截至2023年底，我国高速铁路营业里程已达4.5万km。伴随铁路路网规模扩大和成网运营，实现基础设施安全风险全面感知、设备状态准确评价、趋势变化精准预测，是确保铁路持续安全运营的重要技防手段。牛道安等结合新形势下高速铁路高质量发展和工电设备修程修制改革要求，在既有专业检测监测系统基础上，研究提出高速铁路基础设施检测监测体系框架，为推进实施基础设施精准维修和预防性状态修，以及提高维修效率、降低维修成本奠定了理论基础。
抗蛇行减振器作为高速动车组二系悬挂系统的关键零部件，对改善车辆运动稳定性、提高车辆系统的临界速度具有重要意义。抗蛇行减振器在高级修时需全部进行拆解维修或报废处理，若在高级修中的三、四级修时其性能尚能够满足实际使用要求，将其过早地拆解检修或者报废换新无疑增加了运用成本。
车轮是机车走行部的重要部件，不仅承受来自机车的绝大部分载荷，同时为整列车提供牵引和制动力。机车车轮受到垂向接触应力、横向力、切向摩擦力等复杂的混合应力作用。机车在运行过程中，车轮踏面、轮缘等部位的常规磨耗会导致尺寸超限问题；同时存在一定概率剥离、擦伤等伤损问题。以上问题会对机车的安全运行产生影响，因此需要对机车车轮进行相应的检测和维修，以消除安全隐患。
今天给大家推荐一个航空发动机轴承公开数据集，该数据集是以航空发动机为原型搭建的试验台，与航空发动机工况更接近，诊断起来也更具有挑战性。该数据集是2023年公开的，因此目前基于该数据集的论文不是很多，小伙伴们赶紧用起来吧！对于研究航空发动机诊断的小伙伴们，再也不用担心写论文因为只用了公开试验台数据集而被审稿人质疑啦。
继上次推荐的航空发动机轴承数据集，今天给大家推荐一个风力发电机行星齿轮箱公开数据集，该数据集是继东南大学行星齿轮箱数据集的第2个行星齿轮箱数据集，该数据集有5种健康状态、8个转速，还考虑了不同安装效果，诊断起来更具有挑战性。该数据集是2023年公开的，因此目前基于该数据集的论文不是很多，小伙伴们赶紧用起来吧！对于研究风力发电机故障诊断的小伙伴们，再也不用担心写论文找不到数据啦。
机械故障诊断干货 | (电机、减速机、风机)振动传感器部署指南，附图详解！
由于神经网络在模式识别和数据挖掘领域的实用性和简单性，近年来它的受欢迎程度大大提高。在深度学习中使用 CNN、RNN 和自动编码器来完成目标识别和语音识别等任务，导致了对神经网络研究和开发的大量投资。
图神经网络（GNN）是一种用于学习图结构数据的深度学习框架。通过制定针对节点和边的策略，GNN能够将图数据转化为规范形式，并输入到神经网络中进行训练。在节点分类、传播边信息和图聚类等任务上，GNN表现出卓越的性能。
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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。
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大模型是指通过在海量数据上依托强大算力资源进行训练后能完成大量不同下游任务的模型。大模型以其在模型精度和泛化能力等多个指标上超越传统AI模型的表现，以及赋能千行百业的巨大潜力，成为当今世界各国人工智能技术发展的核心方向。
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