May, 2020

深度学习在预测维护应用中的潜力、挑战和未来方向

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TL;DR本文评估了应用深度学习于 Prognostics 和 Health Management（PHM）领域，用于检测、诊断和预测复杂工业资产故障的现状、挑战、潜在解决方案和未来研究需求。
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发现论文，激发创造
  • 工业系统的诊断和预测的机器学习方法综述：基于工业开源数据

    在预测健康管理领域，本文提供了关于利用 PHM 数据挑战竞赛的开源数据集进行工业系统诊断和预测的机器学习方法的综述，并总结了一个统一的机器学习框架，强调了传统机器学习和深度学习在解决复杂工业任务方面的作用和挑战。

    Dec, 2023

  • 深度学习及其在机器健康监测中的应用：一项综述

    本研究指出深度学习可以为数据驱动的机器健康监测提供有用的工具，在介绍深度学习技术后，主要从自编码器、深度置信网络、卷积神经网络和循环神经网络等方面综述了其在机器健康监测系统中的应用，并讨论了一些新的基于深度学习的方法趋势。

    Dec, 2016

  • 医疗保健中的深度学习：详细分析

    本文综述了深度学习模型及其在生物信息学和医疗保健领域中的广泛应用，涵盖了不同结构的 DL 模型，并讨论了进行 DL 研究时可能遇到的一些关键挑战。

    Feb, 2023

  • 深度学习在医疗保健中的综述

    通过深入研究深度学习模型在医疗解决方案中的部署，本研究旨在探讨在医疗系统中使用的深度学习方法，包括前沿的网络设计、应用和市场趋势，以及当前未解决的问题和潜在方向。

    Oct, 2023

  • 关于 PHM 中 XAI 的准确性

    本文提出一种应用于时间序列回归模型的 XAI 方法的关键性和比较式修订，以探索这些方法的有效性，并比较它们之间的性能差异，结果表明 GRAD-CAM 是最强大的方法。

    Mar, 2023

  • 故障预测中深度工业迁移学习调查

    本文是关于利用深度学习技术处理故障预测的应用场景、数据集不足和算法难定制等问题，探讨应用迁移学习和连续学习的方法来解决现实场景中故障预测问题的自适应性，并且为未来的研究提供最佳实践和通用的数据对比基准。

    Jan, 2023

  • 深度学习在医学图像处理中的应用：概述、挑战与未来

    这篇研究论文介绍了深度学习在医学图像分割和分类中的最新进展和应用，并探讨了基于深度学习的方法在医学成像中面临的挑战和未解决研究问题。

    Apr, 2017

  • 机器学习在医疗领域的应用：现状和未来发展方向

    通过快速处理能力，检测易被忽视的隐藏模式使得机器学习 (Machine Learning, ML) 在今天的医疗系统中不可或缺。本研究的目标是在不同医疗领域简洁有效地收集 ML 应用，并以表格形式提供相关参考文献和描述，以便立即获取必要信息。我们将研究分为五个主要组别：社区层面工作、风险管理 / 预防护理、医疗运营管理、远程护理和早期检测。我们的目标是向人们介绍机器学习在医疗行业的适用性，缩小临床医生对机器学习应用的知识差距，并推动医疗专业人员更多地基于机器学习的医疗系统。

    Jul, 2023

  • 深度学习在油田设备预测性维护中的应用

    本文探讨了用人工智能和深度学习 (特别是神经网络) 进行预测性维护、诊断和预测的新兴技术应用，开发并测试了多种神经网络结构，使用公共数据集进行了诊断和预测。在结合深度学习技术 (如主成分分析和信号处理) 进行数据处理和特征提取的同时，探讨了这些技术在油田临界设备的预测性维护中的潜在应用，以降低意外停机和维护成本。

    Jun, 2023

  • 机器学习在健康领域的挑战与机遇综述

    该论文阐述了电子病历（EHR）提供数据以回答临床相关问题，EHR 中不完整的标签、供建多个基础病因的疾病和健康人群缺乏等问题给机器学习在临床应用中带来的挑战，并强调了机器学习在医疗保健中发挥作用的机会。

    Jun, 2018