XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System故障检测
电故障检测的研究和实验...
摘要 - 随着电动汽车（EV）纳入日常生活的不断增长，对可靠充电站的需求已大大增加。确保这些电台的电气安全需要高质量的电感器组件，以在充电过程中保持准确性和效率。这项研究介绍了电感器自动电气故障检测系统的开发，旨在提高成本效益并降低企业的风险。首先，本文提供了不同类型的电感器的结构，标准和技术参数。然后，详细介绍了电故障检测系统的概述和工作原理。实验结果进行分析以评估系统的准确性和可靠性，证明了其提高电动电动机充电站中电感器组件性能的潜力。
心肌炎和基于DNA的抗SARS-COV-2疫苗-IJRPR 使用太阳能-IJRPR 动态无线充电站 使用机器学习的疾病预测-IJRPR 自动除颤器对心脏患者的远程监控-IJRPR AI驱动的车辆电池故障检测，监视和预测 开发自动电动汽车-IJRPR 电动两轮车的设计和模拟。 -ijrpr 印度采用电动汽车：评估当前状态和客户看法 来自Makurdi Metropolis选定市场出售的未经糊化牛奶的细菌分离株的细菌学评估。 遗传疾病治疗基因治疗的进步
一名没有心血管危险因素或特定病史的42岁患者，也没有传染病的史。该患者被送入心脏病学部门，用于治疗与接受抗SARS COV 2 DNA疫苗的第一次剂量后四天发生的四天相关的腹部疼痛。患者报告了持续的胸骨后胸痛，在静止和劳累期间发生，躺在左侧而没有任何特定的辐射，从而恶化。这与增加心跳的感觉有关，没有晕厥史或前同步史。
Miguel Realpe，Boris X. Vintimilla和Ljubo Vlacic。 （2015）。自动驾驶汽车的传感器故障检测和诊断。在第二国际同盟
Miguel Realpe，Boris X. Vintimilla和Ljubo Vlacic。（2015）。传感器故障检测和自动驾驶汽车的诊断。在第二届国际机电一体化，自动化和制造业会议上（ICMAM 2015），国际会议，新加坡，2015年（第1卷30，pp。1-6）。EDP科学。
纳米电子电路中基于学习的基于学习的故障检测
在纳米电子的快速前进的领域中的摘要，确保电路的鲁棒性对于可靠的性能至关重要。这项研究解决了使用深度学习技术在纳米电子电路中有效检测有效故障检测的关键需求。引言概述了纳米电子电路的增加的复杂性以及对断层易感性的相应上升，这强调了高级故障检测机制的必要性。手头的问题涉及在高度紧凑和复杂的纳米电子电路中识别断层的固有挑战，在这些断层中，传统的故障检测方法通常不足。突出了研究差距，强调缺乏根据纳米电子的特定挑战量身定制的可靠故障检测解决方案。为了弥合这一差距，我们的方法利用了深度学习的力量，采用神经网络来学习复杂的模式，指示纳米电子电路中的故障。该方法涉及开发一个综合数据集，该数据集可捕获各种故障场景，从而确保模型对现实情况的适应性。使用此数据集对神经网络进行了训练，从而可以辨别出信号潜在故障的微妙变化。结果介绍了提出的基于深度学习的故障检测系统的功效，与传统方法相比，准确性有显着提高。该系统不仅以高精度识别已知的故障，而且还具有出色的检测新故障的能力，展示了其对纳米电子电路体系结构不断发展的适应性。关键字：纳米电子，故障检测，深度学习，神经网络，鲁棒性
SGEM国际多学科科学会议第24卷，第4.1期 Cenics 2024 储能会议（ESC 2023） 用于成像应用的光学，光子学和数字技术VIII Peter Schelkens Tomasz Kozacki编辑9-11 4月9日至11日，Strasbourg，FR 通过太阳能加热反射涂层增强建筑性能：对热和电效率的影响 医疗保健和物联网（AIMLA 2024） 第19届网络战与安全国际会议（ICCWS 2024） 2024 IEEE国际高级机器人会议及其社会影响（ARSO 2024）（目录） 纳米光子X 2024 IEEE通信和网络机器学习国际会议（ICMLCN 2024）（目录） 2024 IEEE全球工程教育会议（... 2024的拉丁美洲光纤传感器研讨会（... 机器学习模型以帮助分类心血管疾病 2024 IEEE实时计算与机器人技术国际会议（RCAR 2024） 第五届计算机视觉和信息技术国际会议（CVIT 2024）JIXIN MA编辑16-18 2024年8月16日，中国北京 AOPC 2024：光学和光子学的AI 2024 IEEE国际区块链会议（... 纳米 - 呼吸电子和微/纳米 - 光子学X 2024关于密码学中故障检测和公差的研讨会（FDTC 2024）（目录） 2024信号处理 第21届关于控制，自动化和机器人技术信息学国际会议（ICINCO 2024）
11。实验模型是用方向支撑30的氢爆炸。ioana tuhut ligia，英格。Andrada Matei，博士。 eng。 Full-Mihai Pascuscu，博士。 eng。 Daniel-Gheorore博士。 eng。 Adrian Simon-Marinica 语法语法受支持的促进的铁催化剂，助理。 证明。玛丽亚博士马尔可瓦，阿索。 证明。 Antonina博士斯蒂芬，弗拉基米尔·P·莫尔查诺夫（Vladimir P. Molchanov）博士，同事。 证明。 N. Demidenko博士，Mikhail G. Sulman博士99 13。 火焰助手：理解对Mensans的燃烧，Assoc。 证明。 Castle Plant博士。 证明。大卫·莱昂（David Leon） 证明。伊莎贝尔（Isabel）博士评估，罗伯茨（Roberts），阿索（Asso）。 证明。 David Bolonio博士... 静液压动力传输系统此风力涡轮机，博士学位。英语 Dumirescu，博士英语 Chirita的Alexander-Polifron博士学习。 eng。 Stephen我有Sefu，博士学位。计划Adriana Mariana Bors，协助。 Maria Carla Carla Popescu 115。 证明。 Beyoning博士，协会。 证明。 Demidenko Galili博士，协会。 证明。 Beryozkina Svelana博士，博士学位。 证明。大卫·莱昂（David Leon）Andrada Matei，博士。eng。Full-Mihai Pascuscu，博士。eng。Daniel-Gheorore博士。 eng。 Adrian Simon-Marinica 语法语法受支持的促进的铁催化剂，助理。 证明。玛丽亚博士马尔可瓦，阿索。 证明。 Antonina博士斯蒂芬，弗拉基米尔·P·莫尔查诺夫（Vladimir P. Molchanov）博士，同事。 证明。 N. Demidenko博士，Mikhail G. Sulman博士99 13。 火焰助手：理解对Mensans的燃烧，Assoc。 证明。 Castle Plant博士。 证明。大卫·莱昂（David Leon） 证明。伊莎贝尔（Isabel）博士评估，罗伯茨（Roberts），阿索（Asso）。 证明。 David Bolonio博士... 静液压动力传输系统此风力涡轮机，博士学位。英语 Dumirescu，博士英语 Chirita的Alexander-Polifron博士学习。 eng。 Stephen我有Sefu，博士学位。计划Adriana Mariana Bors，协助。 Maria Carla Carla Popescu 115。 证明。 Beyoning博士，协会。 证明。 Demidenko Galili博士，协会。 证明。 Beryozkina Svelana博士，博士学位。 证明。大卫·莱昂（David Leon）Daniel-Gheorore博士。eng。Adrian Simon-Marinica语法语法受支持的促进的铁催化剂，助理。证明。玛丽亚博士马尔可瓦，阿索。证明。 Antonina博士斯蒂芬，弗拉基米尔·P·莫尔查诺夫（Vladimir P. Molchanov）博士，同事。证明。 N. Demidenko博士，Mikhail G. Sulman博士99 13。火焰助手：理解对Mensans的燃烧，Assoc。证明。 Castle Plant博士。证明。大卫·莱昂（David Leon）证明。伊莎贝尔（Isabel）博士评估，罗伯茨（Roberts），阿索（Asso）。证明。 David Bolonio博士...静液压动力传输系统此风力涡轮机，博士学位。英语Dumirescu，博士英语Chirita的Alexander-Polifron博士学习。eng。Stephen我有Sefu，博士学位。计划Adriana Mariana Bors，协助。 Maria Carla Carla Popescu 115。 证明。 Beyoning博士，协会。 证明。 Demidenko Galili博士，协会。 证明。 Beryozkina Svelana博士，博士学位。 证明。大卫·莱昂（David Leon）Stephen我有Sefu，博士学位。计划Adriana Mariana Bors，协助。Maria Carla Carla Popescu 115。证明。 Beyoning博士，协会。证明。 Demidenko Galili博士，协会。证明。 Beryozkina Svelana博士，博士学位。证明。大卫·莱昂（David Leon）芳香族聚合物作为PT颗粒稳定剂的性质对芳族和多氨基底物的液相氢化中的活性和选择性的影响。Prof. Dr. Linda Nikoshvili, Ms. Elena Bakhvalova .......................................... 123 16.调查太阳能发电厂的并行操作的过渡过程和紧急干扰下的网格。Bohirjon Sharifov，Murodbek Safaraliev博士，Anvari Ghulomzoda博士，博士。 Mukhammadjon Odinabekov ........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 烟花生命周期分析：环境影响和改善机会，协助。 David Bolonio博士，同事。 研究员Roberto Paredes教授Isabel Amez博士，协助。 Prof. Dr. Blanca Castells ............................................................................................... 139 18. 使用无人机监测太阳能农场 - 利用技术和福利，Eng Tymoteusz Turlej博士。 教授Krzysztof Kolodziejczyk，MSC Eng。 Jedrzej Minda ..................................................... 149 19. 优化了将微晶纤维素催化转化为糖醇的过程条件，Oleg Manaenkov博士，Olga Kislitsa博士，Antonina Stepacheva博士，Antonina Stepacheva博士，Linda Nikoshvili博士，Valentina Matveeva教授，Valentina Matveeva教授.............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................Bohirjon Sharifov，Murodbek Safaraliev博士，Anvari Ghulomzoda博士，博士。Mukhammadjon Odinabekov ...........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................烟花生命周期分析：环境影响和改善机会，协助。David Bolonio博士，同事。 研究员Roberto Paredes教授Isabel Amez博士，协助。 Prof. Dr. Blanca Castells ............................................................................................... 139 18. 使用无人机监测太阳能农场 - 利用技术和福利，Eng Tymoteusz Turlej博士。 教授Krzysztof Kolodziejczyk，MSC Eng。 Jedrzej Minda ..................................................... 149 19. 优化了将微晶纤维素催化转化为糖醇的过程条件，Oleg Manaenkov博士，Olga Kislitsa博士，Antonina Stepacheva博士，Antonina Stepacheva博士，Linda Nikoshvili博士，Valentina Matveeva教授，Valentina Matveeva教授.............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................David Bolonio博士，同事。研究员Roberto Paredes教授Isabel Amez博士，协助。 Prof. Dr. Blanca Castells ............................................................................................... 139 18. 使用无人机监测太阳能农场 - 利用技术和福利，Eng Tymoteusz Turlej博士。 教授Krzysztof Kolodziejczyk，MSC Eng。 Jedrzej Minda ..................................................... 149 19. 优化了将微晶纤维素催化转化为糖醇的过程条件，Oleg Manaenkov博士，Olga Kislitsa博士，Antonina Stepacheva博士，Antonina Stepacheva博士，Linda Nikoshvili博士，Valentina Matveeva教授，Valentina Matveeva教授.............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................研究员Roberto Paredes教授Isabel Amez博士，协助。Prof. Dr. Blanca Castells ............................................................................................... 139 18.使用无人机监测太阳能农场 - 利用技术和福利，Eng Tymoteusz Turlej博士。教授Krzysztof Kolodziejczyk，MSC Eng。 Jedrzej Minda ..................................................... 149 19. 优化了将微晶纤维素催化转化为糖醇的过程条件，Oleg Manaenkov博士，Olga Kislitsa博士，Antonina Stepacheva博士，Antonina Stepacheva博士，Linda Nikoshvili博士，Valentina Matveeva教授，Valentina Matveeva教授.............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................教授Krzysztof Kolodziejczyk，MSC Eng。Jedrzej Minda ..................................................... 149 19.优化了将微晶纤维素催化转化为糖醇的过程条件，Oleg Manaenkov博士，Olga Kislitsa博士，Antonina Stepacheva博士，Antonina Stepacheva博士，Linda Nikoshvili博士，Valentina Matveeva教授，Valentina Matveeva教授.............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
2024关于密码学中故障检测和公差的研讨会（FDTC 2024）（目录）
Abdallah Fathy, Marvy Badr Monir Mansour, Memristive Coupled Neural Network Based Audio Signal Encryption .......................................................................................................................................................... 149 24.Tomasz Grzywalski, Dick Botteldooren, Automatic re-labeling of Google AudioSet for improved quality of learned features and pre-training ................................................................................................................... 155 25.Nur BanuHancı，İlkeKurt，Sezer Ulukaya，OğuzhanErdem，SibelGüler，Cem Uzun，Hybrid语音频谱 - 基于基于校友的深度学习（HVSC-DL）模型，用于检测帕金森氏病的检测 ............................................................................................................................................................... 161 26.tomasz grzywalski，Dick Botteldooren，Yanjue Song，Nilesh Madhu，使用深神经网络的显着声音提取，预测复杂的口罩.............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................Deepthi Kattula, P. Rajesh Kumar, Praveen B. Choppala, Multiple sampling with reduced resampling for particle filtering .................................................................................................................................................. 172 28.Bianca-Alexandra Zîrnă, Denis Mihailovschi, Mădălin Corneliu Frunzete, EMG Signal Acquisition and Processing for Muscle Contraction Classification ............................................................................................. 177 29.Alin Alexandru șerban, Mădălin frunzete, Traffic flow models and statistical analysis using compressed date from acquisition module ...............................................................................................................................Solomon Habtamu Tessema, Daruisz Bismor, Roman Wyżgolik, Advanced Signal Processing Techniques for Plasma-Mag Welding Process ...................................................................................................................................................Karolina Bronczyk，MichałAdamski，AgatadąBrowska，Adam Konieczka，Adamdąbrowski，来自各种Passnger Car发动机的污染物的二次污染物.. div>卡洛琳娜·布朗西克（Karolina Bronczyk），米歇·亚当斯基（MichałAdamski），阿加塔·dąbrowska，亚当·科尼克斯卡（Adam Konieczka），亚当·迪布罗斯基（Adamdąbrowski），PMS5003 formaldehyde传感器的准确性和交叉敏感性分析Damian Jankowski，Sebastian Szwaczyk，PawełKaczmarek，PrzemysławFścibiorek，Zbigniew Piotrowski，大数据技术在互联网资源处理系统中的有效应用 ................................................................................................................................................... 211
轴承故障检测与分类的决策树模型比较研究
轴承故障诊断对于减少故障、提高旋转机械的功能性和可靠性至关重要。由于振动信号是非线性和非平稳的，提取特征以进行降维和有效的故障检测具有挑战性。本研究旨在评估基于决策树的机器学习模型在轴承故障数据检测和分类中的性能。提出了一种将基于树的分类器与派生的统计特征相结合的机器学习方法，用于局部故障分类。通过时域分析从正常和故障振动信号中提取统计特征，以开发基于树的 AdaBoost (AD)、分类和回归树 (CART)、LogitBoost 树 (LBT) 和随机森林树 (RF) 模型。
电动机轴承故障检测的监督对比度学习 /作者=张，亨格鲁伊； Wang，Bingnan /CreationDate = 2024年9月4日 /受试者=电气系统，机器学习，多物理建模< /div < /div>
抽象的各种故障会导致电动机故障，从而导致停机时间和资产损失。故障检测技术在行业中非常需要预测和防止此类故障。机器学习的最新进展已启用数据驱动的模型，这些模型可以从电动机中监视的信号中识别故障。但是，这些信号可能很复杂，并且表明故障的特征是微妙的。因此，需要提取与信号故障相关的信息特征的有效方法。在本文中，我们探讨了对比度学习在检测相位电流信号的轴承断层中的使用。我们开发了一个模型架构，该模型结构由两个部分，一个特征提取器和一个分类器组成，其中特征提取器使用监督的对比度学习进行了预训练。在Pader-Born University轴承故障数据集上进行了测试，我们的模型达到了87％的高故障分类精度，这表现优于常规机器学习模型。我们还进行了消融测试，以证明该模型中基于对比的学习培训的重要性。通过研究模型的分类结果和提取的特征，我们进一步探讨了对比度学习在提取区分不同类别的特征中的效果。我们预计对比度学习可以奠定更准确的故障检测模型的基础，并将其扩展到其他实际的故障检测任务。
使用人工智能的电动机故障检测
摘要： - 电动机是各种工业应用中的关键组件，其可靠性对于确保连续操作和最小化停机时间至关重要。本文介绍了应用于电动机故障检测的人工智能（AI）技术的全面审查和分析。我们探讨了各种AI方法，包括机器学习，深度学习和混合方法，评估它们在识别和分类不同类型的运动故障方面的有效性。该研究涵盖了广泛的电动机类型和故障场景，提供了有关该领域最新和未来方向的见解。我们的发现表明，与传统方法相比，基于AI的故障检测系统在准确性，早期检测能力和适应性方面可显着提高，为更可靠，有效的工业运营铺平了道路。
AI驱动的车辆电池故障检测，监视和预测
今天，我们正在从化石燃料中发电，它们不友好。它会导致全球变暖，因此我们需要非规定的能源来源。最近将石油消耗的很大一部分分配给了运输部门，其中很大一部分是由公路车使用的。根据《国际能源概述报告》，到2030为了增加运输部门革命的能量。为了减少运输使用中化石燃料的能源的使用并使环境清洁和绿色，我们设计了使用太阳能和电力运行的电动汽车[7]。用于利用太阳能的光伏电池以产生电压以给电池充电。