解读ACM的26个关键词(转载)

本文回顾了一段参与ACM-ICPC国际大学生程序设计竞赛的经历,从团队合作到个人成长,再到面对挑战的态度转变。这不仅是一次技术的比拼,更是心态与毅力的考验。
 
University
Shang hai Jiaotong University records my growing.
也许有一天思源湖会冠上我的名字~
 
Victory
Two for victory~
永远记得对着镜头我们的笑那么灿烂.
 
Attempt
Keep on attempting!
尝试,尝试,再尝试!
 
Bravery
Never lose heart, be sure you are brave enough to face failure!
勇敢地跨过失败,成功就在前方.
 
Cooperation
It is teamwork, you are not alone.
我们是作为一个团队一起努力的.
 
Diligence
Working hard, and bear abundant fruit.
一份耕耘,一份收获!
 
Enjoy
Enjoy the work.
态度决定一切,ACM-ICPC是快乐的!
 
Facility
Facility in programming promise the champion.
扎实的编程能力是夺冠的有力支柱.
 
Galaxy
ACM-ICPC is just a galaxy.
群英聚会方显王者本色.
 
Honor
It is great honor to try the contest.
ACM,一次无悔的尝试,一段精彩的人生.
 
Intelligence
Who is the cleverest?
一场智慧的较量.
 
Judger
Judge in the contest as God in the world.
裁判于ACM,就如同上帝于世界.
 
Knotty
The way to champion is knotty.
冠军之路铺满荆棘.
 
Lucky
Luck permits!
ACM,一切皆有可能.
 
Magic
Magic ideas work wonder.
灵光一闪的瞬间,我们知道ACM原来是一场神话的挑战.
 
Naturally
It’s naturally for us to win the ACM.
用我们的胜利来诠释曾经的努力,艰辛和坚信!
 
Objective
To achieve the objective is always in the next second…
或许我们更大的收获在于我们之间许下牢不可破的誓言
 
Parents
On this long hard load, we wonder, we hesitate. It’s your power push me forward, my parents!
我爱你们! 亲爱的爸爸妈妈~
 
Quality
The quality of a contest should be focus on person rather than skill.
总有更闪亮的星耀眼于深邃的夜空
 
Schedule
There always exists something out of schedule.
从时间表上我们看见催促看见赛程还有气球、还有未来
 
Team
The honor belongs to our team! Come on!
一切来自ACM的契机,感激他让我们相识.
 
Wing
We came to the fore, flew without wings.
是天使赋予了我飞翔的翅膀,我用它举起了ACM的奖杯.
 
X
We fight against the x!
面对未知,是我们睁大好奇的双眼,也是我们无畏的向前,奔赴远方.
 
Yesterday
Yesterday once more.
回眸那些辉煌,唯有忘却才能凯旋!
 
Zero
All begin with zero…
我们站在新的起点上,整装待发!
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。
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