Kotlin协程进阶之不得不看 kotlin协程推出至今已成为 Android 开发人员的必备技能，但直到今天仍然有很多关于kotlin协程底层的争议。本篇文章围绕kotlin协程底层结合着一些基础讲解，希望可以探究明白kotlin到底是什么，当然，笔者知…

作为一名过来人老学长，最近后台私信含“AI”量极高，大家都在问：“文章被判定疑似AI怎么办？”、“有没有好用的免费降ai率方法？”。 说实话，面对知网、维普最新的算法，以前那些“加空格、换同义词”的土办法早就…

首先，将原始一维振动信号通过短时傅里叶变换转换为时频谱图，形成二维图像特征；接着构建了一个改进的UNet神经网络架构，该网络在保留UNet编码器-解码器结构的基础上移除了时间嵌入模块，增加了注意力机制和残差连接&…

首先对原始振动信号进行多尺度分析处理，同步提取时域的均方根值、峰值幅度、峭度统计特征，时频域的小波能量分布特征，以及频域的频谱能量分区特征，构建能够全面表征轴承健康状态的高维特征向量。 接着构建具有不确定性量化能力的…

首先对采集到的原始轴承振动信号进行滑动窗口分割，形成等长的数据片段，然后对这些片段进行多尺度特征提取，包括计算反映信号整体能量的时域均方根值、表征冲击成分的峰值幅度、描述分布形状的峭度统计特征，通过小波变换提取时频域…

算法用于引力波信号检测任务，结合了传统匹配滤波的物理可解释性和深度学习的学习能力。首先，算法定义了可学习的Morlet小波基函数，这些小波的频率、尺度等参数在训练过程中可以优化调整，能够自适应地提取引力波信号的特征。然后&a…

算法构建了一个核反应堆的数字孪生监控方法，通过点堆动力学方程与热传递方程耦合的物理模型精确模拟反应堆功率、先驱核浓度和温度的三维状态演化；在正常工况下采集包含测量噪声的模拟数据，训练支持向量机单类分类器学习物理模型预测与传感器…

代码实现了一个完整的质子交换膜水电解槽（PEMWE）剩余使用寿命（RUL）预测与性能评估系统。整个流程从加载合成的PEMWE数据集开始，首先基于底层的物理退化模型计算真实的理论失效时间（EOL）。系统通…