【摘 要】
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机械设备的状态监测和故障诊断是实现现代化工业安全运行的重要手段。随着计算机、传感器和通信技术的发展,机械设备的状态监测迈入了“大数据”时代,海量数据、种类繁多、速度极快,这些都给机械故障诊断带来了新的挑战。因此,利用新理论与新方法对大数据下的机械故障实施监测和诊断以保证其准确性与高效性,已成为当前热点研究方向。而基于深度学习的新一代人工智能技术是通过挖掘数据深层特征和自主学习知识来实现智能故障诊断
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机械设备的状态监测和故障诊断是实现现代化工业安全运行的重要手段。随着计算机、传感器和通信技术的发展,机械设备的状态监测迈入了“大数据”时代,海量数据、种类繁多、速度极快,这些都给机械故障诊断带来了新的挑战。因此,利用新理论与新方法对大数据下的机械故障实施监测和诊断以保证其准确性与高效性,已成为当前热点研究方向。而基于深度学习的新一代人工智能技术是通过挖掘数据深层特征和自主学习知识来实现智能故障诊断的有效方法。在大数据下利用新理论与新方法对机械故障进行实时监测诊断具有十分重要的理论意义和实用价值。在实
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在生产作业过程中,工人不断熟悉设备或工序操作,加工相同单位产品的时间逐渐减少,这种现象被称为“学习效应”。在产品升级换代加快、客户个性化需求增多的社会发展趋势下,新产品、新工艺、新设备所产生的学习效应对生产的影响变得越来越突出。研究表明在不同位置加工相同产品的加工时间存在明显差异,为了增加调度的准确性,生产作业系统调度必须考虑学习效应这一影响因素。近年来,考虑学习效应的调度问题也已逐渐成为学术研究
目的 采用补肾化痰方干预去卵巢大鼠，观测肠道黏膜屏障功能变化，血清及骨组织中促炎因子与抗炎因子表达，以及该方对IL-6/JAK2/STAT3和IL-2/JAK1/STAT5信号通路、CD4+T细胞亚群辅助性T细胞17(T helper cell 17，Th17)/调节性T细胞(Regulatory T cells，Treg)平衡的影响，探讨补肾化痰方防治绝经后骨质疏松症的机制。 方法 6月龄
变胞机构基础理论的不断丰富和发展使其在各个工程领域中得到了广泛应用,此类应用主要是以面向作业任务的约束变胞机构为主。约束变胞机构在运动过程中,因构态切换产生的冲击作用使机构的运动精度下降,加剧动态输出振荡,影响整个系统的稳定性,严重时无法完成变胞过程。对考虑冲击作用的约束变胞机构动力学特性与参数优化进行研究在理论发展和工程应用上具有十分重要的价值和意义。本文以约束变胞机构为研究对象,对其冲击动力学
目的： (1)探索和总结吕文亮教授运用连朴饮加减方阻断慢性胃炎“炎癌转化”的临床经验； (2)基于网络药理学探讨连朴饮加减方治疗慢性萎缩性胃炎的核心靶标以及网络作用机制； (3)探索连朴饮加减方对慢性萎缩性胃炎炎症微环境、血管新生途径中核心靶标的调控作用。 方法： (1)采用文献研究方法，通过收集与查阅国内外有关慢性胃炎“炎癌转化”的文献资料，系统梳理和探讨慢性胃炎“炎癌转化”的病理机制