如果您在一侧使用两个螺钉仍然存在颤振问题，您可以松开其中一个固定螺钉来更改杆的共振频率。...刀具不在主轴中心线上 如果刀具的切削刃不在主轴中心线上，则过大的切削力可能会导致颤振、精度和刀具寿命问题。 纠正措施： 确保圆柄刀具的尺寸适合您的转塔或刀架。 确保刀片下方的阀座厚度正确。...不正确的刀片可能会导致表面光洁度、刀具寿命和颤振问题 纠正措施： 请咨询您的切削刀具销售商，为您的应用选择合适的刀片几何形状、半径尺寸、涂层和硬质合金牌号。...工件在卡盘中移动 如果您的工件在切割过程中在工件夹具中移动，您将遇到精度问题、难以保持公差和颤振问题。 卡爪钻孔不正确可能会使工件移动。软钳口应加工成与所夹持零件的标称尺寸相匹配。...有用的提示： 考虑使用 主轴速度变化 (SSV) 功能来中断颤振。 磨损或损坏的活动中心 磨损或损坏的活动中心会引起振动并使零件移动。这可能会导致颤振、锥度、表面光洁度差和刀具寿命问题。
通讯联网、专家模型故障诊断、云平台数据库存储、并通过云平台强大的机器学习和深度学习能力，持续优化建模，实现机床设备精细化管理、伺服系统故障诊断、机床主运动系统进给系统故障诊断、刀具磨损与破损程度监测、切削颤振在线监控...由设备专家在现场依据该机床的工作机理进行多点振动信号采集和模态测试，建立该设备的结构参数，并进行多次修正以建立准确的故障模型，可分析预测机床运动故障，ATC/APC故障，液压系统故障，主轴振动故障，刀具磨损破损，切削颤振故障等...10、参考设备集群数据模型：相同设备在不同场合的状态是数据挖掘和AI建模的一个有力补充，通过在同类机床进行集群相关性建模，在正常运行和异常设备之间建立映射，对于故障预测和下一代机床设备的设计都具有极大的价值...应用案例与技术参考 应用||水轮机健康诊断与远程运维系统 应用||USB-4711用于焊接机器人状态监测系统 应用案例：ADAM-3017/USB-4716数控机床主轴校准与颤振监测系统 MCM数控机床切削颤振监测
一般生物特征的活体检测技术利用的是人们的生理特征，例如活体指纹检测可以基于手指的温度、排汗、导电性能等信息，人脸活体检测可以基于头部的移动、呼吸、红眼效应等信息，活体虹膜检测可以基于虹膜振颤特性、睫毛和眼皮的运动信息...一般人脸识别技术通行的人脸活体检测技术一般采用交互式随机动作配合的方式，如人脸左转、右转、张嘴、眨眼等，指令配合错误则认为是伪造欺骗。那么什么是交互式随机动作人脸活体检测呢？
谷歌Flutter团队从231位贡献者那里合并了3,164个PR，从而修复了许多错误。...请注意，TextStyles所谓的body1和body2在材料设计规范被称为bodyText1和bodyText2颤振的TextThemeAPI。...在进行此更改之前，如果您有任何分析错误，“热重装”将不会重装您的代码。如果分析错误不会影响您当前正在运行的代码（例如在单元测试中），那么这可能会令人沮丧。...进行此更改后，分析错误不足以阻止Hot Reload正常运行，而取决于VM的编译器错误。...最后但并非最不重要的一点是，如果您发现自己发生Flutter崩溃，这些工具将提示您提交错误。 团队会密切关注这些错误报告的严重性和频率，因此请在出现提示时进行记录。
作者：Luciano Strika 翻译：吴振东 校对：车前子 本文约4000字，建议阅读14分钟。 本文将介绍XGBoost的定义，并利用这一模型对人类指数官方数据集进行回归预测。...这样一来，每棵树都可以通过更正前面所有树的错误来进行有效的学习。 因此，在预测阶段，我们只需要直接返回所有树的预测值之和，再乘以学习率就可以了。...特征相关性分析 假设我所选取的特征适合回归分析，但是这种假设只是基于我的个人直觉。 所以我决定检查一下这种假设在统计学上是不是成立，下面是我如何创建一个相关性矩阵。...（当然，这种解释有可能是错误的，因为在单一国家的预期寿命偏差绝对是非零的。） 理解XGBoost的决策：特征重要性 这个模型看起来非常准确。那么，它是基于哪些特征来做决定的呢？...吴振东，法国洛林大学计算机与决策专业硕士。现从事人工智能和大数据相关工作，以成为数据科学家为终生奋斗目标。来自山东济南，不会开挖掘机，但写得了Java、Python和PPT。
迭代的业务边界 过多依赖于其他服务的数据、实现和uptimes可能是错误或过时的业务边界的征兆。业务总是在变化，这就是为什么我们需要周期性地回顾边界假设。...这两个可以很容易地合并成一个，可以将颤振减少一半。这个想法是基于告诉，不要问[6]原则。所有这些看起来都很小，但是这些小事情加起来很快。理解将api放在HTTP上的含义是很重要的。...这将需要最佳的一致性、可用性和分区公差，这意味着1)每个阅读器都获得最新的写入，2)每个请求都收到一个无错误的响应，3)由于网络分隔了微服务，它们必须处理任意数量的被删除的消息。
虽然我们不会为所描述的所有问题提供解决方案，但我们提供了一份实用的建议列表，以避免常见的错误，并提高CFC分析的可解释性。本文发表在Current Opinion in Neurobiology杂志。...让我们以范德堡尔（Van der Pol）振子为例，它是一个非常简单的非线性松弛振子。对这个振荡器进行CFC分析将表明低频成分的相位调制了较高频率的活动。...与平稳过程相比，非平稳过程通常表现出其傅立叶展开各分量之间的频谱相关性。这些相关性可能被误解为CFC。...在下一节中，我们汇总了一些实用的建议，以帮助避免其中一些错误。将这些替代解释纳入考虑，并在实验设计上控制它们，将有助于对CFC结果的清晰解释。 如上所述，干预措施将是研究CFC的理想方法。...在本文中，我们回顾了一些相位振幅CFC分析的错误。重要的是，这些混淆在最近的出版物中没有被考虑到，可能导致了过度解释。这是一个需要解决的严重问题，因为CFC分析可能是揭示神经计算基本特征的强大工具。
因此，识别和消除外骨骼等生物机器人控制方法中的颤振效应具有重要意义。一些研究，如使用主动可穿戴外骨骼抑制震颤，以及在使用动力辅助机器人时避免不必要的振动或运动。...对4名受试者进行了两个实验，计算了单独使用肌电图和结合EEG-EMG方法的正确或错误的认知率。...在非混合任务中，该方法只使用BCI控制，而在混合任务中使用EMG控制信号来消除拼写任务中的错误。最后，使用三个指标评估了混合BCI方法的效率：时间、错误百分比和用户挫败程度。
CMC测量了两个信号在频域中的线性相关性，计算方法为两个信号的交叉谱密度除以每个信号的自谱密度（auto-spectral densities）。...统计 当C3(右颤)和C4(左颤)处的CMC值超过95%置信区间的上限时，根据以下公式进行独立假设，认为其具有显著性： 95% CL = [1-0.05^1/(number of epochs-1)]...进行多次配对t检验作为post hoc分析，错误发现率校正阈值为0.1。采用Spearman‘s等级评定震颤抑制期间TEP变化： 1-[姿势保持/静止性震颤])与RET潜伏期之间的相关性。...图S5 P60抑制与RET潜伏期的相关性。...作者发现RET潜伏期和姿势保持期间P60抑制之间的直接相关性可能表明P60调制反映了与震颤相关的M1兴奋性的变化。因此，P60波幅变化在不同实验条件下反映不同神经生理特性的可能性不大。
但它可以做很多： 它可以基于特定的系统调用或系统调用组进行过滤 它可以通过统计特定系统调用的使用次数，所花费的时间，以及成功和错误的数量来分析系统调用的使用。 它跟踪发送到进程的信号。...不得不与自定义的编译或特定于发行版的二进制文件，从你认为“错误”的位置读取他们的配置？...这里是你做什么： root @ dev：〜＃strace -c -p 11084 附加的过程11084 - 中断以退出 过程11084分离 ％time秒usecs /调用调用错误syscall ---...你可以使用tcpdump分析很多，这也是一个非常好的工具，但很多时间strace会给你较少的颤振，只是因为它只会返回与“你的”进程生成的系统调用相关的数据。...-d 输出strace关于标准错误的调试信息. -f 跟踪由fork调用所产生的子进程.
目标攻击迫使模型将特定的样例或特征空间的特定区域分类到特定的(通常是错误的)类别中。非目标攻击使模型对某些样例或特征空间区域进行错误分类，但不指定它们应该被错分到哪个类别。...对抗攻击一个基于EEG的BCI拼写器可能会劫持用户的真实输入，从而使拼写器输出错误，导致用户的失望情绪或被误解。...例如，对植入式复律除颤器中的机器学习算法进行对抗攻击，可能导致不必要的痛苦的电击，损害心脏组织，甚至更糟的会导致治疗中断和猝死[61]。...一个类似的想法[10]是利用它们与动脉血压和呼吸测量的相关性来检测心电图的时间变化。...例如，Paoletti等[61]对Boston Scientific公司的植入式心律复律除颤器进行了参数干扰攻击，该除颤器使用判别树来检测心动过速发作，然后开始适当的治疗。
flutter probability of a long-span suspension bridge based on field monitoring data 标题：基于现场监测数据的大跨度悬索桥颤振概率全生命周期评估...Bridge, and Tunnel Engineering, Chongqing 链接：https://arxiv.org/abs/2106.10694 摘要：结构安全状态评估对于既有桥梁至关重要，准确评估颤振概率对于大跨度桥梁至关重要...在目前的工程实践中，在设计阶段，颤振临界风速通常是通过风洞试验来估计的，它对模态频率和阻尼比非常敏感。工程建成后，由于结构劣化和周期性环境等因素的影响，既有结构的结构性能会随着时间的推移而发生变化。...结构的动力特性，如模态频率和阻尼比，不能被视为与初始值相同的值，在估计寿命周期颤振概率时应考虑退化。基于现场监测数据，提出了考虑结构性能退化的大跨度桥梁全寿命颤振概率评估框架。...根据历史趋势，可以预测结构的长期特性，并计算出长期内各年颤振临界风速的概率分布。因此，根据预测的模态频率和阻尼比，估计寿命周期颤振概率。
总的来说，我们发现在11个内部一致性指标（例如，左心房和心室容积的相关性）中，自动测量与手动测量相当或优于人工测量。...我们也排除了对间隔肌切除术或酒精性间隔消融术后患者的研究，以及对使用起搏器或植入式除颤器的患者的研究。对照组患者也从加州大学旧金山分校超声心动图数据库中选择。...最后，除了像素交叉熵损失，我们还包括了基于距离的损失惩罚 错误分类的像素。损失函数是基于距离地面真实图像中同一类错误分类的最近像素的距离。这有助于减少图像中错误的像素预测。...损失函数除了交叉熵，还有对于分类错误的像素有基于距离的损失，这个距离是指与其他同样被预测错误类别的像素之间的距离。我觉得应该是距离越远，惩罚越大，距离越近惩罚越小，保证像素尽可能的聚成一团。...【个人的理解就是】训练过程中，CNN模型是有能力从大量的视频中分辨出LV左心室的位置的，因此他们对一些分割错误的异常值非常的好奇，最后的结果是发现少部分的异常值的标注是错误的，一部分的预测值是错误的。
空间冗余，视频的背景和整体颜色相近并且平稳变化，可以利用帧内编码进行压缩；（无损） 时间冗余，两个视频帧之间具有强相关性，利用运动估计和运动补偿进行帧间压缩；（无损） 结构冗余，图像内部存在相似性，通过这种关系可以进行分形编码...; 编码冗余，出现概率大的颜色编码长度短，概率小的颜色编码长度长；（可变长度编码） 视觉冗余，利用人眼对亮度和色度的敏感度不同，在编码时进行数据压缩；（有损压缩） 2、变换 空间域描述的图像相关性不太明显...频率域（spatial frequency domain），以空间频率为自变量描述图像的特征，可以将一幅图像像元值在空间上的变化分解为具有不同振幅、空间频率和相位的简振函数的线性叠加，图像中各种空间频率成分的组成和分布称为空间频谱...GOP，编码器拿到第一个GOP后马上解码播放） 帧内压缩：当压缩一帧图像时，仅考虑本帧的数据而不考虑相邻帧之间的冗余信息；（帧内压缩一般达不到很高的压缩，跟编码jpeg差不多） 帧间压缩：利用相邻帧的相关性提高压缩量...exportPresetsCompatibleWithAsset 可以导出可配置格式的列表； Error相关 AVAssetWriter AVAssetWriter经常报出错误 AVAssetWriter
核心就是只基于相关性来进行记忆召回在时效性敏感的领域中是不可以的。因此召回内容的排序会基于多个因子进行打分，这里其实传统搜广推借助显式的反馈，排序做的更加复杂。...这里因为相对缺乏显式的直接反馈，所以只用了相关性,新鲜度,重要性这三个打分维度进行加总。其中新鲜度的计算会依赖于上面的时效性分层，不同分层的金融数据，会有不同的新鲜度计算公式。...相关性这里用了text-embedding-ada-002计算cosine距离。...例如上次苹果产品发布，对APPL股价带来5%的提振，那如果今日舆情显示苹果又有新产品发布，那我们可能会预期有相似的正向影响。...输出reasoing：基于MI，Low-Level，价格变动，分析历史每一笔交易决策是否正确（带来收益），以及在各个时间点，影响交易决策因素有哪些，权重如何improvement: 如果存在错误的交易决策
作者 | 于振 责编 | 韩楠 关于DDD在Go中的落地，过往我分享了几篇，我向你介绍了如何通过值对象和实体来表达业务概念，以及在落地的过程中应该注意哪些细节。...推荐的做法是不要按业务分包，而是按照功能分包，将业务上不同功能的代码放到对应的包里，比如这样： 因为我们现在很少会开发大的单体应用，在一个服务里基本上都是单一的业务，或者相关性比较强几个功能，因此，将所有的业务实体放到一个包下是可行的...所以如果你定义了一个类似下面这样的结构体来作为领域服务，一定是错误的： 无论是上面的 ctx 还是 userId，它们都是跟具体的某次会话 或者某个用户绑定在一起的。...【技术专家】 于振 现于某大型互联网公司，负责架构工作 曾就职于美团、快手等一线互联网公司
作者：Jose Garcia 翻译：吴振东 校对：张一豪 本文约4000字，建议阅读14分钟。...从这几个数据点中，零售商可以运行相关性分析，以更好地了解和优化他们的产品定价和冰箱的整体能耗。...HOG分析将会生成一些捕获框（针对检测到的对象），但有时这些框的重叠会导致误报或检测错误。...原文链接： https://ubidots.com/blog/people-counting-with-opencv-python-and-ubidots/ 编辑：于腾凯 校对：林亦霖 译者简介 吴振东
目标攻击迫使模型将特定的样例或特征空间的特定区域分类到特定的（通常是错误的）类别中。非目标攻击使模型对某些样例或特征空间区域进行错误分类，但不指定它们应该被错分到哪个类别。...对抗攻击一个基于EEG的BCI拼写器可能会劫持用户的真实输入，从而使拼写器输出错误，导致用户的失望情绪或被误解。...例如，对植入式复律除颤器中的机器学习算法进行对抗攻击，可能导致不必要的痛苦的电击，损害心脏组织，甚至更糟的会导致治疗中断和猝死[93]。...一个类似的想法[109]是利用它们与动脉血压和呼吸测量的相关性来检测心电图的时间变化。...例如，Paoletti等[93]对Boston Scientific公司的植入式心律复律除颤器进行了参数干扰攻击，该除颤器使用判别树来检测心动过速发作，然后开始适当的治疗。
满分为10分，高质量是指在相关性、信息量、自然度三个维度上的分数可以达到8-10分，较高质量就是6-8分，低质量就是小于6分。 这三个维度是什么意思呢？...相关性是指回复的内容跟前文适度匹配；信息量是指回复提供足够必要的信息量，像“我不知道”，“好的”这种回复就是没有任何信息量的；自然度是指与人相比的自然度，对话系统的语法是否通顺，是否存在常识错误等。...阿里达摩院总监孙健，小米技术委员会主席、AI实验室主任王斌，百度技术委员会主席吴华，美团自然语言处理中心总监武威，中国人民大学副教授严睿，中国科学院深圳先进技术研究院副研究员杨敏，OPPO高级技术总监杨振宇
检索匹配时考虑同义词替换，可根据发音相似性纠正可能的错误，并且支持一次提问包括多个问题的情况；可为每一位用户定义各自的上下文信息；图形客户端用于系统演示和调试，支持本地或服务器快速部署；问答过程中检测禁用词功能...{"status": "ok", "ret": [["乔振宇（中国内地男演员）", 321795144], ["霍建华（中国台湾男演员）", 104187122], ["杨洋（中国内地男演员）", 87598713...相关关系（由在相关概念前标注 # 体现，如"谷物"，"煤田"等） 同时还有API：介绍知网知识库的 API 参数与调用过程，当日调用接口的次数不得超过5000次 词语相似度检测/中文分析/英文分析/词语相关性检测...有关系抽取接口：判案要素抽取、金融事件抽取、公司以及机构名抽取（在更新） 文本语义解析接口、词语相关、句子相关性、篇章相关性； 基础接口：词语拼音、词性判定、自动分词、词性标注、英文释义（机器翻译？）
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