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URI RUL和URN的区别

首先返回一下三个缩写的含义 URI 统一资源标识符（Uniform Resource Identifier) URL 统一资源定位（uniform resour...

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机器学习与工业(一)-预测性维护

3.3、matplotlib: Python绘图库的扛把子;后续特征的简单可视化，神经网络的训练过程的Loss，轴承或设备Remianing Useful Life （RUL）的可视化也是用得到的。...1、利用回归类预测剩余使用寿命（RUL）或故障时间； 2、二分类预测设别是否会在特定时间范围内失效； 3、多类分类：预测设备是否会在不同的时间窗口失效；计算RUL # Data Labeling -...generate column RUL rul = pd.DataFrame(train_df.groupby('id')['cycle'].max()).reset_index() rul.columns...= ['id', 'max'] train_df = train_df.merge(rul, on=['id'], how='left') train_df['RUL'] = train_df['max...'] <= w1, 1, 0 ) train_df['label2'] = train_df['label1'] train_df.loc[train_df['RUL'] <= w0, 'label2'

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一种改进的深度极限学习机预测锂离子电池的剩余使用寿命

目前，锂离子电池剩余使用寿命（RUL）的预测方法主要有三种：基于机理的模型、半经验模型和数据驱动模型。...它通过分析实时检测到的锂离子电池的运行数据，包括人工神经网络、支持向量机和其他预测方法，构建了预测锂离子电池RUL的退化模型。锂离子电池广泛应用于许多领域。...锂离子电池的RUL预测已成为研究热点，锂离子电池RUL预测也成为研究热点。为了降低电容数据的噪声，使用小波分析来降低噪声，通过差分进化改进了相关向量机（RVM），并提出了一种新的预测方法。...为了改进健康状态（SOH）和RUL预测，使用了一种变体长短记忆神经网络。通过进一步提取电池老化的健康指数，使用改进的极端学习机（ELM）完成特征提取，比其他算法更具竞争力。...因此，可以直接观察到且不受环境影响的间接数据通常用于锂离子电池RUL预测。本文使用了NASA 18650电池老化数据集的数据。NASA总共对锂离子电池进行了九次老化循环。

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白山头讲PV: 用calibre进行layout之间的比对

system GDS -refdesign chip_top_ref.gds chip_top -design chip_top.gds chip_top -write_xor_rules xor.rul...diff -resultformat ASCII 执行完毕后，就会产生 "xor.rul" rule 文件。...calibre -drc -hier -turbo -hyper -fx xor.rul | tee xor.log & 然后在RVE中查看结果就可以了。

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共享资源的线程安全性Local VariablesLocal Object ReferencesObject Member VariablesThe Thread Control Escape Rul

如果某段代码可以正确的被多线程并发的执行，那么我们就称这段代码是线程安全的，如果一段代码是线程安全的那么他肯定不会出现资源竞速的问题。资源竞速的问题只发生在多个...

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【工业AI热榜】LSTM+GRU融合实战：设备故障预测准确率99.3%，附开源数据集与完整代码

基于NASA电池老化与PHM轴承数据集的实验表明，该模型故障分类准确率达99.3%，剩余使用寿命（RUL）预测RMSE≤1.5，较单一模型性能提升12%-18%。...= self.regressor(gru_out) return cls_pred, rul_pred # 训练循环 def train_model(model, train_loader...range(epochs): model.train() train_loss = 0.0 for batch_x, batch_cls, batch_rul...loss = criterion_cls(cls_pred, batch_cls) + 0.1*criterion_rul(rul_pred.squeeze(), batch_rul)...四、结果可视化：99.3%准确率的实战证明 4.1 模型性能对比模型准确率 F1-score RUL预测RMSE 推理速度(ms/样本) 单一LSTM 88.7% 0.86 3.2 28.6 单一GRU

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基于深度学习的航空发动机剩余寿命预测

基于数据驱动的RUL预测方法是大数据时代的产物，吸引了众多学者们的目光。...该方法不必过度依赖于物理失效模型和领域专业知识，而是直接立足于传感器监测数据本身，运用信号处理等技术对其进行分析和挖掘，提取反映系统退化失效的特征，最终实现对设备的RUL预测，具体框架如下图所示：图片系统框架...本项目利用CMAPSS开源数据集进行训练，通过LSTM模型对传感器采集的数据进行识别，预测出涡轮喷气发动机风扇的剩余寿命（RUL），后续和同学一起成功部署到边缘网关~数据集介绍...因此，本文通过构建LSTM网络，实现了基于数据驱动的健康状况评估建模方法和RUL预测方法。...,knee_point_np): # unit_number_RUL_scaled_list表示传感器采集的发动机所有数据；列表的维度为100，表示100组实验；每个组实验采集的数据为(n

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【HTML跳转】html以及 js设置多域名跳转功能

" scrolling="auto" noresize> 6：定时的域名跳转代码 rul...=http://gzlongtengfei.com"> 此代码可以让网页在一定的时间内，跳转到另外一个网页上，其中content=" 为跳转前停暂的秒数，rul= 为跳转的域名 rul=http://gzlongtengfei.com"> 此代码可以让网页在一定的时间内，跳转到另外一个网页上，其中content=" 为跳转前停暂的秒数...，rul= 为跳转的域名。

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CNN+LSTM+Attention多热点搭配！又是创新性拉满的高分思路！！

of Aero‑engines Based on CNN‑LSTM‑Attention 方法：论文介绍了一个结合了卷积神经网络、长短期记忆网络和注意力机制的预测方法，用于预测航空发动机的剩余使用寿命（RUL...模型首先使用CNN提取输入数据的特征，然后将提取的数据输入到LSTM网络模型中，最后通过加入注意力机制来预测航空发动机的RUL。...创新点：提出了一种创新的组合预测方法，整合了卷积神经网络、长短期记忆网络和自注意力机制，用于更准确地预测航空发动机的剩余使用寿命（RUL）。

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仿12306查询火车票功能

先上效果吧 public class SearchTrainController implements X509TrustManager { private static String QUERY_RUL...+ "&from_station=" + from_Station + "&to_station=" + to_station; System.out.println("URL:"+QUERY_RUL...+ param); URL url = new URL(QUERY_RUL + param); HttpsURLConnection con = (HttpsURLConnection)

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利用Python完成对王者荣耀英雄全皮肤的下载

cname_skin_count[item[0]] = len(item[1].split('|')) return cname_skin_count def get_skin_name_url(skin_base_rul...count in cname_skin_count.items(): #print(cname) #print(count) #print(skin_base_rul...) #print(cname_ename[cname]) base_url = skin_base_rul+str(cname_ename[cname])+'/'+str

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MyEMS 的智慧大脑：从能耗建模到预测性维护的全流程技术逻辑

步骤 3：剩余寿命预测（RUL）—— 判断 “还有多久坏”异常预警后，需进一步预测设备的 “剩余使用寿命”（Remaining Useful Life, RUL），为维护计划提供时间依据。...通过 Weibull 分布模型，预测某轴承在当前磨损速度下，剩余寿命为 20 天；机器学习法：对于复杂设备，采用深度学习模型（如 CNN-LSTM），输入历史故障数据、实时状态数据、能耗数据，直接预测 RUL...步骤 4：维护决策输出 —— 给出 “具体方案”根据 RUL 与设备重要性，MyEMS 会输出优先级化的维护建议：高优先级：关键设备（如生产线核心电机），RUL≤7 天，立即生成维护工单，同步通知运维团队...；中优先级：一般设备（如辅助空压机），RUL 15-30 天，纳入下周维护计划，避开生产高峰；低优先级：非关键设备（如备用风机），RUL＞30 天，持续监测，待下次预警后调整。...MyEMS 实现预测性维护：状态监测：实时采集电机的电流、温度、振动数据，以及焊接产量、能耗数据；异常预警：MyEMS 发现电机电流波动度从 ±2% 升至 ±6%，单位焊接能耗上升 4.5%，触发二级预警；RUL

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GeoServer服务访问权限控制

} //身份验证不通过返回空字符串或者非用户名其他，根据自己业务返回 return ""; } 写完验证接口之后，webService RUL...authkey=123456 调用geoserver时，geoserver会先把authkey=123456这个值去请求webService RUL中自定义验证接口注意事项 geoserver服务器调用一次验证成功之后

3.8K3 0

智能制造中的AI预测性维护：从理论到实战的深度解析

边缘网关Kafka/Flume)B -->|流式ETL| C[特征工程PySpark]C -->|特征向量| D[模型推理PyTorch Lightning]D -->|剩余寿命RUL...Transformer4.1 模型选择矩阵场景数据量推荐算法解释性训练时间已知失效模式1–10 k样本TabNet+SHAP高30 min未知异常检测100 k样本Isolation Forest中5 min序列预测RUL...data, dtype=np.float32).reshape(1, -1, 32) pred = sess.run(None, {"input": x})[0][0][0] return {"RUL_hours

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python获取代理需要账户和密码代码模板

proxy_support, auth, request.HTTPHandler) request.install_opener(opener) response = request.urlopen("你访问的rul

1.1K1 0

干货：微信域名链接被微信封杀拦截屏蔽解决方案

4 、智能更换RUL 结构，尽量使RUL 趋于正常链接，这样机器人一般是识别不出来有问题的。

8.9K8 0

大数据驱动预测性维护：制造业如何降低60%运维成本的智能革命

正文一、预测性维护：从“救火式维修”到“未病先治” 传统运维依赖定期检修或事后抢修，而预测性维护通过实时采集设备振动、温度、电流等数据，结合AI算法预测剩余寿命（RUL），将维护时机精准锁定在故障发生前...智能模式：基于RUL动态调整 → 维护成本降低30%。工具推荐：腾讯云DLC提供无服务器架构，按数据扫描量计费，成本仅为传统集群的1/3。

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快速、直接的XSS漏洞检测爬虫 – XSScrapy

XSScrapy的XSS漏洞攻击测试向量将会覆盖 Http头中的Referer字段 User-Agent字段 Cookie 表单（包括隐藏表单） URL参数 RUL末尾，如 www.example.com

2.3K10 0

复现 sci 顶刊中的 3D 密度函数图

原文图形主要目的：解释使用该方法预测出未来时间点对应剩余使用寿命（RUL）的分布，对应的点估计和真实值。可以看出，该方法点估计和真实值非常接近，并且还给出对应点的核密度函数。...= 0,ticktype = "detailed", expand =0.5, ylim = c(1,5),zlim = c(0,0.5), xlab = "RUL

1.7K2 0

3、web爬虫，scrapy模块介绍与使用

属性，设置爬取的URL，带http parse()方法，爬取页面后的回调方法，response参数是一个对象，封装了所有的爬取信息 response对象的方法和属性 response.url获取抓取的rul...xinggan/'] def parse(self, response): current_url = response.url #获取抓取的rul

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URI RUL和URN的区别

机器学习与工业(一)-预测性维护

一种改进的深度极限学习机预测锂离子电池的剩余使用寿命

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MyEMS 的智慧大脑：从能耗建模到预测性维护的全流程技术逻辑

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