在动力机械与大型工业装备的健康监测中，变工况运行引起的非平稳特性与数据分布偏移一直是智能故障诊断面临的关键难点。传统数据驱动方法通常仅采集并分析装备被动产生的状...

在船用柴油机故障诊断研究中，近期发表于 Transactions of the Institute of Measurement and Control 的论文...

在复杂变工况运行环境下，机械装备的运行状态往往随着控制指令的调节而发生显著变化，导致传统仅依赖状态监测信号的数据驱动诊断模型容易产生误判。针对这一问题，发表于期...

在机械智能故障诊断领域，面对极端类别不平衡与样本稀缺问题，盲目堆叠网络深度与参数量往往会导致模型产生严重的过拟合与对少量噪声样本的机械记忆。发表于 Comput...

针对船舶柴油机在复杂机动工况下的喷射系统故障诊断问题，在近期发表于 Transactions of the Institute of Measurement a...

在动力装备的监测诊断研究中，如何在工况剧烈变化时维持诊断的可靠性始终是一个关键难点。针对传统数据驱动诊断方法过度依赖单一状态信号、易将工况扰动与机械故障混淆的问...

在学术论文《CAE-WANN: A novel anomaly detection method for gas turbines via search spa...

在复杂动力装备的状态监测与故障诊断中，黑箱模型的不可解释性与真实故障样本的匮乏构成了方法落地的主要瓶颈。发表于测量工程领域国际期刊 Measurement（20...

在旋转机械状态监测与故障诊断领域，论文《Mechanical compound fault diagnosis via suppressing intra-cl...

在机械故障诊断研究中，针对变工况振动信号的特征提取难题，论文《Deep Residual Networks With Adaptively Parametric...

针对机械装备早期微弱故障特征幅值小、易被强背景噪声淹没且与正常状态特征高度混叠的问题，论文《Deep exponential excitation networ...

本文介绍发表于期刊 Computers in Industry 的学术论文《Empirical mode reconstruction: Preserving ...

针对工业多维时序异常检测中普遍存在的类别不平衡与类间重叠（Inter-class overlap）问题，在发表于《Computers in Industry》的...

在船用柴油机状态监测与智能运维领域，纯数据驱动方法常面临故障样本匮乏与决策黑箱的局限，而纯物理机理模型则受限于实时计算开销与非线性参数标定难度。近期发表于《Me...

传统哲学和科学把爱视为"情绪"、"情感"、"文化建构"——这些都是有道理的，但不够深。BSD 揭示：

调优不当的输入管道可能浪费 50% 的 GPU 时间，而算法优化通常只给几个百分点

一个 72 卡的 NVIDIA NVL72 机柜，如果每张 GPU 需要 200 MB/s 的训练数据才不闲着，整个机柜需要 14 到 20 GB/s 的聚合存...

第一章第五节讲过，2026 年推理系统最明确的一条主线，是分离式 Prefill/Decode——把 prefill 和 decode 拆到不同的 GPU 池，...