祝女足首胜,另外昨天丹麦队是有点冲动

比赛中中国女足对阵丹麦女足,裁判的判罚引起争议。丹麦队对判罚不满,赛后丹麦主帅拒绝与中国女足教练多曼斯基握手,并表示将向国际足联申诉。此外,还有关于丹麦助教与女足新闻官之间的冲突报道。
中国主场,裁判有判罚偏向是再正常不过的,除了那个前场任意球的直接进球外(那球我感觉可判可不判),导致影响比赛进程的判罚是没看到。

丹麦那前锋,上半场我就感觉她极其狂躁,还平局呢就有狂向地下摔球的冲动,赛后多曼斯基和丹麦教练组在说啥的镜头,被CCTV一闪而过。
女足姑娘手拉手欢庆胜利一起跑时,不小心刮到了某个丹麦队员,看到了她猛地转身摔了啥在地上。

其实中国队要是一直2:0到最后或者2:1到最后,她们也没那么大脾气了。
最后刚扳平,就被一个远射最后时刻反超,是很不爽呀。
昨天没干正事看女足,值啊。 :D

丹麦主帅赛后拒与多曼握手 并称将向FIFA申诉
http://sports.163.com/07/0912/23/3O7OH2JI00051C8O.html
丹麦助教竖中指辱骂中国队 女足新闻官与其互掐
http://sports.163.com/07/0912/22/3O7LRBO300051C8O.html
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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值