基于微信小程序的大学物理实验移动学习平台的设计基于微信小程序的大学物理实验移动学习平台的设计摘要：随着移动互联网的快速发展，移动学习已经逐渐成为了教育领域的重要趋势。在大学物理实验教学中，利用移动学习平台可以实现学生自主学习、实验数据管理、实验操作指导等功能，提高学生的学习效果。本文设计了一个基于微信小程序的大学物理实验移动学习平台，并探讨了平台的设计理念、功能设计以及用户体验等方面。一、引言随着信息技术的快速发展，移动学习成为了教育领域的重要趋势。移动学习具有随时随地、个性化、互动性强等特点，在提高学生

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2024-12-05

基于改进U-net网络的腺体细胞图像分割算法应用研究基于改进U-net网络的腺体细胞图像分割算法应用研究摘要:随着医学影像技术的快速发展，图像分割已经成为医学影像处理的重要任务之一。而腺体细胞图像分割是医学影像处理领域的一个具有挑战性的问题，因为腺体细胞的形状和结构复杂多样，传统的分割方法无法准确地提取出腺体细胞。为了解决这个问题，本文提出了一种基于改进U-net网络的腺体细胞图像分割算法。在传统的U-net网络基础上，本文对其架构进行了优化，以提高腺体细胞图像分割的准确性和稳定性。实验结果表明，本文提出

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2024-12-05

基于改进CNN-LSTM的剩余使用寿命预测方法基于改进CNN-LSTM的剩余使用寿命预测方法摘要：剩余使用寿命（RemainingUsefulLife，RUL）预测是飞机维修和健康管理领域中的一个重要问题。准确预测飞机部件的剩余使用寿命对于飞机维修计划和资源分配具有重要意义。本文提出了一种基于改进CNN-LSTM的剩余使用寿命预测方法。通过引入卷积神经网络（CNN）来提取特征，并结合长短期记忆网络（LSTM）进行时序建模，提高了剩余使用寿命预测的准确性。实验结果表明，所提出的方法在剩余使用寿命预测任务中具

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2024-12-05

基于改进RetinaNet的多类焊接缺陷X射线图像检测模型论文标题：基于改进RetinaNet的多类焊接缺陷X射线图像检测模型摘要：随着焊接技术的广泛应用，焊接缺陷的检测变得越来越重要。然而，传统的焊接缺陷检测方法存在一些限制，例如依赖于专家经验、效率低下等问题。为了克服这些问题，本论文提出了一种基于改进的RetinaNet的多类焊接缺陷X射线图像检测模型。该模型结合了RetinaNet的优势以及一些改进措施，提高了焊接缺陷检测的准确率和效率。实验结果表明，本方法能够有效地检测多类焊接缺陷，并且具有较高的

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2024-12-05

基于微信小程序的大学生安全素质综合培养平台设计与实现基于微信小程序的大学生安全素质综合培养平台设计与实现摘要：随着社会的快速发展，大学生安全教育已经成为高校校园管理的重要组成部分。本论文基于微信小程序，设计并实现一种大学生安全素质综合培养平台，旨在提高大学生的安全意识和应对能力。该平台结合了微信小程序的便利性和大学生安全需求，提供了多种安全教育资源和实践项目，以培养大学生综合安全素质为目标。关键词：微信小程序；大学生；安全素质；综合培养平台1.引言近年来，各种校园突发事件和安全问题频频发生，给大学生的生命

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2024-12-05

基于改进LDA-FCM的UserCF知识推荐研究随着互联网的发展，海量的文本数据不断涌现，这使得知识推荐技术正在成为智能化服务的重要组成部分。知识推荐技术通过对用户的历史行为数据进行分析，对用户的兴趣进行模型化和推荐知识，以更好地为用户提供个性化服务，提高用户的体验。近年来，LDA-FCM(LatentDirichletAllocationbasedFuzzyClusteringMethod)聚类算法已被广泛应用于推荐系统中，它结合了朴素贝叶斯方法和模糊聚类算法，能够有效地挖掘用户的兴趣和用户与用户之间的

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2024-12-05

基于浅层Inception-MobileNet旋转机械故障诊断基于浅层Inception-MobileNet旋转机械故障诊断的论文摘要：随着机械设备的广泛应用，旋转机械故障的预防和诊断变得越来越重要。本论文提出了一种基于浅层Inception-MobileNet的旋转机械故障诊断方法。该方法利用机器学习和深度学习的技术，对机械故障进行分类和识别。通过使用深度卷积神经网络模型，我们可以从振动信号中提取高级特征，并实现对旋转机械故障的准确诊断。实验结果表明，该方法在旋转机械故障诊断中具有较高的准确性和鲁棒性。

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2024-12-05

基于深度学习SERA-Net网络的糖网病病变检测模型研究基于深度学习SERA-Net网络的糖网病病变检测模型研究摘要：糖尿病糖网病是导致全球盲目的主要病因之一。因此，快速、准确地检测糖尿病糖网病病变对于及时干预和治疗至关重要。本文提出了一种基于深度学习的糖尿病糖网病病变检测模型。该模型使用了基于卷积神经网络（CNN）的SERA-Net模型，通过训练数据集对病变进行分类。实验结果表明，该模型在糖尿病糖网病病变检测方面表现出色。关键词：糖尿病糖网病、深度学习、SERA-Net、CNN、病变检测1.引言糖尿病是

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2024-12-05

基于微信小程序的大学生学习交流平台基于微信小程序的大学生学习交流平台摘要：随着移动互联网的发展和普及，微信小程序逐渐成为大学生进行学习和交流的重要平台。本论文将探讨基于微信小程序的大学生学习交流平台的需求和功能，并提出了设计与实现的方案。通过分析现有的学习交流平台存在的问题，结合大学生的实际需求，本论文采用微信小程序开发技术，设计了一个注重互动和个性化的学习交流平台，旨在提高大学生的学习效果和学习体验。关键词：微信小程序，大学生，学习交流，功能，需求引言：随着移动互联网的蓬勃发展，智能手机在大学生中的普及

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2024-12-05

基于改进U-Net模型的高分辨率遥感影像中城市建筑物的提取基于改进U-Net模型的高分辨率遥感影像中城市建筑物的提取摘要：在高分辨率遥感影像中，城市建筑物的提取一直是一个关键的任务，对于城市规划和地理信息系统等领域具有重要意义。本论文针对传统的提取方法存在的问题，提出了基于改进U-Net模型的城市建筑物提取算法。该算法将U-Net模型中的编码器替换为ResNet模型，并引入自适应上采样模块，以提高模型的性能。实验结果表明，我们提出的算法在提取城市建筑物方面取得了较好的效果，并且相较于传统方法，在速度和准确

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2024-12-05

基于改进MobileNet-SSD的路面裂缝图像检测算法标题：基于改进MobileNet-SSD的路面裂缝图像检测算法摘要：随着城市发展，路面裂缝的检测和维修变得越来越重要。传统的人工检测方法效率低下，成本高昂。本论文针对路面裂缝图像检测问题，提出了一种基于改进MobileNet-SSD的路面裂缝图像检测算法。首先，介绍了MobileNet-SSD算法的原理和结构，并分析其在路面裂缝图像检测中的不足。其次，针对MobileNet-SSD在小目标检测和样本不平衡方面存在的问题，对其进行改进。最后，通过实验验

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2024-12-05

基于改进式UTAUT模型的网络学习平台多模式应用对比研究标题:基于改进式UTAUT模型的网络学习平台多模式应用对比研究摘要:随着互联网的快速发展，网络学习平台成为现代教育的重要组成部分。多模式应用是网络学习平台发展的一项关键技术，可以提供更多的学习方式和工具，提高学习效果。本文以改进式UTAUT模型为理论基础，对网络学习平台多模式应用进行对比研究，旨在深入了解多模式应用对学习者的影响，为网络学习平台的发展提供参考。1.引言网络学习平台的出现为学习者提供了全新的学习方式和机会。多模式应用是网络学习平台的重要

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2024-12-05

基于微信小程序的英语学习平台随着移动互联网的发展，智能手机的普及，移动应用成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。而微信小程序作为一种全新的应用模式，开始逐渐受到人们的关注和利用。因此，基于微信小程序的英语学习平台已经成为了一个备受关注的话题。本文将从以下几方面进行探讨：微信小程序的特点以及潜在的优势、英语学习的现状、如何利用微信小程序来优化英语学习。一、微信小程序的特点和潜在优势1.微信小程序的特点微信小程序是一种应用于微信平台的，具有微信习惯性和流畅性的轻型应用。它的性质和传统的手机应用不同，只需要通过

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2024-12-05

基于改进RetinaNet模型的接触网鸟巢检测摘要：接触网鸟巢检测是高速铁路运行安全中必不可少的一环，而现实中的接触网鸟巢检测存在着误检测率高、漏检率高等问题。本文以改进RetinaNet模型为基础，提出了一种新的接触网鸟巢检测方法，通过增加数据量、优化网络结构和引入聚合金字塔特征等策略，有效提高了检测精度和效率，本文方法在接触网鸟巢检测方面的实验结果表明，本方法在保持高准确率的同时，极大地提高了检测速度，具有很好的推广应用价值。1.引言随着我国高速铁路的不断发展，高速铁路运行安全成为了社会关注的热点话题

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2024-12-05

基于改进U-net多尺度注意力的多曝光图像融合算法基于改进U-net多尺度注意力的多曝光图像融合算法摘要：本文提出了一种基于改进U-net多尺度注意力的多曝光图像融合算法。利用U-net网络结构进行特征提取和图像融合，并引入多尺度注意力机制对不同曝光图像进行加权融合。实验结果表明，该算法在多曝光图像融合中具有较好的性能和效果。关键词：多曝光图像融合；U-net；多尺度注意力；特征提取1.引言多曝光图像融合是图像处理领域的一个重要研究方向，其广泛应用于摄影、监控、无人机等领域。多曝光图像融合的目标是从多幅曝

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2024-12-05

基于时频注意力机制与U-Net的骨导语音鲁棒增强方法基于时频注意力机制与U-Net的骨导语音鲁棒增强方法摘要:骨导传感器技术是一种利用人体骨骼传导声音的技术，可用于从环境噪声中提取人声，即使在噪声环境中也能实现清晰的语音通信。然而，骨导语音在传输过程中由于骨骼传导的限制等因素，导致其声音质量较差。本文提出了基于时频注意力机制与U-Net的骨导语音鲁棒增强方法，具体包括两个部分：时频注意力机制和U-Net模型。关键词:骨导语音，鲁棒增强，时频注意力机制，U-Net模型1.引言骨导传感器技术是一种可以直接将声

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2024-12-05

基于改进CenterNet的航拍绝缘子缺陷实时检测模型基于改进CenterNet的航拍绝缘子缺陷实时检测模型摘要：随着无人机技术的发展和应用的广泛，航拍成为了绝缘子缺陷检测的一种重要方法。然而，航拍图像的复杂性和绝缘子缺陷的多样性给实时检测带来了挑战。本论文基于改进的CenterNet模型，针对航拍绝缘子缺陷的实时检测进行了研究。通过对数据集的分析和模型优化，实现了高效准确的绝缘子缺陷检测。实验结果表明，本模型在航拍场景下具有较好的性能。1.引言绝缘子是电力系统中重要的组成部分，用于支撑输电线路，并保持线

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2024-12-05

基于改进GoogLeNet模型的电气设备红外图像分割与识别标题：基于改进GoogLeNet模型的电气设备红外图像分割与识别摘要：电气设备在工业生产和生活中起着至关重要的作用。红外图像技术作为一种无损检测工具，广泛应用于电气设备的故障检测与预测。然而，由于电气设备红外图像的复杂性和噪声干扰，图像分割与识别仍然是一个具有挑战性的问题。本论文提出了一种基于改进GoogLeNet模型的电气设备红外图像分割与识别方法，通过对红外图像进行预处理、特征提取和分类识别等步骤，提高了电气设备红外图像分割与识别的准确性和稳定

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2024-12-05

基于显著性检测和EfficientNet的垃圾分类算法研究基于显著性检测和EfficientNet的垃圾分类算法研究摘要：垃圾分类的重要性在于有效地管理和处理日益增加的垃圾问题。本研究旨在提出一种基于显著性检测和EfficientNet的垃圾分类算法，以提高垃圾分类的准确性和效率。首先，我们通过显著性检测技术来识别图像中的垃圾物体。然后，利用EfficientNet模型对垃圾物体进行分类。实验证明，我们提出的算法在垃圾分类任务上表现出较高的准确性和效率。关键词：垃圾分类、显著性检测、EfficientNe

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2024-12-05

基于改进的FasterR-CNN目标检测算法本文将介绍基于改进的FasterR-CNN目标检测算法。目标检测是计算机视觉领域中非常重要的任务之一，其目的是在图像中识别和定位出特定的目标。FasterR-CNN是目前应用最广泛的目标检测算法之一，其在检测效果和速度方面表现出色。但是，FasterR-CNN仍然存在一些缺陷，例如定位精度低、计算复杂度高和一些层次性的问题。因此，本文将介绍基于改进的FasterR-CNN算法，旨在提高检测精度并减少计算时间。1.FasterR-CNN算法FasterR-CNN（

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2024-12-05