8、计算机支持的协同工作、远程会议与远程办公:概念、系统与趋势

计算机支持的协同工作、远程会议与远程办公:概念、系统与趋势

1 引言

计算机支持的协同工作(CSCW)领域的研究人员致力于开发新颖的概念和系统,尤其关注用户群体和社区中的社会互动。CSCW 这一研究领域起源于 40 年前,1984 年 Irene Greif 组织了第一次研讨会,有 20 位对社会互动技术支持感兴趣的参与者参加。此后,多个学术会议系列相继启动。

CSCW 被定义为“由一组协作个体进行的计算机辅助协调活动,如通信和问题解决”。相关术语“群件”(Groupware)稍早被定义为支持社会群体过程的基于计算机的技术。远程会议(Teleconferencing)是指利用电子通信使人们即使身处异地也能会面。

2 CSCW 与社交软件的兴起

2.1 早期愿景与技术支持

  • Vannevar Bush 的愿景 :Vannevar Bush 对数字化、存储和在线处理信息的未来有早期愿景,包括对用户合作的支持。他和团队开发的 Memex 系统允许扫描纸质文档并存储大量数据,其数字文档之间的连接类似于今天的超链接。
  • Douglas Engelbart 的创新 :Douglas Engelbart 受 Bush 启发,旨在开发增强人类智力的创新概念和工具。他和团队开发的 oN - Line 系统(NLS)类似于现代桌面出版系统,集成了合作和通信支持,还提供了如键盘和鼠标等新颖硬件,以及音频和视频会议支持。
  • Joe Licklider 的理念 :Joe Licklider
【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: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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