简介：摘要：时间序列作为时间观测值的集合，在机器学习和人工智能领域引发了广泛的关注。时间序列预测是获取未来趋势的重要课题之一，研究结果可以为各种应用提供依据，例如优化、控制以及生产计划等。因此，已经提出了许多模型来解决这个问题。但是时间序列数据往往呈现出非平稳、非线性和多维度等特点，单一的深度学习模型难以有效提取时间序列的深层特征，难以挖掘数据的内在特性和识别出数据间的潜在模式。

简介：摘要：随着工业4.0的推进，工业控制网络（Industrial Control Systems, ICS）在现代社会中的重要性日益凸显。然而，这些网络的复杂性和连接性也使其成为恶意攻击的潜在目标。为了保障ICS的稳定运行和关键基础设施的安全，研究有效的入侵检测技术显得尤为迫切。本文将深入探讨如何利用深度学习的先进算法，提升工业控制网络的入侵检测性能，实现更精准、实时的威胁识别。

简介：摘要：人脸识别技术作为当今社会的研究热点技术，使得各种各样的人脸识别系统应运而生。人脸识别系统中能集合图像采集、图像预处理和人脸检测等多种系统部分为一体，提取出人脸特征最重要的部分，从而判断人脸的属性，识别人的身份。下面将对人脸识别系统的设计与实现进行详细的讨论和分析。

简介：摘要：本文致力于设计一种基于机器学习的建筑施工现场智能监测与控制系统。该系统整合了先进的机器学习算法，通过对施工现场的数据进行实时监测与分析，能够实现对施工进度、安全状况以及资源利用的智能化管理。系统利用传感器网络实时采集数据，并通过机器学习模型对数据进行预测和分析，从而提前识别潜在的施工风险，并自动调整施工计划以保障施工进度和质量。该系统的设计将为建筑施工现场提供更高效、安全、智能的管理手段。