基于神经棒的电力变压器离线图像识别研究与应用

为解决智能移动设备在电力变压器等设备的巡检、运维工作的图像识别中难以适用于无网络的离线环境问题,本文综合考虑电力设备巡检、运维工作的实际需求和真实情况,设计一种基于神经棒的电力变压器离线图像识别系统。首先,引入卷积神经网络算法,构建深度学习图像识别模型,并利用真实图片数据集对模型进行训练调优;然后,创新地将模型集成到神经计算加速棒中,搭建电力变压器离线图像识别系统,进一步解决网络对系统的束缚;最后将本文的基于神经棒的电力变压器离线图像识别系统与现有的4G网环境下移动设备识别系统、离线环境下移动设备识别系统在贵州电网贵阳局城北分局提供的真实图片数据集上进行对比验证,结果表明本文提出的基于神经棒的电力变压器离线图像识别系统具有较高的识别准确率和稳定性。

基于卷积神经网络的电网变压器铭牌识别技术研究

针对现有的CNN网络模型在电网变压器铭牌识别应用中容易发生过拟合,训练速度慢等问题,为提高变压器铭牌识别准确率,提升训练效率,基于传统CNN算法理论提出一种I_CNN算法。首先设计全局池化层来代替传统CNN网络中的全连接层,降低过拟合风险;然后引入一种改进的softmax分类器构建softmax分类层,有效提高训练效率;最后使用实地采集的变压器铭牌图片数据集上训练I_CNN网络模型,识别准确率达96.21%,并通过对比实验表明,本文提出的I_CNN算法具有较高的准确率和训练效率。

从“大屏”到“小屏”:电视新闻主播应如何应对?

随着互联网与新媒体技术的飞速发展,以智能手机为代表的"小屏"终端逐渐成为人们信息消费、社交分享的主流平台,人们习惯于通过口袋式的移动智能手机终端来了解、接收信息。文章阐述了传统媒体的新闻主播面对电视"大屏"到手机"小屏"的媒体融合发展,从语言态势、角色定位、专业技能等方面提出应对之策。

智能化电力巡检安全隐患监管技术应用研究

针对电力巡检工作中面临的作业环境差别巨大、巡检过程监管手段缺乏、安全隐患无法识别等多种问题,依托当前的大数据分析、北斗差分精确定位、人脸表情识别等多种技术手段基础构建电力巡检全过程的智能化安全隐患监管技术研究。在巡检前对巡检任务本身属性、环境、人员等因素的综合风险评估,巡检过程中的人员状态检测与轨迹追踪,最后根据巡检任务风险评估与过程监控情况对巡检工作进行综合评价和人员考核。智能化电力巡检安全隐患监管技术的持续优化和应用实践,为今后在电力巡检工作安全管理和安全胡奠定良好的基础。

经济区域化下高中物理实验教学改革与探索

随着时代的发展,新课程理论逐渐发展成熟,而在新课程理论中物理实验的重要性愈加突出。2011年颁布的《义务教育物理课程标准》中表述了物理实验在三维目标中的具体要求,同时也在内容标准部分对物理实验和科学研究能力涉及各种要素都有所阐述。从目前的文献和调查来看,现在的高中物理实验教学现状存在着较多的问题。本文通过研究不同经济发展的区域下物理实验教学状况,再对比新标准下要求的物理实验教学水平, 总结出了我国目前高中物理存在的问题与困难, 同时针对探究实验发展现状进行分析和思考,为我国高中物理实验教学的发展提供了有意义的研究报告。

湖南省发现的首例发热伴血小板减少综合征病例流行病学调查分析

目的调查病例感染途径,了解病例居住地流行情况,为湖南省制定发热伴血小板减少综合征防控对策提供依据。方法现场流行病学调查和血清流行病学调查方法。结果患者发病前有可疑蜱叮咬史;病例居住地居民、牛、羊IgG抗体阳性率分别6.9%、66.7%和100.0%;所捉蜱核酸检测阴性;病例搜索未发现其他病例。结论湖南省局部地区存在发热伴血小板减少综合征流行,应加大监测和防控力度。