17、多位专家在嵌入式系统与相关领域的研究贡献

多位专家在嵌入式系统与相关领域的研究贡献

在当今科技飞速发展的时代,嵌入式系统、环境智能等领域的研究不断取得新的突破,众多专家学者在这些领域贡献着自己的智慧和力量。以下将为大家介绍部分在相关领域有着卓越研究成果的专家。

1. 专家简介
  • Emile Aarts :荷兰飞利浦研究实验室的副总裁兼科学项目总监,拥有物理学硕士和博士学位。近二十年来活跃于计算机科学研究领域,1991 年起在埃因霍温科技大学担任计算机科学兼职教授,还在多个科学和政府咨询委员会任职,同时是埃因霍温定量方法中心的兼职高级顾问。他著有五本书和超过一百四十篇科学论文,研究领域广泛,包括核物理、超大规模集成电路设计、组合优化和神经网络等。1998 年提出环境智能概念,2001 年创立飞利浦家庭实验室,目前的研究兴趣包括嵌入式系统和交互技术。
  • Alejandro Alonso :马德里理工大学电信系统工程系副教授。1985 年毕业,1994 年获得计算机科学博士学位。他的研究兴趣集中在实时系统设计与实现,包括服务质量(QoS)、设计方法、软件架构以及实时操作系统和语言等方面。他参与了多个由 ESPRIT 资助的项目以及国家政府和行业资助的研究项目,教授操作系统和实时系统课程,是 IEEE、ACM 等多个专业组织的成员。
  • Twan Basten :埃因霍温科技大学电气工程系助理教授。1993 年获得计算机科学硕士学位(荣誉学位),1998 年获得同一大学的计算机科学博士学位,论文题目为“用 Petri 网和进程代数进行系统设计”。他目前的研究兴趣是基于坚实数学基础设计复杂的资
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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