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ABCD：基于信任增强的注意力卷积自编码器用于风险评估
这篇研究提出了一种基于注意力机制的卷积自编码器（ABCD）方法，用于检测工业系统中的异常，并将风险值映射到维护计划中。模型通过学习真实工业冷却系统历史数据中电导率的正常行为，并重构输入数据，识别偏离预期模式的异常，提高了性能并减少误报，为冷
PDF3 months ago
利用本地知识库赋能 ChatGPT 类大规模语言模型，用于工业预测与健康管理
ChatGPT-Like LLM empowered by the local knowledge base in industrial PHM combining domain-specific expertise significant
PDF7 months ago
工业系统生成的元生成框架
本文提出了一个基于工业系统的使用案例，用于评估和比较不同广泛的 Deep Generative Models 框架，同时提出了一种能够生成控制潜在设计约束的多组分工业系统的 Meta-VAE 模型。
PDFa year ago
SmartChoices: 学习实现增强软件
介绍了一种名为 SmartChoices 的新方法，可以将机器学习安全有效地整合到现有的软件系统中，包括设计哲学并在大型工业系统中进行了案例研究。
PDFa year ago
基于三次 DUCG 的工业故障诊断因果知识表示与推理平台
本文介绍基于时间序列的故障诊断技术来监测工业系统的实时运行状态、检测系统异常、诊断故障根本原因和预测状态趋势，并基于立方 DUCG 理论构建了一个专家知识和经验的工业故障诊断系统，解决了没有样本数据的工业系统故障诊断问题。
PDF2 years ago
基于核匹配的分布匹配，实现更好的绩效与公平性平衡
介绍了一种用于确保机器学习模型中的公平性的 MinDiff 框架，并分析了一种基于核的统计依赖性测试技术，在学术数据集上运行了一项彻底的研究以比较不同规范化方法实现的帕累托前沿，并将基于内核的方法应用于两个大规模工业系统，证明了现实世界的改
PDF5 years ago
版权检测系统的对抗攻击
研究了目前许多机器学习模型容易被敌手通过小规模修改数据的方式进行攻击的情形，并将这一攻击方式成功应用于音乐版权检测系统，通过建立一个神经网络的方法，成功地欺骗了 AudioTag 和 YouTube 的 Content ID 等系统。该文的
PDF5 years ago