深度学习技术在滚动轴承故障诊断领域的应用研究已经成为了机械状态监测和预测维护的重要分支。随着工业设备的自动化、智能化水平不断提升，对于设备运行状态的实时监控和故障预测的准确性要求也越来越高。滚动轴承作为旋转机械中的关键部件，其健康状态直接关系到整个设备乃至生产线的稳定运行。因此，研发有效的滚动轴承故障诊断技术对于提升设备维护水平、保障生产安全、降低运维成本具有重要的理论价值和实际意义。 在深入研究国内外相关技术发展的基础上，本研究首先梳理了滚动轴承故障诊断的重要性和深度学习技术在该领域的应用现状，探讨了当前技术发展的主要问题和趋势。随后，对滚动轴承的基本结构原理和常见的故障模式进行了详细介绍，分析了传统故障诊断方法与基于深度学习方法的差异与优势。 深度学习算法作为本研究的核心，其基本原理和常用的深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等在故障诊断中的应用情况被详尽地介绍和分析。这些模型能够通过自我学习，自动提取滚动轴承运行数据中的关键特征，识别不同故障模式，并对设备健康状况进行精准判断。 本研究还设计了基于深度学习的滚动轴承故障诊断技术的研究框架，并分享了实际案例，展示了该技术在实际应用中的效果。同时，针对应用过程中遇到的关键问题，如数据量不足、模型过拟合、诊断实时性等，提出了一系列解决方案和优化策略。 通过本文的研究，可以得出基于深度学习的滚动轴承故障诊断技术是一种可行且有效的故障预测方法。相比于传统诊断技术，其在故障特征提取和模式识别方面展现出更高的效率和准确性。未来，随着深度学习算法的不断发展和优化，这一技术有望在智能运维领域得到更广泛的应用。

内容概要：本文由中国电子信息产业发展研究院集成电路研究所发布，详细探讨了人工智能背景下“存算感连”发展新态势。文章首先阐述了“存算感连”一体化作为推动人工智能产业发展的新动力，强调了其在打通机器人技术、视觉技术和云端等方面的技术壁垒，实现数据训练大模型及技术叠加的重要性。接着，文章深入分析了“存”、“算”、“感”、“连”四个关键领域的发展现状与未来趋势。“存”方面，HBM存储器因其高带宽和高容量特性成为推动AI芯片迭代的关键器件，预计未来将有更多新型存储器替代传统存储器，以解决“存储墙”问题。“算”方面，计算芯片提供的算力持续增长，成为驱动产业发展的核心动力，同时，软硬件结合和边缘计算的趋势愈发明显，使得AI应用更加多样化。“感”方面，传感器作为智能决策的基石，其精确度、灵敏度、成本、功耗和体积在过去五年内显著优化，未来将向低功耗、集成化、微型化和智能化方向发展。“连”方面，连接技术的优化和升级，尤其是光互联技术，大幅提升了数据传输速率和效率，降低了延迟和功耗，推动了感知实时化和推理智能化。 适合人群：对人工智能、集成电路及芯片技术感兴趣的科研人员、工程师及产业从业者。 使用场景及目标：①了解“存算感连”一体化如何推动人工智能产业发展的新动力；②掌握HBM存储器、计算芯片、传感器和连接技术的最新进展及其未来发展趋势；③探索这些技术在未来机器人、视觉技术、云端等领域的应用潜力。 其他说明：本文提供了详尽的技术背景和数据支持，有助于读者全面理解“存算感连”各领域的现状与前景，建议读者结合实际应用场景和技术需求进行深入研究。

Reinforcement learning is one of the most exciting and rapidly growing fields in machine learning. This is due to the many novel algorithms developed and incredible results published in recent years. In this book, you will learn about the core concepts of RL including Q-learning, policy gradients, Monte Carlo processes, and several deep reinforcement learning algorithms. As you make your way through the book, you'll work on projects with datasets of various modalities including image, text, and 《Python Reinforcement Learning Projects》这本书深入探讨了强化学习这一机器学习领域的热门话题。强化学习以其新颖的算法和近年来发表的显著成果而备受关注。通过本书，读者将掌握强化学习的核心概念，包括Q学习、策略梯度、蒙特卡洛过程以及深度强化学习算法。 在项目实践中，读者将运用TensorFlow这一强大的深度学习库处理各种模态的数据集，包括图像、文本等。这些项目旨在帮助读者将理论知识应用于实际问题，从而更好地理解并掌握强化学习的精髓。 Q学习是一种经典的强化学习算法，它允许智能体通过与环境的交互学习最优策略，以最大化长期奖励。书中会详细介绍如何构建Q表和更新Q值，以及如何利用ε-贪婪策略平衡探索与开发。 策略梯度是另一种重要的强化学习方法，它通过直接优化策略参数来改进策略。书中将解释如何利用梯度信息更新策略网络，以期望获得更高的奖励。 蒙特卡洛过程是强化学习的基础之一，它通过回溯过去的所有经历来估计策略的价值。书中将介绍第一遍和第零遍蒙特卡洛学习，以及它们在实际应用中的优缺点。 深度强化学习是强化学习与深度学习的结合，能够处理高维度状态空间。书中的项目可能涵盖DQN（深度Q网络）、A3C（异步优势演员评论家）和DDPG（深度确定性策略梯度）等算法，这些都是深度强化学习领域的里程碑式工作。 此外，书中还将涉及如何处理连续动作空间的问题，例如在DDPG中使用的确定性策略梯度方法，以及如何处理延迟奖励和非平稳环境等问题。 通过这些项目，读者不仅能够学习到强化学习的基本原理，还能掌握如何在实际问题中使用Python和TensorFlow实现这些算法。同时，书中可能还会涵盖如何收集和预处理数据，以及如何评估和调试强化学习模型。 《Python Reinforcement Learning Projects》是一本面向实践的强化学习指南，通过实例和项目，读者可以系统地提升自己在这一领域的技能，并为解决更复杂的人工智能问题打下坚实基础。无论你是机器学习爱好者，还是希望将强化学习技术应用于实际工作的专业人士，这本书都将提供宝贵的学习资源。

在智能车竞赛领域，独轮信标组一直是一个备受瞩目的项目。其竞赛不仅考验参赛者的机器人控制技术，也挑战他们对电子硬件、软件编程以及物理设计的理解与应用。对于新加入的参赛者而言，充分理解比赛的规则、技术要求以及各类硬件和软件工具是极为重要的基础。在第二十届智能车竞赛中，独轮信标组的比赛规则和技术规格发生了较大变化，因此对于参赛者来说，了解并适应这些变化至关重要。 龙邱科技的工程师们，凭借对智能车大赛的深刻理解，为参赛者提供了一份详尽的方案分享手册。手册内容全面，从独轮信标组的基本规则、技术要求到硬件清单、开发工具，再到通用控制算法以及赛项分享和备赛建议，一步一步引导新手逐渐深入智能车的奇妙世界。手册明确指出了赛项的基本要求，如规则简介、独轮信标比赛细则和信标系统技术规格，确保参赛者能够全面掌握比赛的每项要求。 在硬件清单部分，手册详细列出了参与独轮信标组比赛所需的所有硬件组件，帮助参赛者快速建立起所需的硬件平台。在开发工具部分，则介绍了实现控制算法和调车程序的软件环境，强调了正确的工具使用对于高效开发和调试的重要性。 控制算法部分是整个手册的核心，它不仅介绍了常用的控制算法，还分享了龙邱科技团队在调试独轮信标车时积累的心得。这里的心得是宝贵的，因为它源于实战经验，能够让参赛者站在巨人的肩膀上，更快地找到正确的方向，避免走弯路。同时，这一部分也为有志于深入研究控制理论的参赛者提供了理论与实践相结合的案例。 备赛建议与资源推荐部分为参赛者提供了一些实用的建议，比如如何安排训练计划、怎样寻找和利用比赛资源等。这些建议是经过多个团队实践检验过的，非常具有操作性。此外，手册中还包含了一些联系方式，方便参赛者在比赛中遇到技术难题时能够找到相应的技术支持或进行交流。 这份方案分享手册不仅是一份知识指南，更是一种精神传承。它传递了龙邱科技对于智能车大赛的热爱和对参赛者的支持。通过这份手册，参赛者可以更好地理解比赛、提高技能，最终在赛场上展现出自己的最佳水平。这份手册无论对于初学者还是有经验的参赛者来说，都是一份不可多得的宝贵资料。

《OpenCV 4计算机视觉项目实战（原书第2版）》是一本深入探讨计算机视觉技术的书籍，其源代码提供了丰富的实践示例，帮助读者理解并应用OpenCV库进行图像处理、对象检测、图像识别等任务。OpenCV是目前广泛应用的开源计算机视觉库，它支持多种编程语言，包括C++，因此本书的源代码是用C++编写的。 在计算机视觉领域，OpenCV是不可或缺的工具，它包含了大量的预构建函数和算法，用于图像处理、特征检测、机器学习等多个方面。通过学习OpenCV，开发者可以构建复杂的视觉系统，例如人脸识别、行人检测、图像分割、光学字符识别（OCR）等。 本书的源代码可能包含以下关键知识点： 1. 图像处理基础：包括图像读取、显示、保存，以及颜色空间转换（如BGR到灰度图）。这些基本操作是所有图像分析的起点。 2. 图像滤波：OpenCV提供了一系列滤波器，如高斯滤波、中值滤波和双边滤波，用于平滑图像或去除噪声。 3. 特征检测：如SIFT、SURF、ORB等特征点检测算法，它们用于在不同视角下识别图像的关键点，是物体识别和匹配的基础。 4. 目标检测：包括Haar级联分类器、HOG（Histogram of Oriented Gradients）和现代深度学习方法如YOLO、SSD等，用于识别图像中的特定物体。 5. 机器学习与深度学习：OpenCV集成了许多机器学习模型，如支持向量机（SVM）、随机森林，以及基于深度学习的模型如CNN（卷积神经网络）。 6. 图像变换：如几何变换（平移、旋转、缩放）、仿射变换和透视变换，常用于图像校正和增强。 7. 三维视觉：包括立体视觉、深度图重建和点云处理，这些都是机器人导航和增强现实的重要组成部分。 8. 实时视频处理：如何使用OpenCV处理摄像头输入的视频流，实现实时的计算机视觉应用。 9. 图像分割：通过区域生长、阈值分割、 Watershed算法等方法将图像分成不同的部分，便于进一步分析。 10. 优化与并行计算：OpenCV利用多核CPU和GPU加速计算，提高计算机视觉算法的执行效率。 通过对这些源代码的深入学习和实践，读者可以掌握OpenCV的核心功能，并具备开发实际计算机视觉应用的能力。同时，书中案例的实现有助于理解理论概念，提高解决实际问题的技能。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，这个资源都能为你的计算机视觉之旅提供宝贵的指导。

第二十届全国大学生智能智能汽车竞赛技术报告：双车跟随

【基于AT91RM9200的CAN智能节点设计】是现代工业测控系统中一个重要的技术应用，反映了从传统集中式系统向网络化集散控制系统的转变。随着现场总线技术的快速发展和标准化，基于这种技术的开放式集散测控系统逐渐成为主流。CAN（Controller Area Network）总线作为一种高效支持分布式控制的串行通信网络，广泛应用于工业环境，通过连接各种智能设备形成网络系统。 在这样的背景下，CAN智能节点设计显得尤为关键。智能节点既是传感器和执行机构的接口，也是与上位机通信的桥梁。它们需要能够与上位机进行数据交换，同时根据系统需求执行测量和控制任务。本文将详细阐述一种利用ARM9处理器AT91RM9200和CAN控制器MCP2510构建的CAN智能节点设计方案。 硬件设计方面，AT91RM9200是Atmel公司生产的嵌入式处理器，基于ARM920T内核，拥有丰富的外设和接口，适用于低功耗、低成本且高性能的应用。MCP2510则是Microchip Technology公司的CAN协议控制器，支持CAN V2.0A/B规范，具备高速通信能力和报文管理功能，通过SPI接口与主控器交互。PCA82C250是Philips半导体的CAN收发器，用于物理层的信号转换，可在不同速率下稳定传输数据。 设计原理中，AT91RM9200的第二个SPI接口与MCP2510的SPI接口连接，通过共享的信号线进行数据传输，同时利用片选信号实现选通。MCP2510的中断输出与AT91RM9200的中断输入相连，确保中断事件能够被处理器及时响应。在物理层，MCP2510通过光耦与PCA82C250通信，实现电气隔离，但光耦的选择需考虑到不同速率下传播延迟的影响。PCA82C250的RS引脚外接电阻，可以调整工作模式以适应不同的应用场景，例如在斜率模式下降低电磁辐射。 软件设计部分，通常涉及到CAN驱动程序的编写，包括初始化、报文发送与接收、错误处理等功能。AT91RM9200的中断服务程序需要处理来自MCP2510的各种中断事件，确保数据的正确传输和系统的稳定运行。此外，可能还需要实现上位机通信协议，如TCP/IP或者特定的串行通信协议，以实现智能节点与上位机的数据交互。 调试过程中，除了常规的逻辑分析和通信测试外，还需要关注CAN网络的稳定性、抗干扰性以及报文的正确性。可能需要进行环回测试、错误帧检测、总线负载模拟等步骤，以确保智能节点在实际应用中的可靠性和鲁棒性。 基于AT91RM9200的CAN智能节点设计是一个融合了硬件设计、软件编程和系统集成的复杂过程。这个设计不仅考虑了通信性能，还兼顾了功耗、成本和兼容性等因素，是工业自动化领域中不可或缺的技术之一。

在当前的深度学习与人工智能领域，目标检测技术的应用越来越广泛。特别是在无人驾驶、安防监控、无人机航拍等场景中，目标检测能够识别出图像中的特定对象，如车辆、行人等，并对其位置进行准确标记，这对于智能系统的决策支持至关重要。 “目标检测数据集-无人机视角下人、车数据(已标注)”是一个专门针对无人机视角下人和车辆的目标检测研究而构建的数据集。该数据集包含了大量的无人机拍摄的航拍图像，这些图像通过人工标注的方式，对其中出现的人和车辆进行了精确的位置标注，标注信息包括了目标的类别和位置坐标等。 数据集中的“8000+p已标注无人机采集人车数据”意味着该数据集至少包含了8000张以上的图像，其中每张图像都标注了至少一个人或一辆车的目标信息。这一数量级的标注数据对于训练深度学习模型而言是非常宝贵的资源，有助于提高模型在实际应用中的准确性和鲁棒性。 该数据集还包含了一个关键的文件——data.yaml，这通常是一个用于描述数据集的元数据文件，可能包含了数据集的格式说明、类别信息、图像的尺寸、标注格式等关键信息。这些信息对于理解数据集的结构和内容至关重要，能够帮助数据科学家和研究人员快速地对数据集进行探索和应用。 “labels”文件夹通常包含了所有的标注文件，这些文件详细记录了图像中每个目标的位置和类别。在目标检测任务中，这些标注信息是训练模型时不可或缺的，因为模型需要通过这些信息来学习如何从原始图像中识别和定位目标。 “images”文件夹则存储了实际的航拍图像数据，这些图像都是无人机从特定的视角所采集，它们提供了丰富而真实的目标检测场景。由于无人机具有机动性和灵活性，它可以从多角度、多高度采集数据，这为构建复杂场景下的目标检测模型提供了多样化的数据支持。 此外，由于该数据集被标签化为“深度学习 数据集 目标检测 人工智能”，说明它不仅适用于传统的图像处理和计算机视觉算法，更主要的是为深度学习模型提供训练和验证数据。深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），在目标检测任务中表现出了卓越的性能，能够自动从大量的标注数据中学习到复杂的特征表达，从而在各种复杂场景中实现高准确率的目标检测。 “目标检测数据集-无人机视角下人、车数据(已标注)”是无人机视觉领域研究的一个宝贵资源，它不仅能够促进深度学习模型在目标检测任务中的应用与开发，而且还能够为人工智能技术的发展与创新提供实验数据支撑。通过这类数据集，研究人员可以深入探索无人机视觉在多领域内的应用潜力，比如城市交通监控、智慧城市建设、应急管理等，这些应用将对社会生活产生积极的影响。

LOKI：智能体轨迹和意图预测的大规模数据集及模型评估 LOKI 数据集是为了解决自动驾驶环境中异构交通代理（行人和车辆）的联合轨迹和意图预测问题而提出的。该数据集包含 RGB 图像和对应的 LiDAR 点云，这些点云具有行人和车辆的详细的逐帧标签。LOKI 数据集允许对代理的未来意图进行显式建模，它还显示了有前途的方向，共同推理的意图和轨迹，同时考虑不同的外部因素，如代理。 智能体轨迹预测是自动驾驶环境中的一项关键任务。然而，目前的研究活动并不直接适用于智能和安全关键系统。这主要是因为非常少的公共数据集是可用的，并且它们仅从受限的自我中心视图考虑针对短时间水平的行人特定意图。为此，我们提出了 LOKI 数据集，旨在解决自动驾驶环境中异构交通代理（行人和车辆）的联合轨迹和意图预测问题。 轨迹预测的最新进展表明，对智能体意图的明确推理是重要的来准确预测它们的运动。然而，目前的研究活动并不直接适用于智能和安全关键系统。这主要是因为非常少的公共数据集是可用的，并且它们仅从受限的自我中心视图考虑针对短时间水平的行人特定意图。 为此，我们提出了 LOKI 数据集，旨在解决自动驾驶环境中异构交通代理（行人和车辆）的联合轨迹和意图预测问题。LOKI 数据集包含 RGB 图像和对应的 LiDAR 点云，这些点云具有行人和车辆的详细的逐帧标签。LOKI 数据集允许对代理的未来意图进行显式建模，它还显示了有前途的方向，共同推理的意图和轨迹，同时考虑不同的外部因素，如代理。 我们的模型是基于轨迹预测和意图预测的联合模型，我们的方法优于国家的最先进的轨迹预测方法高达 27%，也提供了一个基线帧明智的意图估计。我们的方法可以更好地理解智能体的长期目标和短期意图，从而提高轨迹预测的精度。 在过去的几年中，已经有广泛的研究来预测场景中的动态代理的未来轨迹，例如行人和车辆。这对于诸如自主车辆或社交机器人导航之类的安全关键应用来说是一项非常重要且具有挑战性的任务。虽然这些方法在最近几年有了显著的进步，但很少有基准测试专门测试这些模型是否能够准确地推理出关键。 人类行为作为目标导向实体的研究在心理学、神经科学和计算机视觉的子领域中具有悠久而丰富的跨学科历史。人类决策过程本质上是分层的，由几个层次的推理和规划机制组成，这些机制协同工作，以实现各自的短期和长期愿望。最近的研究表明，明确地推理长期目标和短期意图可以帮助实现目标。 在这项工作中，我们建议将异构（车辆，行人等）的任务。多智能体轨迹预测和意图预测。我们认为，明确地推理智能体的长期目标和短期意图是在我们的工作中，我们将目标定义为智能体在给定预测范围内想要达到的最终位置，而意图是指智能体如何实现其目标。 例如，考虑十字路口处的车辆。在最高层次上，说他们想达到他们的最终目标，向左转到他们的最终目标点，这反过来可能是一些更高层次的结束（如回家）所必需的。然而，其轨迹的精确运动受许多因素的影响，包括 i）代理人自己的意愿，ii）社会交互，iii）环境约束，iv）上下文线索。 因此，当推理智能体我们相信，这种复杂的短期意图和长期目标的层次结构是无处不在的，事实上，至关重要的，代理运动规划，因此扩展，运动预测。我们提出了一种架构，其考虑类似于 [9，5，3，4] 的长期目标，但添加了用于调节轨迹预测模块的逐帧意图估计的关键组件。通过强制模型学习代理的离散短期意图，我们观察到预测模块的性能提高。 同样丰富成功的是使用数据集对计算机视觉进行基准测试的当代历史在 MNIST [11] 和 ImageNet [12] 等基准测试等开创性工作的指导下，基准测试进展和从数据中学习在现代深度学习的成功中发挥了关键作用。目前，不存在允许在高度复杂的环境中对异构代理进行明确的逐帧意图预测的公共数据集。尽管很少有数据集被设计用于从自我中心的角度研究行人的意图或行为 [13，7，6，14]，但这是对自动驾驶任务的广泛研究的固有限制。 因此，我们提出了一个联合轨迹和意图预测数据集，该数据集包含 RGB 图像和对应的 LiDAR 点云，这些点云具有行人和车辆的详细的逐帧标签。LOKI 数据集允许对代理的未来意图进行显式建模它还显示了有前途的方向，共同推理的意图和轨迹，同时考虑不同的外部因素，如代理。 我们表明，通过建模的短期意图和长期目标与明确的监督，通过意图标签，可以实现更好的轨迹预测精度。此外，在每一帧预测一个特定的意图为我们的模型增强了模型的泛化能力和鲁棒性。

【SSL-RL】自监督强化学习：事后经验回放 (HER)算法 事后经验回放，Hindsight Experience Replay (HER) 是一种在稀疏奖励强化学习环境下提高智能体学习效率的策略。稀疏奖励问题是指智能体在多数状态下无法获得有价值的反馈，因为奖励信号极其稀少或完全没有。HER通过回顾智能体过去未能实现的目标，将这些“失败”的经验转换为有价值的学习机会，从而极大地提高了智能体在稀疏奖励场景中的学习效率。 HER算法最早由OpenAI团队提出，主要用于解决目标导向的强化学习任务，其中智能体的目标是达到某个特定的状态（例如到达某个地点或完成某个任务），但由于奖励稀疏，智能体很难获得足够的反馈进行有效学习。（这已经是被广泛利用的机制了）