在上一篇总结中，我们使用了线性下降的方式来计算剩余使用寿命，最后的预测效果并不理想。所谓的线性下降，打个比方：假如一台发动机的寿命是200个循环（CY），线性下降就是用一次少一次。如果今天如果用掉了6CY，那么从明天开始，剩余的使用寿命就是194CY。
C-MAPSS是由NASA开发并公开可用的一款仿真软件，能够模拟发动机在不同飞行条件下的运行情况，包括各种操作设置、环境条件和潜在的故障模式。在官方数据共享平台上：https://data.nasa.gov，有一个大型公开可用的数据集，包含了发动机从开始运行到故障发生的所有模拟数据。该数据集是一个多变量的时间序列，通过多个传感器通道记录的数值来表征故障演变。今天我们要做的就是利用该数据集来预测发动机的剩余使用寿命。
在上一篇总结中，我们用分段线性模型来近似发动机性能衰退的不同阶段，最终的预测效果有了极大的提升。今天我们再基于分段线性模型，尝试使用XGBoost算法来对RUL进行预测，对比一下与LSTM谁的性能更优一些。
在上一篇总结中我们使用XGBoost算法预测了发动机的剩余使用寿命，结果差强人意。今天，我们继续学习一种新的算法：随机森林（Random Forest）。
振动分析是一种通过观察系统振动特征的变化，发现异常并监控变化的过程。任何运动物体的振动特征都由振幅、强度和频率的变化来描述。这些振动特征可以与物理现象相关联，从而通过振动数据了解设备的运行状态。
旋转机械是指通过旋转运动来完成工作任务的机械设备，如汽轮机、压缩机、电机、发电机、泵、水轮机等，其发生故障的主要特征是机器伴有异常的振动和噪声，其振动信号从幅域、频域和时域反映了机器的故障信息。
主轴承被称为掘进机“心脏”，其精确状态监测和故障诊断是保证TBM刀盘驱动安全高效的前提。在隧道掘进机强噪声和跨工况条件下，传统的信号分解和机器学习方法难以提取微弱的故障特征并实现较高的故障分类精度，泛化性能仍有较大提升空间。
轴承是机床、汽车和发动机等现代机械设备的重要组成部分。一旦轴承出现故障，这些设备的安全就会受到威胁。因此，轴承故障诊断，尤其是初期故障的检测至关重要。它可以及时确定轴承的运行状态和故障类型，以便及时采取维护和修理措施，提高设备的运行安全性和可靠性。然而，在极其复杂的运行条件下，轴承故障在萌芽阶段产生的脉冲信号往往很弱。这些微弱的信号往往会被严重的噪声和谐波干扰所掩盖。因此，有效提取初期故障特征已成为轴承故障领域的一个挑战性问题和热门研究领域。
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当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
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2022年5月，全球首款全自动生成的32位RISC-VCPU"启蒙1号"由中国科学院计算技术研究所利用AI技术成功设计。AI的利用，将生产周期从数月降至5小时生成400万逻辑门，效率提升至1/1000，标志着芯片设计进入智能化时代
在新一轮科技革命和产业变革深入推进的背景下，高质量数据集已成为支撑人工智能发展和行业智能化转型的关键基础。近年来，国务院国资委围绕实施央企"人工智能+"行动和产业焕新行动，将高质量数据集建设作为提升中央企业智能化能力和核心竞争力的重要抓手，通过专题部署、示范发布和平台建设等方式，持续推动数据资源向可用、可管、可共享的数据资产转化。与
近年来，国家高度重视数据产业发展，将数据列为生产要素，并持续强化数据标准化工作。自2021年起，《国家标准化发展纲要》《“十四五”数字经济发展规划》《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》等多项政策文件陆续出台，大力推动了公共数据、企业数据、个人数据的标准体系建设。2024年，国家发展改革委、国家数据
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