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13 2.1.1 动态时间规整 13 2.1.2 隐马尔可夫 17 2.1.3 人工神经网络 18 2.1.4 深度神经网络 19 2.2 本章小结 21 3 热水器的总体方案设计 22 3.1 总体方案介绍

___本科及以上学历 2.熟悉SPARK ML 3.精通Python技术 4.精通数据挖掘常用算法以及神经网络算法 5.精通SQL数据处理，包括关系型数据库，以及Hive SQL、Spark SQL处理 6

4、熟练掌握Python进行数据挖掘;会使用Java进行软件开发者优先考虑; 5、熟悉常用数据挖掘算法(如分类、聚类、回归、关联规则、神经网络等)及其原理，并具备相关项目经验; 6、熟悉数据仓库，熟练使用SQL语言，有良好的数据库编程经验;

RCNN、FCN等 5.熟悉深度神经网络加速、压缩、裁剪方法。 6.丰富的基于主流框架如Caffe、TensorFlow、PyTorch的项目开发经验;具有丰富的神经网络训练、调优经验，包括数据清洗、扩增、样本均衡等数据处理经验。

　　岩溶隧道施工中地下水环境负效应评价指标体系研究 　　基于vxworks的can总线的应用研究 　　人工神经网络在资阳市小区域环境质量评价中的应用 　　高等职业技术教育体系的构建及其对策研究 　　成都城市人居环境与经济协调发展状况的评价研究

　　网络经济中高技术中小企业成长研究 　　供水网络技术经济特征及价格管理分析 　　中、小纸厂的经济型纸机定量、水分bp神经网络pid控制系统 　　网络经济时代企业营销决策支持方法研究 　　网络经济对国际贸易成本结构的影响 　　论网络环境下版权人的精神权利保护

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研究 　　建设银行甘肃省分行外汇业务发展策略研究 　　商业秘密权属性质及其制度完善 　　基于bp神经网络汇率预测的智能交易系统 　　中国电子商务征税问题研究 　　出口商视角下的信用证欺诈风险管理研究

2018动力工程硕士毕业论文题目参考 　　地基—群桩—高层建筑结构在地震作用下的动力相互作用分析 　　基于神经网络的土木工程结构损伤识别方法研究 　　动力荷载作用下砂砾料的尺寸效应试验研究 　　防波堤动力模型试验研究

）。 A、20种 B、30种 C、40种 D、50种 本题答案：C 14、根据本讲，影响深度卷积神经网络算法的关键参数是（）。 A、网站数量 B、网络深度 C、网络结构 D、网络主体 本题答案：B 15、行为性教育不包括以下哪项（）。

用人工智能技术以后，可以加强计算机网络技术的安全管理，通过在计算机系统上增设智能防火墙、人工智能神经网络系统、人工智能免疫技术，从而保证计算机运行系统的安全稳定性。 2人工智能技术在计算机网络中的实际应用

也有许多人把神经网络理论用到了工程造价管理中，神经网络方法也就是模拟人脑的思维进行各种活动。在工程造价管理中，神经网络模拟人脑搜索类似历史项目资料，最后凭经验来确定工程造价。实际上神经网络方法与香港的

动驾驶汽车元年。 A、正确 B、错误 本题答案：A 11、在大数据和大计算能力的支撑下，深度卷积神经网络的视觉识别能力，在许多国际公开测评中，达到或超过了人类水平。 A、正确 B、错误 本题答案：A

　　基于经济增长的耕地非农化收敛性研究 　　丹江口市农用地生态适宜性评价 　　资源资产化管理的理论与实践研究 　　人工神经网络在农用地分等因素权重确定中的应用研究 　　县级土地利用总体规划实施评价研究 　　基于遥感的耕地预警和植被动态监测研究

　　基于经济增长的耕地非农化收敛性研究 　　丹江口市农用地生态适宜性评价 　　资源资产化管理的理论与实践研究 　　人工神经网络在农用地分等因素权重确定中的应用研究 　　县级土地利用总体规划实施评价研究 　　基于遥感的耕地预警和植被动态监测研究

气试验和特征气体判别法，及其给予特征气体的比值法；其二则是较为智能的方法，类似模糊逻辑方法、人工神经网络、专家系统、支持向量机和遗传算法等。以下是对于上述两种诊断方法的具体介绍。 1.2.1 变压器故障诊断传统方法及其研究现状

提出一对一的特色专业化服务如增值性物流服务将会成为物流服务发展的新趋势。[10]李娟认为可以通过神经网络的一种算法对港口运输的运输量进行了优化求解 ,仿真结果表明该方法可在较短的时间里求出最优解。[14]

 模型校正工具箱 NeuralNetwork Toolbox                       神经网络工具箱 OPC Toolbox                                  

平台或者云平台上; 4、基于光电容积脉搏波(PPG)波形数据，进行波形特征识别，并利用机器学习、神经网络等技术建立波形特征与血压等参数的数据模型; 5、对公司现有产品的算法进行优化和维护，进一步提高产品的抗干扰能力;

向，有扎实的统计学和数据挖掘专业知识; 2.熟悉常用数据挖掘算法(如分类、聚类、回归、关联规则、神经网络等)及其原理，并具备相关项目经验; 3.熟练掌握一门开发语言; 4.有较强的数据敏感度、逻辑分析