1、云 - IoT 技术与社会 5.0 的融合探索

云 - IoT 技术与社会 5.0 的融合探索

1. 顾问与推荐人名单

这份顾问与推荐人名单汇聚了来自全球各地计算机科学、工程技术等多个领域的专家学者,他们在各自的机构和研究方向上有着深厚的造诣,为相关领域的研究和发展提供了重要的支持和指导。以下是部分顾问与推荐人的信息:
|姓名|职位|所属机构|
| ---- | ---- | ---- |
|Prof. Anupam Agrawal|教授兼人机交互部门负责人|印度阿拉哈巴德信息技术学院|
|Prof. G. C. Nandi|教授兼院长|印度阿拉哈巴德信息技术学院|
|Dr. Ramjee Prasad|教授|丹麦阿尔巴尔加大学计算机科学系|
|Prof. Srinivas Singh|主任|印度瓜廖尔 ABV 信息技术与管理学院|
|Prof. (Dr.) G. Sahoo|教授|印度丹巴德印度理工学院 - ISM 计算机科学与工程系|

2. 背景与目标

互联网和云 - IoT 技术已经成为人类社会不可或缺的一部分,涵盖了农村社会、城市社会、智慧城市社会以及即将到来的社会 5.0(日本提出的未来社会形态)。然而,随着云 - IoT 技术的快速发展,人类社会面临着如何平衡技术与社会关系的难题。我们难以确定技术和社会谁应具有更高的优先级,也难以在两者之间找到平衡。

为了深入探讨云 - IoT 技术与工业 4.0 以及社会 5.0 的融合,我们撰写了相关内容,旨在为读者提供关于这一领域的深入知识。涵盖的主题包括云 - IoT 技术与工业 4.0 和社会 5.0 的融合、机器对机器通信、机器对人通信、社会 5.0 的技术心理学视角、智能数字社会的情感分

【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。; 适合人群: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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