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根据【关键词:
航空发动机,Transformer,深度学习,剩余使用寿命,多头自注意力机制
】搜索到相关结果
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1985
(2)
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内燃机与配件
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科学技术与工程
(28)
润滑与密封
(27)
机械科学与技术
(26)
计算机测量与控制
(24)
振动与冲击
(21)
机床与液压
(21)
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(11)
计算机应用
(11)
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(10)
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(10)
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(10)
空军工程大学学报
(9)
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(6)
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(6)
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(4)
光学学报
(2)
内蒙古科技大学
(2)
控制工程
(2)
无线电工程
(2)
华东师范大学学报(自然科学版)
(2)
关键词
基于无锚解耦头的航空图像旋转目标检测方法研究
作者:
康宇哲
冯桂林
张易诚
康逸云
沈炜
来源:
计算机时代
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
深度学习
椭圆中心采样
解耦合检测
无锚点
描述:
解耦合目标检测头将边界框回归任务与目标分类任务分离以提高检测精度。实验表明,所提方法在DOTA和HRSC20
1
6数据集上分别达到了75.2%和89.
1
%的mAP,满足了精确检测的要求。
基于
深度学习
的飞机表面缺陷检测
作者:
刘昊
来源:
航空维修与工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
深度学习
缺陷检测
残差连接
描述:
基于
深度学习
的飞机表面缺陷检测
无损检测技术在
航空发动机
叶片故障自动检测中的应用
作者:
邸三虎
来源:
模具制造
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
深度学习
缺陷自动识别
无损检测
航空发动机叶片
描述:
无损检测技术在
航空发动机
叶片故障自动检测中的应用
含干扰区域的航空铣削件导孔视觉测量方法
作者:
高光亚
闫娟
杨慧斌
刘亚彪
来源:
上海工程技术大学学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
视觉测量
边缘检测
深度学习
图像分割
描述:
含干扰区域的航空铣削件导孔视觉测量方法
基于机器视觉的飞机蒙皮表面缺陷检测方法综述
作者:
邴皓哲
赵健淇
来源:
飞机设计
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
机器视觉
图像处理
深度学习
缺陷检测
描述:
传统视觉的方法和基于
深度学习
的方法,并详细分析了其基本原理、优缺点以及相关的应用算法。对基于机器视觉的飞机蒙皮表面缺陷检测方法进行了总结,对其未来的发展进行了展望。
基于
深度学习
的飞机装配孔位自动检测方法
作者:
孟庆嘉
杨超达
谭银
陈波
常玉伟
来源:
现代工业经济和信息化
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
自动检测方法
深度学习
装配孔位
飞机
描述:
为提高飞机装配孔位自动检测准确率,降低响应时间,获得较好的检测结果,提出基于
深度学习
的飞机装配孔位自动检测方法。基于设计的采集结构完成装配孔位图像采集,对图像进行降噪处理,基于
深度学习
理论,完成
基于深度卷积神经网络的航空器检测与识别
作者:
俞汝劼
杨贞
熊惠霖
来源:
计算机应用
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
深度学习
目标检测识别
航空器检测
描述:
突破,而基于卷积神经网络的航空器目标检测识别算法充分利用了计算硬件的优势,大大缩短了任务耗时。在符合应用场景的自采数据集上进行测试,所提算法目标检测实时性达到平均每张5.765 s,在召回率65.
1
基于
深度学习
的航空装备保障初级指挥专业人才培养探索
作者:
王利明
祝华远
纪云飞
马海洋
刘杨
来源:
大学教育
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
初级指挥
培养方式
深度学习
航空装备保障
描述:
该研究基于
深度学习
理论,从情感、行为、认知3个层面,采取认知重组、联系、反馈、参与、问题、激励、交互、拓展8项策略,构建了以
1
6项教学活动为主体的
深度学习
策略模型,探索了课程与教学活动相耦合的人才培养方式。教学实践表明,该研究使航空装备保障初级指挥专业人才培养的“指挥管理”特质得到巩固强化。
基于
深度学习
的航空影像非正规垃圾堆放点监测技术研究与实践
作者:
李军吉
应良中
陶文旷
来源:
测绘通报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
深度学习
无人机
航空影像
非正规垃圾堆放点
描述:
绍兴市越城区、柯桥区和上虞区作为研究区域,利用飞马航测无人机获取航空影像数据,对比分析了本文提出的方法和基于
深度学习
的典型地物要素提取方法在非正规垃圾堆放点监测上的应用,试验结果表明本文提出的方法准确率提高了
1
.72倍。
基于Bi/GRU模型的
航空发动机
外部液压管路故障诊断研究
作者:
黄续芳
赵平
冯铃
张丽
来源:
机床与液压
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
液压管路
故障诊断
深度学习
Bi/GRU模型
描述:
针对航空液压管路故障信号含有噪声干扰导致管路故障识别困难的问题,提出一种基于双向门控循环单元(Bi/GRU)的
深度学习
液压管路故障诊断方法。由Bi/GRU神经网络模型综合液压管路数据进行时序特征提取
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