20、互联网实用操作指南

互联网实用操作指南

一、Cortana搜索与信息获取

Cortana不仅可以展示来自维基百科的信息,还能呈现微软搜索引擎Bing的信息和图片。若Cortana未能提供足够详细的信息,可滚动至其信息面板底部,那里有一个在Bing上搜索该术语的链接,能让你更自主地进行搜索。

二、从互联网保存信息

互联网就像一个全功能的图书馆,无需排队借阅。而Microsoft Edge则如同图书馆里的复印机,为你提供了多种保存有趣信息的方式,以下是具体介绍:
1. 保存网页 :当你遇到像华氏/摄氏转换表、寿司识别图或下个月挪威旅行行程表这类包含重要信息的网页时,可将其保存到电脑以便后续查看、研读甚至打印。Microsoft Edge允许你将网页添加到阅读列表来保存。
2. 保存文本 :若只想保存网页上的部分文本,可按以下步骤操作:
- 选中你想保存的文本。
- 右键点击并选择“复制”。
- 打开文字处理软件,新建一个文档并粘贴文本。
- 用一个有描述性的名称将文档保存到“文档”文件夹。
3. 保存图片 :浏览网页时看到心仪的图片,可这样保存:
- 右键点击图片,选择“另存为图片”。
- 在弹出的“另存为”窗口中,若需要可输入新的文件名。
- 点击“保存”,图片将被保存到“图片”文件夹。

同时,弹出菜单还有其他实用选项,如分享(通过电子邮件)图片、将图片复制到Windows剪贴板以便粘贴到其他程序等。若想了解图片的更多信息,可选择“询问Cortana”。你还可以用网上

【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)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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