自动特征提取在机械系统智能状态监测中起着至关重要的作用，可以自适应地从原始数据中学习特征并发现新的状态敏感特征。本文重点研究了不同深度的卷积神经网络(CNN)模型在没有先验知识的情况下从激励响应信号中挖掘代表信息和敏感特征的能力，并将螺栓连接结构的特征提取和装

监测 智能 svm 螺栓 卷积 2025-03-18 19:41  4

但这在一定程度上是由工业需求推动的，不断增加的白银供应成为了人工智能、运输、纳米技术、电子、医疗保健以及绿色能源技术的原材料。例如,从2022年到2023年，太阳能电池板生产商对白银的需求增加了64%。

关税 希尔 svm 白银 domo 2025-03-18 00:22  3

铰链损失(Hinge Loss)是支持向量机(Support Vector Machine, SVM)中最为核心的损失函数之一。该损失函数不仅在SVM中发挥着关键作用，也被广泛应用于其他机器学习模型的训练过程中。从数学角度来看，铰链损失函数提供了一种优雅的方式

铰链 函数 svm 2025-01-30 13:57  7

import numpy as npimport pandas as pdimport shapimport osfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.model_select

机器学习 svm 工况 2025-01-26 13:20  6

根据QuestMobile发布的《中国互联网核心趋势年度报告(2023)》显示，2023年，中国移动互联网月活用户规模已经突破12.24亿，全网月人均使用时长接近160小时，每天平均5.3小时要对着手机屏幕。除了手机，人们日常生活中也离不开各种各样的屏幕，学生

护眼 维信诺 svm 2024-11-22 10:12  7