1、迈向智慧城市的技术趋势洞察

迈向智慧城市的技术趋势与应用

迈向智慧城市的技术趋势洞察

1. 自动化的兴起

追求幸福是人类的一项基本需求。我们都渴望一个舒适的住所和社交环境,以满足自身需求并实现个人潜力。城市正不断吸引着新居民,因为它们能提供稳定的环境,为家庭提供基本的食物和住所,同时具备丰富的基础设施和服务,满足人们的情感需求和对舒适生活的向往。从词源学角度来看,“城市”(city)一词源于拉丁语“civitas”,它指的是公民属于某个社区的法律地位以及该社区所占据的领土。对于许多人来说,城市是归属感的寄托之所,其建设和人们的生活也借助着日益先进的机械设备。

与普遍认知不同,自动化并非工业革命的产物,它可以追溯到古希腊神话。在荷马的《伊利亚特》中,希腊发明之神赫菲斯托斯用金属打造了自动装置,帮助他在工坊中完成各种任务。从概念上讲,这些装置可被视为自动运行的机器或机器人。实际上,自动化、人工智能概念以及人类增强的设想,在古希腊、印度、罗马和中国的神话中都有体现。

自动化是指像计算机或机器人这类人造机器,它们被编程来协助人类或代替人类执行任务。需要注意的是,无论自动化程度有多高,机器人的辅助任务背后总有人类或团队的参与,比如开发者或控制器。我们如今所说的“自动化城市”,涵盖了城市居民如何借助自动化技术,以及他们的日常生活因此发生的改变。它并非指一个完全由机器人主导、失去人性的城市,相反,自动化的作用是让城市更适合人类居住,而不是限制人类或打造一个没有人类的城市。自动化城市是城市性与自动化技术带来的创造力的结合,旨在赋予市民更多能力。

随着时间的推移,技术的发展,尤其是信息技术,正逐渐将古代的设想变为现实。

2. 智慧城市的崛起

如今,世界已高度城市化,且这一趋势还在不断加强。目前,约55%

【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与故障诊断的工程师,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与特征学习方法;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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