19、安全与私人监控代理虚拟学习环境(EVA)的开发

安全与私人监控代理虚拟学习环境(EVA)的开发

1. 引言

当今世界的社会、政治、经济和文化条件推动了数字社会的发展,信息和通信技术(ICTs)成为主流的沟通、信息和知识共享方式。在全球教育领域,包括厄瓜多尔,ICTs 给传统教学和学习过程带来了巨大变革。通过设计、创建和使用教育平台,学生突破了时空限制。这些教育平台依托互联网,教师和学生之间的信息交流可以是异步的,即学生和教师在时间和虚拟空间上无需同步;也可以是同步的,即学生实时上课。

然而,在厄瓜多尔的专业领域,特别是私人安全领域,对技术和电子学习的接受度较低,安全培训和提升学校仍以面对面教学为主。不过,国家综合安全与调查公司协会(ANESI)有了新的愿景,希望借助 EVA 等虚拟学习环境的网络软件,简化私人安全代理的注册、培训和更新流程。“开发虚拟学习环境(EVA)以培训安全与私人监控代理的计划”旨在利用 ICTs 和 Web 2.0 工具,实施该专业领域从未有过的虚拟教学和学习过程。

2. 方法

EVA 项目的规划采用了 PMBOK 项目管理基础指南,该指南有助于识别需求、建立利益相关者之间的沟通、管理项目范围、质量和风险,以及制定工作计划、预算和资源分配。产品开发规划则使用敏捷 Scrum 框架,以便提前应对意外变化并实现更快交付。

2.1 PMBOK

PMBOK(项目管理知识体系)包含了一套项目规划的最佳实践和标准。通过 PMBOK,可以管理项目的整个生命周期,其过程活动的结果标志着一个过程的结束和另一个过程的开始。PMBOK 将项目管理过程分为 5 个组:
1. 启动过程组 :这组过程正式开启项目,在项

【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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