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基于CNN-Bi-LSTM的域自适应模型预测轴承的剩余使用寿命

预测机械轴承的剩余使用寿命(RUL)在工业中至关重要。估算RUL可以评估健康状况、维护计划和显著降低成本,从而促进工业发展。现有模型依赖于具有特征变化的传统特征工程,因为操作条件对RUL预测模型的泛化构成了重大挑战。本研究侧重于基于神经网络的特征工程和RUL的下游预测,消除了对特定先验知识的需求,简化了模型的开发和维护。最初,卷积神经网络(CNN)模型用于特征工程。随后,使用双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)模型来捕捉工程特征的时间序列退化特征,并通过回归预测RUL。最后,该研究考察了模型中操作条件的影响,并整合了域自适应以最小化特征分布的差异,从而提高了模型对RUL预测的泛化能力。

  • 2025-01-06
  • 阅读561

【科普】水中石油类物质测量解决方案

石油类物质主要是由烃类物质组成的一种复杂混合物,包含少量的氧、氮、硫等元素的烃类衍生物,烃类物质一般按结构可分为烷烃、环烷烃、芳香烃和烯烃等,我们通常所接触的石油类物质主要是由碳氢化合物组成[1]。石油类物质在水中主要以漂浮油、分散油、乳化油、溶解油、油-固体物五种状态存在。

  • 2021-03-20
  • 阅读560
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衡益教授:面向多学科交叉融合的高性能多物理场智能仿真分析与设计平台

2024年6月6日,中电联输变电设备仿真技术标准化技术委员会一届三次会议暨2024年学术交流会在广州召开,南网科研院蔡希鹏院长作为主任委员主持会议并致欢迎辞。会上,中山大学衡益教授作了题为“面向多学科交叉融合的高性能多物理场智能仿真分析与设计平台”的特邀报告。征得衡教授同意,特与您分享!

  • 2024-09-02
  • 阅读559

前沿技术-极具发展潜力的20项油气勘探开发新技术

为增储上产和降本增效,未来油气勘探开发领域在向智能化方向迈进 的同时,将陆续推出或应用一些新技术、新装备、新材料。跟踪分析 世界石油科技最近进展,筛选出 20 项在未来 10 年极具发展潜力的油气勘探开发新技术,具体包括:智慧地质、勘探开发一体化智能化协同平台、智能油田、纳米智能驱油技术、井下油水分离技术、地下原位改质技术、高精准智能压裂、智能化海底工厂、浮式 LNG 装置、海域天然气水合物安全高效低成本开发技术、压缩感知地震勘探技术、人工智能地震解释技术、弹性波成像技术、随钻前探与随钻远探技术、光纤测井技术、“一趟测”测井技术、耐超高温井下仪器及工具、智能钻井、连续运动智能钻机、双壁管反循环钻井。

  • 2021-04-08
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智能机器人系统

应用在机械制造的过程中在提升工作效率的同时也能对工作的安全和质量进行保障。在我国当前机械制造业发展中虽然对智能化的技术进行了应用,但是由于对于智能化的技术发展处在初期阶段

  • 2022-02-07
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《艾森折-某五百强大型集团公司管控模式设计》

业绩主体明确,业务边界清晰, 形成业务组合管理的布局, 并对不同业务实施差异化管控, 强化核心主业管控。 设计符合企业战略发展规划,切实可行的管控模式转型实施 路径图,并进行与之配套组织架构变革管理。 优化总部职能,满足总部对板块、子分公司的管控要求。 满足市场化、国际化的要求,实现机构扁平、运作高效,各 项职能支持业务的发展。 打造统一的品牌形象,构建基于价值客户的营销体系,对重 要客户进行垂直化管理, 支持市场拓展能力的提升。 强化与国际接轨,实现海外业务的深耕细作和国内外的业务 协同,提升海外竞争力。 整合内部资源,开展专业化、集约化运作,提升核心竞争力 的同时控制成本,提升效益。

  • 2023-03-26
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外部数据在信贷风控和经营中的应用

本文将介绍外部数据在信贷风控经营中的应用实践。把数据用好最核心的是把握三个要点,第一点了解数据要用在什么地方、解决什么问题,于风控经营而言就是要用在什么策略/模型上,解决优胜劣汰问题;第二点,需要了解数据自身的特点及适用场景;第三点是如何应用数据,即评估和应用方法。 本次分享主要包含四个部分,首先简要概述消费信贷风控经营的框架及所需数据类型,然后介绍引入外部数据面临的问题,进一步结合度小满信贷金融科技的实践分享应用评估方法,最后介绍如何通过联合建模提升外部数据的效果。

  • 2024-03-19
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嵌入式系统开发之道-菜鸟成长日志与项目经理的私房菜

嵌入式系统由硬件和软件组成.是能够独立进行运作的器件。其软件内容只包括软件运行环境及其操作系统。硬件内容包括信号处理器、存储器、通信模块等在内的多方面的内容。

  • 2022-02-05
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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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