以及教师对学生薄弱知识点把握不足的问题,研究智能化习题集和案例库的建立和更新策略,并通过深度学习与交互式机器学习方法分析作答情况、挖掘知识薄弱点,从而帮助教师统一针对性讲解,减少人工评判,实现教学质量改革智能化,落实“与时俱进”和“因材施教”的教育理念。     

改进HSR-FCN的服装图像识别分类算法研究

目前网络上的服装图像数量增长迅猛，对于大量服装图像实现智能分类的需求日益增加。将基于区域的全卷积网络（Region-Based Fully Convolutional Networks，R-FCN）引入到服装图像识别中，针对服装图像分类中网络训练时间长、形变服装图像识别率低的问题，提出一种新颖的改进框架HSR-FCN。新框架将R-FCN中的区域建议网络和HyperNet网络相融合，改变图片特征学习方式，使得HSR-FCN可以在更短的训练时间内达到更高的准确率。在模型中引入了空间转换网络，对输入服装图像和特征图进行了空间变换及对齐，加强了对多角度服装和形变服装的特征学习。实验结果表明，改进后的HSR-FCN模型有效地加强了对形变服装图像的学习，且在训练时间更短的情况下，比原来的网络模型R-FCN平均准确率提高了大约3个百分点，达到96.69%。