新能源汽车驱动电机装配生产线VR体验中心，以比亚迪新能源汽车驱动电机装配生产线为原型，借助虚拟现实技术模拟生成三度空间的电机装配生产线。产品使用者不但可如临其境的体验电机装配热套合装区和总装区智能化操作工艺流程，并可观摩机器人的仿真实训与示教器模拟真实操作。
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本文调研了航空发动机试验测试领域的技术成果，梳理了国内外航空发动机试验测试研究方向、主要问题、关键技术和发展趋势，介绍了国内外航空发动机试验特种测试技术，提供了国外先进测控信息，为航天发动机试验设备升级和加快研制试验提供支持，最后提出航天发动机试验测试技术的建议。
现代飞机所使用的发动机一般都采用视情维修方式，视情维修的重要基础就是及时掌握飞机、发动机的工作状况，就是对飞机与发动机进行状态监控。
基于传统机器学习的刀具磨损监测模型监测精度低且计算复杂度高，难以满足智能制造的发展需求。而基于深度学习的刀具磨损监测模型数据处理和特征提取能力较强，可明显提高监测精度，使加工过程更智能化，因此广泛应用于刀具磨损监测
视频监控对保障电网安全稳定运行起着不可忽视的作用。随着人工智能技术的发展，机器视觉在电力安全监控中表现出巨大的应用潜力。首先概述了机器视觉领域主要关注的目标检测、目标分割、目标跟踪三大任务；然后从设备状态、人员状态、环境状态三个角度出发，总结分析了机器视觉技术在输变电设备状态检测、人员状态判别、重要区域环境状态监测三大典型应用场景的应用及研究进展；最后就机器视觉技术在电力安全监控领域落地应用存在的问题进行分析并提出了相关建议。
不透水面作为城市化水平以及城市环境的重要评价指标，其提取已经是当下的研究热点。与单时相影像相比，时间序列制图能够获取其准确的变化趋势，对于监测城市的快速发展具有重要意义。
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当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
LSTM，善于建模时间序列的非线性动态模式；能够捕捉长期依赖信息。但是训练复杂，对特征解释力较弱。 而随机森林，具有强大的特征选择能力，稳定性高，训练速度快，抗噪性强。但是不擅长捕捉时间序列中的序列依赖性 将二者结合起来的混合模型优势： LSTM用于建模时序依赖性，提取深层次的时间动态特征； RF用于建模非线性关系与残差校正，增强模型稳定性与泛化能力； 结构更灵活，预测更准确，解释性更强。
今儿和大家分别简单的聊聊：线性回归、多项式回归、贝叶斯回归~ 很多朋友不太理解，就是回归，为什么会扯到各种各样的回归？！ 咱们今儿来聊聊，希望可以帮助到你~ 线性回归是最基础、最常用的回归方法，能帮助我们快速理解自变量和因变量之间的线性关系，也是很多复杂模型的起点。 多项式回归，在此基础上增加了非线性表达能力，适合处理趋势更复杂但又不想上复杂模型的场景。 贝叶斯回归的厉害之处在于它把不确定性考虑进来了，不仅给预测结果，还能告诉你有多“靠谱”。
今儿和大家聊一个非常常用，且重要的分类模型算法：XGBoost ！ 要做分类问题（输出类别），XGBoost 是一种把很多“弱”决策树串起来，变成一个强预测器的算法。 为什么叫 Boost（提升）？每一棵树都不是独立的随机森林那样“并行平均”，而是按顺序逐棵建立：每次新增的树想要纠正前面所有树犯的错误（就像下一位选手在接力里跑得更好来补偿前面的差距）。
今儿咱们聊聊关于时间序列的一个融合案例：基于ARIMA+LSTM+Prophet融合的多尺度时间序列预测。 在实际场景中，一个模型很难吃下所有频段的信号，涉及到趋势、季节性、短期突变、异动噪声、制度切换等等。 于是就有了多尺度融合的路线：把不同频段的信号拆开来，再用最擅长处理该频段的模型去拟合，最后把各模型的预测组合起来。
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