《深度学习在机械设备诊断中的应用》分别在经典一维和二维卷积神经网络的的基础上，提出两种机械设备智能故障诊断方法，并通过凯斯西储大学轴承数据中心发布的数据集比较两种模型的性能。
如何更好地对机械故障进行预测和健康管理，是现代机械生产企业重点关注的问题，随着传感器硬件技术的发展和计算机存储技术的进步，可以对海量数据进行计算和存储，基于数据驱动的机械设备故障预测与维修技术也逐渐得到广泛应用。
故障轴承以激光蚀刻加工制作，人为在轴承上蚀刻单点缺陷模拟轴承的故障，缺陷点的大小设置（7，14，21，28）mils 四种类型。轴承振动数据使用加速度传感器进行信号采集，采样频率为 12000Point/S（12kHz）及 48000point/S（48kHz）。
基于数据驱动的轴承故障诊断方法依赖大量标记数据，而在实际生产过程中很难收集到大量的数据。因此小样本的轴承故障诊断具有很高的研究价值。
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依据医院总体发展目标，负责制定医院信息化网络建设规划、视频监控网络建设规划和远程会诊系统网络建设规划统筹医院信息网络、视频监控网络和远程会诊系统网络资源的建设和维护
本标准根据 IS014120:2002重新起草，由于我国法律要求和工业的特殊需要，本标准在采用国际标准时进行了修改。这些技术性差异用垂直单线标识(本网采用蓝色字表示)在它们所涉及的条款的页边空白处。在资料性附录A中给出了技术性差异及其原因的一览表以供参考。本
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
针对现有基于深度学习的潮流计算方法均基于回归模型，不具有潮流判敛功能对输入的潮流不收敛样本仍映射出虚假系统潮流分布问题，提出一种适用于潮流分析的多任务学习模型，同时具备潮流判敛及潮流分布计算功能。
本文提出了一种基于气吹灭弧原理的一体化防雷灭弧间隙，并且基于磁流体动力学原理 (MHD)对间隙电弧进行仿真分析，利用有限元仿真分析软件搭建了该一体化防雷灭弧间隙模型，分析了间隙电弧熄灭的能量消损过程。
数字孪生城市是在数字空间对物理城市进行复刻、精准映射、实时交互的数字城市，通过数字建模、感知连接、智能分析等技术，洞察物理城市运行状态，仿真推演运行趋势，形成智能交互决策，反馈于物理城市，实现对物理城市的持续优化和迭代升级。自 2017 年“数字孪生城市”建设理念被首次提出以来，在国家部委政策驱动下，数字孪生城市相关技术逐渐成熟，全国多地加快数字孪生应用场景创新实践，在文旅、城市治理和网络等热点领域形成大量优秀案例，市场规模持续增长，应用效能不断增强。
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