中国一女子携U盘和4部手机闯入美国总统特朗普海湖庄园,意欲何为?

一名持双中国护照女子张玉静,携带4部手机及含恶意软件U盘非法进入特朗普海湖庄园。她声称参加联合国中美协会活动,但活动并未计划。案件正调查中。

来源:掌桥科研 http://www.pbsti.com/

据《纽约时报》报道,一名持有两本中国护照的女子携带4部手机和1个装有恶意软件的U盘非法闯入美国总统特朗普的海湖庄园。
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《纽约时报》援引美国佛罗里达南区联邦地区法院的文件报道称,此事发生在上周末。女子名叫张玉静(音译),试图说服警卫,想去海湖庄园里面的游泳池。其中一名警卫确认她与海湖庄园私人俱乐部一名成员同姓后,将其放入,当时,特朗普正在附近打高尔夫。

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张姓女子进入海湖庄园后,对工作人员说是来参加联合国中美协会某活动的,而事实上,当天并无举办这种活动的计划。消息指出,女子向安保人员出示了活动邀请函,但安保人员看不懂,因为使用中文写的。

之后,女子被带出庄园,并被拘留。接受问讯时表示,一位名叫查尔斯的中国朋友告诉她参加联合国在棕榈滩举办的活动,与几位美国总统家庭成员讨论中美经济关系。

据悉,除2本中国护照、4部手机和1个带有恶意软件的U盘外,该女子还带了1个硬盘和1台笔记本电脑。“在张玉静携带的物品中没有发现游泳衣,她身上也没有穿着泳衣”,起诉书称。该女子被控做虚假陈述以及非法进入出入受限区域。该案件还在进一步调查中,具体原因还未可知。

那么该女子进入庄园究竟是想干什么呢?难不成是出名?拍个照发个朋友圈?

内容概要:本文提出了种基于融合鱼鹰算法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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