私の運転手もこの問題をよく知っています

あるアメリカの大学の先生がノーベル賞しょうを受賞じゅしょうした。それは学校の名声めいせいを大変高めることになったので、総長そうちょうは有頂天うちょうてんになり、「君、多くの大学から講演こうえんに呼ばれるだろから、当分とうぶん、私の車と運転手を遠慮しないで使ってください。ノーベル賞を取り立てのころは、その先生も嬉しくて、得意とくい満面まんめん、総長の車を使い、次々と大学を講演して回まわった。ノーベル賞は毎年まいとし、ノーベル賞の命日めいにち、十二月十日とおかに与あたえられることになっており、その時の受賞記念きねん講演をそのまま(就那样)招待しょうたいされた学校ですればよいわけである。

 この先生、同じことを七、八回しゃべるとさすが(的确)にちょっと飽きが出てきた。一方いっぽう、運転手さんはいつも、一番の席でじっと(一声不响的)聞いている。門前もんぜんの小僧こぞうではないが、もう全部丸まる暗記あんきするまでなっていた。

  さて、そうなった時、運転手は言った。

 「今日は先生もお疲れのご様子ようす、私が代わってやりましょう。」先生の方もその気になり、「この大学にはおれの顔を直接ちょくせつ知っている人はないはずだ。お前とおれは容姿ようしがそんなに変わらない。それでは一ひとつ頼たのむか。」

 ということになった。こうしてノーベル賞の先生は運転手を仮装かそうした。運転手先生の講演が始まったが、どうして、彼は観光かんこうガイドをやった経験けいけんもあり、話は堂どうにいったもの、声も本物ほんものの先生よりずっととおり(响亮)が良い。講演が終わると大かっさい喝采となった。

 それで終わればよかったが、アメリカ人は質問したがり我利くせがある。前列ぜんれつの利口りこうそうな男おとこが質問を始めた。しかしこの運転手先生は問を静かに聞き終わると、少しも慌あわててず言った。

 「いい問題をするけど、どうも易しいことを難しく考えているんじゃないかね。そういうことは既すでにわれわれの仲間なかまでは議論ぎろんされ尽くして,私の運転手もこの問題をよく知っています。

189 回答受領 2023/7/5 MSE "①519_インジケータ状態処理_衝突回避システム-a.docx ②901_多重通信仕様_CAN_a.doc ③3229_ACC表示-a.docx ④901_CAN送受信値-c.xlsx ⑤3210_衝突回避機能低下表示-a.docx ⑥3211_割込み表示一覧(音認追加)-a.xlsx ⑦3225_標識認識.docx ⑧627_インジケータ_LED点灯制御_マスターウォーニング.docx ⑨3230_TFT取込テルテール-a.docx ⑩619_インジケータ_LED点灯制御_衝突回避システム-a.docx" "事前にQAを出来ておらず申し訳ございません。 SCM通信異常判定対象フレーム確認です。 マスターウォーニング点灯に監視D24D評価問題点一覧No.1でSCM1S07を含んでしまっているご指摘を頂いております。現実装で途絶判定にSCM1S07を含めてしまっている機能があり、念ため確認させて下さい。No.189シートE列に期待値をまとめておりますで認識が合っているかご確認いただけますでしょうか? ------------------- 2023/7/11 MSE追記 > 「No.189」シートに記載頂いている現実装通り、 > SCM1S07は途絶判定に含めるようご対応をお願いいたします。 ご回答ありがとうございます。 再質問となり恐縮ですが、「No.189」シートE列期待値としては全てSCM1S07を途絶判定対象フレームとして含めるということで宜しいでしょうか? 現実装は「No.189」シートF25セル、F28はSCM1S07を途絶判定フレームに含めておりません。 「No.189」シートに7/11日付で吹き出しコメントを付与しております。 認識齟齬がないよう念ため各項目ご確認いただけますでしょうか? 左記①と③④⑤⑩⑥⑦⑧⑨仕様書から対象フレーム記載が「SCM1S03、SCM1S04、SCM1S05」となっており、SCM1S07を含まないとも読み取れる記載になっております。 SCM1S07を追記する等、途絶判定対象フレームが分かる形に仕様書を修正いただけますでしょうか? ------------------- 2023/7/19 MSE追記 No.189シート Line 29 関連仕様書を追加しました。" 左記仕様書途絶判定対象フレームにSCM1S07を含める "No.189シートF列実装 →No.189シートF25セルとF28は現実装はSCM1S07を含んでおりません。PrePPまでは現実装とさせて頂き、F25セルとF28にSCM1S07を含める対応はPPで対応とさせて下さい。" PP 2023/7/10 "制御仕様書に記載通りSCM1S07は途絶判定に含めない実装でご対応をお願いいたします。 [濱田追記 2023/7/7] 方針が二し申し訳ございません。 「No.189」シートに記載頂いている現実装通り、SCM1S07は途絶判定に含めるようご対応をお願いいたします。 それに伴い①仕様書を修正いたします。 [2023/9/8 濱田追記] 織込みがPPとなる旨、ひとまず承いたしました。 修正ソフトリリース日程等について開発再開タイミングにて改めてご相談させていただくかもしれない旨、ご承おき願います。 [2024/5/6 濱田追記] 519_インジケータ状態処理_衝突回避システム-b.docxにて修正を実施いたしました。" "コク制開 濱田 2023/7/6 2023/9/8" "(2024/6/7 MSE澤井) 【仕様書】 仕様書受領済 【ソフト】 左記暫定対応通り対応 ※受領した仕様と同じ 開発再開時に対応後にクローズ" PP 519_インジケータ状態処理_衝突回避システム-b.docx
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【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
【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:本文研究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,有效提升信号去噪与特征提取能力;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,最终实现高精度的轴承故障识别。整个流程充分结合了智能优化、信号处理与深度学习技术,显著提升了复杂工况下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解决传统VMD参数依赖人工经验选择的问题,实现自适应优化;②构建高效准确的轴承故障诊断模型,适用于旋转机械设备的智能维与状态监测;③为类似机电系统故障诊断提供可借鉴的技术路线与代码实现参考。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注OCSSA算法的设计机制、VMD参数优化过程以及CNN-BiLSTM网络结构的搭建与训练细节,同时可尝试在其他故障数据集上迁移应用以加深理解。
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