XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System磨损的
应用数学和非线性科学
本文旨在解决UHV转换器设备中故障样本不足的问题，这阻碍了他们的智能操作和检查。用于对UHV转换器设备的操作和检查，本文提出了多模式的学习样品时空相关生成方法。此方法从缺陷失误开发时间序列过程中获取典型的故障样本，并通过融合时间序列演变定律和相邻样品的相似性，使用最近的邻居生成段技术创建样品。基于转换器和转换器阀的物理模型，我们分析了部分放电，高温过热和微动磨损的断层发育定律。通过整合时间序列故障演化机制和多模式状态数量之间的空间相关性，建立了具有嵌入式断层机制的多模式故障样品生成模型。模拟表明，类似大脑的学习会产生嵌入在539列中的转换器部分放电和转换器阀IGBT微动磨损的样品中，包括376个转换器和163个转换器阀案例。生成的样品和实际样品之间的一致性超过90％，从而促进了脑部样模型的培训，以对高压转换器设备的健康评估，故障诊断和趋势预测进行培训。
UNDERTHE - HALO 专栏
另一种常见的颗粒可能来自样品本身。认真对待样品制备并确保样品尽可能“干净”非常重要。血浆或尿液等样品基质对色谱柱的影响比纯标准品更大。无论哪种情况，建议在注入样品之前对其进行过滤。颗粒也可能来自 HPLC 系统，例如，损坏的泵密封件可能导致堵塞问题。此外，针头可能会从磨损的密封件或样品瓶中拾取颗粒。制定定期的预防性维护以避免这些问题非常重要。如果分析/制备柱确实被颗粒堵塞，您可以尝试用 100% 有机流动相反冲洗色谱柱。
英国反腐败策略2017-2022
可穿戴设备是通常具有智能传感器并连接到Internet进行数据交换的电子设备。全球连接可穿戴设备的数量预计将在2022年增长到11亿。最常见的可穿戴设备是智能手表，健康和健身追踪器，带有耳朵磨损的设备预计将来成为最主要的类别。预计2023年将发货超过2.7亿台耳朵戴的设备，比任何其他可穿戴类别都要多。腕服（手表和腕带）预计到2023年将达到近1.8亿辆。
ScienceDirect - 人工智能-专业
摘要：圆形刀片在锯木厂和其他制造工厂（如轮胎行业）中非常常见。切割过程会导致刀片磨损，从而逐渐降低切割产品的质量，最终可能导致生产线停工。同时，评估刀片的磨损以避免这些质量损失和故障并不容易，因为影响切割过程的因素很多，直接检查磨损并不实际。这项工作提出了开发与生产线相连的数字孪生。孪生包括一个基于生产线生成的数据的磨损模型，因此，它可用于识别刀片的磨损状态以及根据未来的切割计划预测磨损的发展。