开发了一种新的深度学习框架，以实现高精度的机器故障诊断，使用转移学习，以启用和加速训练的深度神经网络。与现有方法相比，该方法训练速度更快，精度更高。首先，通过进行小波变换，将原始传感器数据转换成图像以获得时间-频率分布。接下来，使用一个预训练的网络来提取较低层次的特征。标记的时频图像然后被用来微调更 ...
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2019-10-04 14:52:45
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研究内容为齿轮变速箱。 变速箱健康监测和动力系统诊断结果的有效表示仍然具有挑战性。本文以齿轮箱为例，提出了一种利用深度学习将一维时间序列分析诊断结果转化为故障类型和图形说明的图形图像的新方法。具体地说，小波分析将时间序列转换为时频图像。接着，深度卷积神经网络（DCNN）从这些图像中学习时间-频率域中 ...
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2019-10-03 13:01:20
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1.Spark Streaming功能介绍1）定义Spark Streaming is an extension of the core Spark API that enables scalable, high-throughput, fault-tolerant stream processin ...
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2019-09-20 20:58:20
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环境：macOS 10.14.6 VMware Fusion版本：11.0.1 QT版本：qt-creator-linux-x86_64-opensource-2.5.2.bin 安装时出现：segmentation fault 解决办法：在linux环境下重新下载qt,再进行安装(可能是由于从ma ...
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2019-09-15 01:48:01
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什么是图像分割 图像分割(Image Segmentation)是图像处理最重要的处理手段之一 图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干(N)个cluster集合，每个集合包含一类像素。 根据算法分为监督学习方法和无监督学习方法，图像分割的算法多数都是无监督学习方法 - KMeans 距离... ...
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2019-09-11 12:09:55
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Abstract— Video object segmentation, a binary labelling problem is vital in various applications including object tracking, action recognition, video ...
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2019-09-05 23:21:38
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论文题目：《BiSeNet: Bilateral Segmentation Network for Real-time Semantic Segmentation》 论文摘要：语义分割同时要求丰富的空间信息和大小不同的感受野。然而，通常我们为了达到实时的推理速度，会降低图像的空间分辨率，从而导致效果 ...
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2019-09-03 11:55:06
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本文是236357Distributed Algorithms The byzantine generals文档的总结。 fault VS Byzantine fault 一般来说，fault就是指一个replica在运行中因为各种原因发生了错误，无法参与接下来的消息交换。fault之后这个repl ...
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2019-09-02 19:50:17
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scanf("%d%d%d",year,month,date); 忘记在year，month，date前少了&后，程序运行会没有输出，调试时会出现“Program received signal SIGSEGV, Segmentation fault.”错误： ...
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2019-09-02 18:54:31
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本文对基于RCNN框架的几个模型进行介绍和总结。 ![目标检测][base64str0] RCNN 论文：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 发表时间：2014 发表作者：( ...
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2019-08-31 01:01:40
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