确保机械驱动系统的安全在很大程度上依赖于准确的变速箱故障诊断。然而，实际多工况和不均匀样本分布的存在使变速箱的故障诊断更具挑战性。尽管使用卷积神经网络（CNNs）的智能故障诊断（IFD）已经显示出有希望的结果，但它们通常需要强大的反馈学习和经验丰富的超参数调整来完成不同的任务。在本文中，从深度强化学习（DRL）的角度提出了一种新的方法，称为多尺度深度注意力Q网络（MDAQN），用于不平衡齿轮箱故障诊断。引入了一种考虑类间偏差的不平衡分类马尔可夫决策过程（ICMDP），作为数据不平衡情况下增强分类策略学习的环境模拟。此外，设计了一种新的多尺度注意力卷积网络作为深度Q网络（DQN）算法的代理结构，从而提高了在复杂运行条件下的判别特征学习能力。通过利用DRL的弱反馈交互，对诊断模型进行训练，从而有效地进行不平衡齿轮箱故障诊断。在三个齿轮箱不平衡数据集上的实验结果表明，MDAQN表现出优越的特征提取能力和泛化能力，与多种现有方法相比，准确率超过99.0%。Index Terms—注意力，深度强化学习（DRL），变速箱，不平衡故障诊断，多尺度学习
在现代城市化进程中，交通拥堵已成为全球性问题。传统的交通信号控制方法往往依赖于预先设定的规则和大量的历史数据，但随着城市道路网络的复杂化和动态变化，传统方法在面对未见过的道路结构或场景时显得力不从心。因此，如何实现一种无需依赖先验数据、能够直接适配任意复杂道路结构的“零样本”交通信号控制，成为智能交通领域的重要研究方向。
一般来说，三层神经网络可以逼近任何一个非线性函数，为什么还需要深度神经网络？为什么深度学习模型能够自动提取多层次特征？｜深度学习
本文提出了一种基于图片-正则化的多目标IRWN来解决多目标过程建模问题。在常规IRWN中引入特征层，以提高特征提取能力。此外，采用了一个集成图片范数正则化的目标函数来捕捉目标之间的潜在关系。此外，通过Greville方法，构建了一个全局质量约束，并用于选择有效的随机参数，以同时提高性能并确保所提出方法的收敛性。最后，在六个基准数据集和真实的多目标建模过程中测试了所提出方法的泛化性能。实验结果表明，所建立的模型非常适合多目标应用。 虽然MTIRWN可以有效地处理多目标建模问题，但仍需要考虑一些局限性。1）随着概念漂移问题的出现，MTIRWNs的准确性和鲁棒性肯定会受到影响。在未来，将进一步探索考虑概念漂移的鲁棒和自适应增量学习。2） 由于ADMM和特征层的结合，MTIRWN的构建需要花费更多的时间。在未来的工作中，将采用基于GPU的优化方法，并探索有限元纯层参数确定方法，以降低计算成本。3） 在未来，我们将考虑大量隐藏节点的建模误差缓慢下降的现象。并且，我们希望将所提出的方法与建模误差的加速减小方法相结合，建立一个隐藏节点较少的强大多目标学习模型。
强化学习位于多个领域的交叉点，但其基本理念相同：决策科学。在计算机科学中，它是机器学习；在神经科学中，它是奖励系统。在工程学中，它是最优控制。
动态规划一般需要具备2个性质：最佳子结构→你可以将某些 RL 问题分解为≥2 个部分，然后解决它们，最后将它们组合起来找到最佳问题，从而解决该问题。重叠子问题→子问题可以出现多次，通过将问题分解为子问题，我们可以获得一些好处。
首先回顾这个系列前几篇文章：自动驾驶算法——理解强化学习（一） 和 自动驾驶算法——理解强化学习（二）和自动驾驶算法——理解强化学习（三）。
MC 方法很简单；你只是直接从经验情节中学习。它之所以无模型，是因为没有任何关于 MDP 转换/奖励的知识。它使用简单的“价值 = 平均回报”这一想法从完整的情节中学习。警告：只能将 MC 应用于情节 MDP，并且所有情节都必须终止。
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我国数字政府建设已全面呈现一体化发展态势。从政策沿革 看，数字政府建设正从宏观到微观推进一体化建设布局；从服务方 式看，政府数字履职应用日益趋向一体化协同联动
包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应
清华之后，北大也不甘示弱，推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的，而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的，所以总体上内容更加专业、全面和深入，尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化，可以说是不可多得的优质资料。
高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务 1。发展新质生产力是推动高质量发展 的内在要求和重要着力点 2。而发展新质生产力的核心要素，根本上在于能够催生新产业、新业态、 新商业模式（即“新经济”）的科技创新。
本文提出一种频率偏差与电压刚度约束下的多直流馈入受端电网优化调度方法。具体实现思路是利用一次调频模型建立频率稳定约束，避免直流闭锁造成的频率失稳风险，利用电压刚度建立电压稳定约束，避免机组开机方式与直流运行方式不匹配带来的电压稳定问题，并以交流系统运行成本最小化和尽可能满足直流系统期望功率为目标，建立优化模型求解。在一个改进的IEEE 39节点系统中仿真。结果表明，利用所提的多直流馈入受端电网优化调度方法，可以有效地通过调整各个时刻直流功率和开机方式，达到交流系统与直流系统运行方式相匹配的目的，保障多直流馈入受端电网的安全稳定运行。
本文考虑了网内常规机组对系统短路容量的贡献，能够准确反映不同常规机组开机组合对系统安全稳定特性的影响。基于系统短路容量分析及安全稳定分析结果，提出了一种断面极限功率解析计算方法，并通过西北某电网实际算例分析，验证了所提方法的有效性和准确性。
人工智能深蕴于计算机科学、脑科学、类脑科学、认知科学控制论等基础科学之中，直接表现为机器学习、计算机视觉,自然语言处理、智能语音、知识图谱、大模型、智能体、群体智能、具身智能等技术形态，外化为人形机器人、数字人、智能终端、智能运载工具、智能软件等产品形态 人工智能通过类脑计算增强脑力劳动的新能级，通过“机器换人”培育体力劳动的新动能，带动农业、工业和服务业中的脑力劳动与体力劳动的第四次变革，形成新兴的人工智能产业
生成一份会议通知，主题为'年度工作总结与计划部署’，参会人员包括公司各部门负责人，会议时间为下周三上午 9 点，地点为公司大会议室。通知内容需涵盖会议议程、参会要求以及会前准备事项语言简洁明了，格式规范，符合正式通知的公文格式要求。”
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