人工智能文献记录专栏，专栏地址：https://blog.csdn.net/u014157632/category_9760481.html，总目录：https://blog.csdn.net/u014157632/article/details/104578738。不定期更新2020 Deep Learning Algorithms for Bearing Fault Diagnost...
原创
2021-12-04 17:43:33
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text-emphasis家族总共有4个CSS属性，分别是：text-emphasistext-emphasis-colortext-emphasis-styletext-emphasis-position1. text-emphasis-colortext-emphasis-color属性没什么好说的，表示用来强调的字符的颜色，初始值就是当前文字的颜色。2. text-emphasis-styl
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2024-06-07 05:28:49
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人工智能文献记录专栏，专栏地址：https://blog.csdn.net/u014157632/category_9760481.html，总目录：https://blog.csdn.net/u014157632/article/details/104578738。不定期更新2020年 Li X, Hu Y, Li M, et al. Fault diagnostics between...
原创
2021-12-04 17:23:46
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PHM是Prognostic and Health Management 的缩写，即故障预测与健康管理。PHM广泛应用于各个领域。是综合利用现代信息技术、人工
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2021-12-04 17:35:14
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人工智能文献记录专栏，专栏地址：https://blog.csdn.net/u014157632/category_9760481.html，总目录：https://blog.csdn.net/u014157632/article/details/104578738。不定期更新2020年2019年 A convolutional neural network based on a ca...
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2021-12-04 17:23:01
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PHM技术代表了一种理念的转变，是装备管理从事后处置、被动维护，到定期检查、主动防护，再到事先预测、综合管理不断深入的结果，旨在实现从基于传感器的诊断向基于智能系统的预测转变，从忽略对象性能退化的控制调节向考虑性能退化的控制调节转变，从静态任务规划向动态任务规划转变，从定期维修到视情维修转变，从被动保障到主动保障转变。引自：《智能运维与健康管理》（作者：肖雷，张洁）。由清华大学出版社「智造苑」原创
原创
2024-02-22 14:35:42
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计算机领域顶会期刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine IntelligencePAMI是由IEEE计算机学会出版的月度同行评审科学期刊。 它涵盖了计算机视觉和图像理解，模式分析和识别以及机器智能的研究。 机器学习，搜索技术，文档和手写分析，医学图像分析，视频和图像序列分析，基于内容的图像和视频检索，以及面部和手势识别等。影响因子： 1
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2024-05-07 11:23:14
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聚焦工业设备健康管理，解析 PHM 平台选型六大核心指标：数据采集能力（传感器兼容 / 精度）、数据分析处理、故障诊断预测、系统集成扩展、人机交互便捷性及数据安全可靠性，为企业选型提供科学参考，助力实现设备智能运维。
简单介绍一下PHM技术的概念、PHM系统组成、发展历史和设涉及的关键技术。
PHM技术的研究是笔者硕士的研究方向，下面将从以下几个方面进行介绍：PHM技术的概念PHM系统组成PHM技术的发展历史PHM涉及的关键技术1. 概念PHM，其英文名称为Prognostics and Health Management，PHM技术旨为设备状态的实时监控和健康预测提
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2023-11-24 23:45:42
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港口设备 PHM（预测性健康管理）是守护港口设备的 “智慧卫士”。它依托传感器、数据分析算法、物联网和云计算等技术，实现设备实时监测、故障诊断与预测性维护，能提升设备可靠性、降低维护成本、提高生产效率，为港口高效运转保驾护航。
人工智能文献记录专栏，专栏地址：https://blog.csdn.net/u014157632/category_9760481.html，总目录：https://blog.csdn.net/u014157632/article/details/104578738。不定期更新2020 Zhou F, Yang S, Fujita H, et al. Deep learning faul...
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2021-12-04 16:22:57
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在信息技术飞速发展的今天，数据中心承载着众多的重要使命，服务器作为数据中心基础设施中最为关键的支撑，它的健康安全状态越来越多的业界管理者重视。基于数据中心提高运营效率，保障数据安全，并对服务器健康安全监测提出越来越高的需求，由此，北京昕辰宏伟软件有限公司推出了昕辰PHM服务器健康监测管理系统。
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2013-12-13 15:33:31
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本文章包含以下内容： 数据: lris数据集; 模型: Softmax回归模型; 损失函数:交叉嫡损失; &
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2023-12-02 13:32:31
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本文聚焦 PHM（预测与健康管理）平台，先对比运维模式进化，点明其为数字化运维基石；再拆解四层架构中 PHM 的作用；随后给出五步落地法，还提醒避坑要点，旨在助力制造业企业摆脱传统运维困境，实现从被动响应到主动预测的变革，搭建高效数字化运维体系。
文章解析工业 PHM 平台借 AI 提前 30 天预知设备故障的技术，含振动监测、温度传感等多参数协同分析、边缘计算实时处理及 AI 模型训练逻辑，某钢厂案例显示该技术使轧机轴承寿命延长 40%，降低非计划停机损失。
对我们来说，一直坚持做比赛，除了奖金以外，能够与同行顶尖高手过招以及认识各种行业大咖对我们是更有吸引力的事情。
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2021-07-27 17:48:57
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Phantom 团队很高兴推出 BSC 主网“体验并赚取”活动，向我们的社区成员介绍我们在 BSC 链上的新功能。参与者只需按照以下分步说明进行操作，就有资格获得 5,000,000 个 ...
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2021-11-13 15:33:42
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目录1 卷积2 上采样3 反卷积3.1 反卷积的数学推导正向卷积的实现过程用矩阵乘法描述卷积反卷积的输入输出尺寸关系卷积和反卷积的关系**Relationship 1：**3.3 反卷积的应用3.4 利用pytorch验证反卷积的计算参考 1 卷积可以看一下这篇文章：2 上采样在应用在计算机视觉的深度学习领域，由于输入图像通过卷积神经网络(CNN)提取特征后，得到的特征图（Feature map
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2023-12-25 11:42:21
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“2020数据猿年度金猿策划活动”榜单及奖项评选
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2024-04-20 18:53:56
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直接开撸轴承全寿命信号处理！今天咱们拿PHM2012数据集当例子，手把手走一遍时频域特征提取流程。搞振动信号分析的老铁都知道，特征工程直接决定后续预测模型的上限，这环节绝对不能拉胯。
先看数据长啥样。PHM2012的振动信号是典型的时序数据，原始信号长这样：
% 加载单条振动信号示例
load('bearing_vibration.mat');
plot(signalData);
xlabel(
