震惊!5年间,鄂尔多斯一司机从肇事逃逸、醉驾、无证再到肇事逃逸…

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2019年02月14日15时30分许伊旗交管大队接到报警称“一辆北京现代轿车追尾碰撞了一辆斯巴鲁牌越野车,北京现代轿车驾驶员弃车逃逸,请求出警。”

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民警到达现场后经勘查发现,某男子驾驶北京现代牌小型轿车沿伊旗阿镇柳沟河北街由西向东行驶至与公园路交叉路口处时,与前方等待交通信号灯通行由贾某驾驶的斯巴鲁傲虎牌小型越野客车追尾碰撞,造成两车受损的道路交通事故,后该男子弃车逃逸。  

经民警询问贾某情况得知,该男子发生交通事故后下车要与贾某协商,在贾某提出报警时该男子便慌不择路想要逃离现场,贾某在拦截过程中,被该男子用嘴咬到了右手,后该男子逃离了现场。  

后民警走访调查后找到了逃逸的男子,另民警惊讶的是该北京现代牌小型轿车驾驶员刘某于2014年06月份因交通肇事逃逸被行政拘留十日、2017年02月份因危险驾驶罪被判处拘役两个月、2018年11月份又因无证驾驶被交警查获。  

刘某不顾自身和他人的生命和财产安危,屡次以身试法,现已被处以行政拘留十五日。


来源:伊金霍洛交警 


本期编辑:贾焮瑜

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你都这么好看啦,给我个在看再走好吗?

内容概要:本文提出了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步验证模型泛化能力。
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