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风力发电机行星齿轮箱数据集及故障诊断

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。

  • 2024-05-05
  • 阅读865

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！

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！

  • 2024-05-05
  • 阅读316

图神经网络通俗介绍(GNN)

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。

  • 2024-05-05
  • 阅读227

图神经网络模型原理及前沿

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。

  • 2024-05-05
  • 阅读242

图神经网络(GNN)系统介绍及实践（Pytorch）

本文介绍了有关图神经网络的所有内容，包括 GNN 是什么、不同类型的图神经网络以及它们的用途。此外，还展示了如何使用 Pytorch 构建图神经网络。

  • 2024-05-05
  • 阅读295

神经网络-图神经网络（GNN）

神经网络最近的成功推动了对模式识别和数据挖掘的研究。机器学习任务，如对象检测、机器翻译和语音识别，已经通过端到端的深度学习范式（如 CNN、RNN 或自动编码器）被赋予了新的生命。 深度学习擅长捕捉欧几里得数据（图像、文本、视频）的隐藏模式。但是，如果是从非欧几里得域生成数据，对象之间具有复杂关系和相互依赖关系的图形，该怎么办？ 这就是图神经网络 （GNN） 的用武之地了，这也是本文中要深入探讨的：从图论和基本定义开始，继续讨论 GNN 的形式和原理，最后介绍 GNN 的一些应用。

  • 2024-05-05
  • 阅读254

万字解读AI Agent架构体系，API和RPA将成为重点

与提示词、微调等大模型应用相比，AI Agent的独特之处在于其不仅能为用户提供咨询，还能直接参与决策与执行环节。Agent能够落地的核心在于。此一进步的核心在于，任务规划这一关键环节被完全委托给了AI大模型。这基于一个前提：AI大模型具备深刻洞察与感知世界的能力、丰富的记忆存储、高效的任务分解与策略优化、持续的自我反思与内在遐想，以及灵活运用各类工具的技能。

  • 2024-04-26
  • 阅读305

聚酰亚胺薄膜的改性、分类与在电子行业中的应用

聚酰亚胺是综合性能最佳的有机高分子材料之一，耐高温达 400℃C以上，长期使用温度范围-200~300℃，无明显熔点，高绝缘性能，103 赫下介电常数 4.0，介电损耗仅0.004~0.007。而由于其在性能和合成方面的突出特点，不论是作为结构材料或是作为功能性材料，其巨大的应用前景已经得到充分的认识，被称为是"解决问题的能手",并认为没有聚酰亚胺就不会有今天的微电子技术”。由于上述聚酰亚胺在性能上的特点，在众多的聚合物中，很难找到如聚酰亚胺这样具有如此广泛的应用方面，而且在每一个方面都显示了极为突出的性能.。

  • 2024-04-28
  • 阅读251