Zobrazeno 1 - 10
of 29
pro vyhledávání: '"Zhou, Beitong"'
Recently, the application of Contrastive Representation Learning (CRL) in learning with noisy labels (LNL) has shown promising advancements due to its remarkable ability to learn well-distributed representations for better distinguishing noisy labels
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2402.17589
Publikováno v:
Measurement 2019
Data-driven methods for remaining useful life (RUL) prediction normally learn features from a fixed window size of a priori of degradation, which may lead to less accurate prediction results on different datasets because of the variance of local feat
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2112.05372
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
This paper proposes a novel fault diagnosis approach based on generative adversarial networks (GAN) for imbalanced industrial time series where normal samples are much larger than failure cases. We combine a well-designed feature extractor with GAN t
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1904.00575
The demand of artificial intelligent adoption for condition-based maintenance strategy is astonishingly increased over the past few years. Intelligent fault diagnosis is one critical topic of maintenance solution for mechanical systems. Deep learning
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1903.06753
The manufacturing sector is envisioned to be heavily influenced by artificial intelligence-based technologies with the extraordinary increases in computational power and data volumes. A central challenge in manufacturing sector lies in the requiremen
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1901.02057
Publikováno v:
In Neurocomputing 7 October 2020 409:35-45
Autor:
Zhu, Hongling, Cheng, Cheng, Yin, Hang, Li, Xingyi, Zuo, Ping, Ding, Jia, Lin, Fan, Wang, Jingyi, Zhou, Beitong, Li, Yonge, Hu, Shouxing, Xiong, Yulong, Wang, Binran, Wan, Guohua, Yang, Xiaoyun, Yuan, Ye *
Publikováno v:
In The Lancet Digital Health July 2020 2(7):e348-e357
Publikováno v:
In Applied Energy 1 November 2019 253
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.