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【IEEETNNLS】基于轻量级组Transformer的边缘智能时间序列约简网络及其在工业RUL预测中的应用

最近，基于深度学习的模型，如transformer，由于其强大的表示能力，在工业剩余使用寿命（RUL）预测方面取得了显著的性能。在许多工业实践中，RUL预测算法被部署在边缘设备上进行实时响应。然而，深度学习模型的高计算成本使其难以满足边缘智能的要求。本文提出了一种具有多层次时间序列缩减的轻量级组Transformer（GTMRNet）来缓解这个问题。与计算所有时间序列的大多数现有RUL方法不同，GT MRNet可以自适应地选择必要的时间步长来计算RUL。首先，构建了一个轻量级的组Transformer，通过使用具有显著小波参数的组线性变换来提取特征。然后，提出了一种时间序列缩减策略，以自适应地过滤掉每一层不重要的时间步长。最后，开发了一种多层次学习机制，以进一步稳定时间序列缩减的性能。在真实世界条件数据集上的广泛实验结果表明，所提出的方法可以在不牺牲精度的情况下显著减少高达74.7%的参数和91.8%的计算成本

  • 2024-08-30
  • 阅读386

辛保安：投它3万亿！新型电力系统投资建设开启

“十四五”期间，南网建设将规划投资约6700亿元，以加快数字电网和现代化电网建设进程，推动以新能源为主体的新型电力系统构建， “十四五”期间国家电网计划投入3500亿美元（约合2.23万亿元），推进电网转型升级。 十四五期间合计约3万亿的投资将投向以新能源为主体的新型电力系统，为双碳目标实现作准备！更加低碳清洁高效的新型电力系统乃至新型能源系统正在铺开开建。 南网近日印发《南方电网“十四五”电网发展规划》，对比“十三五”时期，南方电网公司“十四五”计划投资额增加了33%，6700亿主要投资方向：

  • 2024-01-15
  • 阅读386

工业边缘计算平台产品介绍

传统工业场景中包含众多要素,人、机、料、法、环。“工业场景+互联网能力"从单个环节切入,寻求全面互联网化升级。通过技术带来工业制造直接成本、间接成本、人力成本下降。通过需求产品的差异化生产,为工业制造业寻找新的利润空间。物联网边缘计算、工业边缘计算、智慧家庭边缘计算、广域接入网络边缘计算、边缘云和多接入边缘计算（MEC） ,在实际部署的商业用例中，上述的六种业务形态可以独立存在,也可以多种业务形态互补并存。

  • 2021-04-15
  • 阅读385
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  • 27页
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DeepSeek-V3技术报告解读

DeepSeek-V3 是一款性能卓越的混合专家（MoE） 语言模型，整体参数规模达到 671B，其中每个 token 激活的参数量为 37B

  • 2025-02-09
  • 阅读385

计算机的本质到底是什么？

庄子说过吾生有崖，知无涯。以有限的生命去学习无尽的知识是很愚蠢的。所以，学习的终极目标一定不是知识本身，因为知识是表象的、不稳定、会过时。

  • 2022-11-23
  • 阅读385

TPU演进十年：Google十大经验及教训

David Patterson，Google杰出工程师、UC Berkeley荣誉退休教授、美国国家工程院、科学院院士、文理科学院“三院”院士。他是RISC（精简指令集计算机）、RAID（独立磁盘冗余阵列）和NOW（工作站网络）的缔造者，他与John Hennessy的著作《计算机体系结构：量化研究方法》在业内久负盛名。

  • 2022-11-23
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C++编程思想

c++编程思想pdf电子版可以帮助想学习c语言编程的同学们,这上面详细的介绍了c语言的运用以及编写,如果你遇到问题的话,在这上面都能早到解决的方法,需要的朋友可以来下载使用。

  • 2022-01-24
  • 阅读385
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  • 536页
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机器人与工业自动化

随着科技的提升，机械制造产品在人们生活中水起到的作用越来越大，所以使得人们对于智能化技术水平的需求也越来越高

  • 2022-02-07
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