关于冒用Adobe Certified Professional 相关品牌的严正声明

近期发现市场上存在冒用Adobe认证专业等品牌标识的行为,严重侵害用户权益并对品牌声誉造成恶劣影响。AdobeCertifiedProfessional(中国)运营管理中心发布声明,明确Adobe认证专业为中国唯一合法授权方,并对原有品牌名称更新、合法使用范围及法律责任追究作出说明。

上海恒利联创信息技术有限公司(Adobe Certified Professional(中国)运营管理中心)于近期收到部分用户的投诉, 发现目前市场上存在冒用Adobe Certified Associate 、Adobe CertifiedProfessional 、Adobe Certified Associate World Championship 、Adobe Certified ProfessionalWorld Championship 的品牌标识,开展Adobe Certified Associate、Adobe Certified Professional 认证培训、认证考试及赛事活动的情况,上述冒用行为已严重侵害用户的合法权益,并对品牌声誉造成极为恶劣的影响。为维护上述相关品牌的声誉及广大用户的合法权益,我们现严正声明如下:

1、Adobe Certified Professional 认证培训体系是由Adobe 全球CEO 签发的权威国际认证体系。基于Adobe 核心技术及岗位实际应用操作能力的测评体系,已在全球148 个国家和地区推广并得到行业专家、企业的广泛认可。上海恒利联创信息技术有限公司(Adobe Certified Professional(中国)运营管理中心)是Adobe Certified Professional 项目在中国唯一合法的授权方, 独家拥有Adobe CertifiedProfessional 认证考试、院校机构合作、赛事活动等一系列运营权限。

2、原有品牌名称Adobe Certified Associate 已于2021 年6 月起正式更新升级为Adobe CertifiedProfessional,不再使用Adobe Certified Associate 开展相关的认证培训、认证考试及赛事活动。

AdobeCertified Professional 目前使用的品牌标识如下:

 

以下品牌标识已不再使用:

 证书样式:

 

3、上海恒利联创信息技术有限公司和关联方上海玖壹前程网络科技有限公司、觅技(杭州)网络科技有限公司,以及经Adobe Certified Professional(中国)运营管理中心授权认证的合作伙伴,在许可范围内拥有合法使用Adobe Certified Professional 相关品牌标识,开展认证考试、赛事活动及培训的权限。除上述主体之外的任何单位和个人均无权开展Adobe Certified Professional 相关的认证培训、认证考试及赛事活动。

4、任何单位和个人未经许可擅自冒用Adobe Certified Associate/Adobe Certified Professional 相关品牌标识开展相关活动的行为均为非法行为,我们要求存在冒用上述品牌的单位和个人立即停止一切冒用行为。同时,我们将通过一切法律手段追究相关单位和个人的法律责任,相关法律事宜我们将委托上海市凌云永然律师事务所处理。

5、我们提请广大用户注意甄别,谨防因上述冒用行为造成不必要的损失。如有任何疑问,均可通过Adobe认证专家中文官网进行核实!

特此声明!

Adobe Certified Professional(中国)运营管理中心

上海恒利联创信息技术有限公司

2022年5月26日

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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