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使用人工智能技術(shù)的工業(yè)機(jī)械預(yù)測維護(hù)方法
Predictive Maintenance Methods for Industrial Machinery using AI Techniques
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01
項(xiàng)目介紹
在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中,機(jī)械設(shè)備的正常運(yùn)行和維護(hù)至關(guān)重要。傳統(tǒng)的維護(hù)方法包括預(yù)防性維護(hù)和故障后維修,但這些方法往往存在成本高、效率低和設(shè)備停機(jī)時間長等問題。為了提高設(shè)備的運(yùn)行效率,減少維護(hù)成本和停機(jī)時間,預(yù)測性維護(hù)(Predictive Maintenance, PdM)成為了一個備受關(guān)注的研究方向。 預(yù)測性維護(hù)利用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法,通過對設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時監(jiān)測和分析,提前預(yù)測設(shè)備可能發(fā)生的故障,從而在故障發(fā)生前進(jìn)行維護(hù)。隨著傳感器技術(shù)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,工業(yè)設(shè)備能夠生成大量的運(yùn)行數(shù)據(jù),這為預(yù)測性維護(hù)提供了豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。然而,如何有效地從這些海量數(shù)據(jù)中提取有用信息,成為實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。 人工智能(Artificial Intelligence, AI)技術(shù),尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)和深度學(xué)習(xí)(Deep Learning, DL),在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜模式識別方面表現(xiàn)出色。通過構(gòu)建智能算法模型,可以對設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測、故障診斷和剩余壽命預(yù)測。本次科研將結(jié)合當(dāng)前技術(shù)前沿以及學(xué)生的相關(guān)經(jīng)歷和需求,展開1v1科研指導(dǎo)服務(wù)。此外,學(xué)生也可以定制其他專業(yè)的科研課題。
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02
導(dǎo)師介紹
Zhao教授
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新加坡國立大學(xué)客座教授 開放空間創(chuàng)投&OV數(shù)據(jù)科學(xué)總監(jiān) 前谷歌云亞太地區(qū)機(jī)器學(xué)習(xí)負(fù)責(zé)人 研究領(lǐng)域:machine learning, artificial intelligence, data science, computer vision, natural language processing, large language model application
研究方向:人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)科學(xué)/大語言模型
03
我們的優(yōu)勢
VS
我們的名校科研
教授1v1指導(dǎo)
提供更個性化的科研教學(xué)指導(dǎo)
獨(dú)立一作論文
讓學(xué)生全面地參與研究項(xiàng)目,從而獲得更多的學(xué)術(shù)成就和獨(dú)立思考的能力
教授直接指導(dǎo)論文
直接從資深專家那里獲取知識和經(jīng)驗(yàn),有利于論文的高質(zhì)量完成
100%有推薦信
確保學(xué)生在留學(xué)申請時有強(qiáng)有力的推薦支持
官方郵箱推薦信
使用教育郵箱發(fā)送的推薦信更具權(quán)威性
教授進(jìn)群隨時直接聯(lián)系
便于實(shí)時解答疑問和及時獲取反饋
華人教授漢語指導(dǎo)
使用漢語講授專業(yè)知識內(nèi)容更容易消化理解
其他科研機(jī)構(gòu)
10-20人班課
學(xué)生不容易得到個人化的關(guān)注
共同一作論文
導(dǎo)致學(xué)生的貢獻(xiàn)被稀釋,不容易突顯個人能力
教授不指導(dǎo)論文
缺乏專業(yè)指導(dǎo),導(dǎo)致論文質(zhì)量不高
不全都有推薦信
缺乏推薦信會影響將來的留學(xué)申請
私人郵箱推薦
導(dǎo)致學(xué)生的貢獻(xiàn)被稀釋,不容易突顯個人能力
只能在班課會議上溝通
缺乏及時和個性化的反饋
英文授課聽不懂
用英語講授高深的專業(yè)內(nèi)容會形成語言障礙影響學(xué)習(xí)和質(zhì)量
04
你將獲得
名校推薦信
國際會議英文論文發(fā)表
全方位助力留學(xué)申請
Before
簡歷
缺乏完整深度經(jīng)歷
文書
素材不夠,巧婦難為無米之炊
面試
不自信,無法很好展示自己
后續(xù)
學(xué)習(xí)
時間緊湊,來不及適應(yīng)
After
* * * * *
提升簡歷深度及豐富度,增大申請成功率
高含金量文書素材,展現(xiàn)硬核技能與軟實(shí)力
言之有物,主動展現(xiàn)加大錄取率概率
夯實(shí)基礎(chǔ),熟練定量研究更好適應(yīng)后續(xù)學(xué)習(xí)
05
進(jìn)度安排
01
階段一:科研項(xiàng)目匹配和準(zhǔn)備期
周期:
1-4周
海外導(dǎo)師:
學(xué)生和導(dǎo)師雙向匹配
指南者導(dǎo)師:
進(jìn)行前期技能、軟件等基礎(chǔ)能力培訓(xùn)
02
階段二:科研項(xiàng)目正式周期
周期:
8周
海外導(dǎo)師:
每周遠(yuǎn)程會議-科研推進(jìn)-論文指導(dǎo)
指南者導(dǎo)師:
協(xié)助答疑和輔導(dǎo)
03
階段三:論文發(fā)表和網(wǎng)申
周期:
--
海外導(dǎo)師:
推薦信(官郵)+網(wǎng)推
指南者導(dǎo)師:
協(xié)助論文發(fā)表
06
學(xué)員故事
在
經(jīng)歷
這兩個多月的“折磨”后,教授給我的評價(jià)是“孩子很認(rèn)真努力”,的確我個人比較享受這個過程,教授的每個任務(wù)我都會認(rèn)真甚至加倍完成,會把拓展內(nèi)容也適當(dāng)完成。
--雙非,考研失敗,我跟隨南洋理工教授發(fā)表國際一作論文助力留學(xué)申請!
X同學(xué)
|
參與項(xiàng)目:The Impact of Political Orientation on Investment Risk Appetite: Evidence from a US P2P Platform
我
特別
深刻地記得,當(dāng)項(xiàng)目遇到瓶頸時,教授根據(jù)他的經(jīng)驗(yàn)為我指出了多個可以嘗試的突破方向。在那個時候,我特別需要教授的經(jīng)驗(yàn)和見識。他能夠站在一個較高的角度看待問題,而我苦思冥想了很久的問題在他看來可能一眼就能破解。
--“我不想放棄。”民辦本科,GPA無力回天,我發(fā)表國際一作,提升軟實(shí)力!
Y同學(xué)
|
參與項(xiàng)目:Revolutionizing COVID-19 Diagnosis with Swin Transformer:A Comparative Study on CT Image Attention Analysis and CNN Models performance
教授
會引導(dǎo)我先進(jìn)行相關(guān)領(lǐng)域的經(jīng)典與前沿論文閱讀。這個項(xiàng)目是關(guān)于人工智能在智能車輛中的應(yīng)用,但教授會根據(jù)我前期論文閱讀的情況發(fā)現(xiàn)我對某個方向的興趣點(diǎn),從而和我一起確定具體的研究方向。
--有志者事竟成:我做科研發(fā)表國際一作論文,助力“EE+人工智能”相關(guān)專業(yè)申請!
H同學(xué)
|
參與項(xiàng)目:An End-to-End Convolutional Neural Network Model for Autonomous Driving
07
錄取捷報(bào)
新加坡國立大學(xué)環(huán)境工程理學(xué)碩士(提前批)
Z同學(xué)
本科院校:
浙江大學(xué)
標(biāo)化成績:
GPA:79 / 雅思:6.0
科研導(dǎo)師:
呂教授·南洋理工大學(xué)
參與項(xiàng)目:
Image recognition model building in the context of municipal waste classification
香港大學(xué)電氣與電子工程(工程)理學(xué)碩士
Y同學(xué)
本科院校:
南京郵電大學(xué)
標(biāo)化成績:
GPA:87.28 / 雅思:6.5
科研導(dǎo)師:
呂教授·南洋理工大學(xué)
參與項(xiàng)目:
Research on Mixed-Mode Sensory System Fusion Algorithms
美國波士頓大學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)碩士錄取
W同學(xué)
本科院校:
蘇州大學(xué)文正學(xué)院
標(biāo)化成績:
GPA:3.0 / 多鄰國:130
科研導(dǎo)師:
郭教授·哥倫比亞大學(xué)
參與項(xiàng)目:
An Artificial Intelligence-Based Approach to Brain Tumor Prediction
帝國理工學(xué)院數(shù)據(jù)科學(xué)與數(shù)字優(yōu)化的運(yùn)輸理學(xué)碩士
X同學(xué)
本科院校:
蘇州大學(xué)
標(biāo)化成績:
GPA:90 / 雅思:7.0
科研導(dǎo)師:
李教授·南洋理工大學(xué)
參與項(xiàng)目:
Analysis of on-time arrival prediction and influencing factors of logistics trucks
新加坡國立大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)理學(xué)碩士
Z同學(xué)
本科院校:
東南大學(xué)
標(biāo)化成績:
GPA:87 / 雅思:7.0
科研導(dǎo)師:
郭教授·哥倫比亞大學(xué)
參與項(xiàng)目:
Convolutional neural network model and transformer classification on kidney images
南洋理工大學(xué)電子學(xué)理學(xué)碩士
H同學(xué)
本科院校:
北京理工大學(xué)
標(biāo)化成績:
GPA:2.9 / 雅思6.5
科研導(dǎo)師:
呂教授·南洋理工大學(xué)
參與項(xiàng)目:
Study of integration techniques for multi-modal sensory data
使用人工智能技術(shù)的工業(yè)機(jī)械預(yù)測維護(hù)方法
Predictive Maintenance Methods for Industrial Machinery using AI Techniques
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2.1 您的身份狀態(tài)是
2.2 您的目前學(xué)歷是
3.1 您的本科學(xué)校是
大陸本科
海外本科
3.2 您的學(xué)校名稱是
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查詢中...
3.3 您的專業(yè)名稱是
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