本文提出了一种迭代学习控制方法，可以预先指定错误轨迹。 该方法不需要每次迭代的初始条件都应保持为固定值，而常规方法通常会假定此要求。 所提出的策略是使跟踪误差轨迹在整个间隔内收敛到预先指定的轨迹。 分别研究了常数参数化，时变参数化和组合情况。 因此，通过类似Lyapunov的方法，给出了学习规律并详细分析了学习系统。 利用不饱和/饱和学习定律，系统误差在整个时间间隔内与预定误差轨迹一致，并且保证封闭系统中的所有信号都受到限制。 数值结果验证了该方法的有效性。

详细介绍了线程同步条件变量condition_variable的使用和它的源码，涉及到unique_lock, mutex, lock_guard, 虚假唤醒和惊群效应。

使用xgboost建模的液压系统状态监测 我们将使用各种传感器值并使用xgboost进行测试，对测试液压钻机进行条件监控。 我们的F1得分很高（在所有情况下> 0.94，在两种情况下> 0.99）。 我们还监测了特征重要性，并且该特征重要性与钻机的实际物理状况（如冷却状况，泵泄漏，液压蓄能器和阀门状况）具有很好的相关性。 可以从以下下载此分析的数据集：

Condition Monitoring and Faults Diagnosis of Induction Motors Electrical Signature Analysis

微博立场检测是判断一段微博文本针对某一目标话题所表达的观点态度是支持、中立或反对.随着社交媒体的发展，从海量的微博数据中挖掘其蕴含的立场信息成为一项重要的研究课题.但是现有的方法往往将其视作情感分类任务，没有对目标话题和微博文本之间的关系特征进行分析，在基于深度学习的分类框架上，扩展并提出了基于Bert-Condition-CNN的立场检测模型，首先为提高话题在文本中的覆盖率，对微博文本进行了主题短语的提取构成话题集；然后使用Bert预训练模型获取文本的句向量，并通过构建话题集和微博文本句向量之间的关系矩阵Condition层来体现两个文本序列的关系特征；最后使用CNN对Condition层进行特征提取，分析不同话题对立场信息的影响并实现对立场标签的预测.该模型在自然语言处理与中文计算会议（NLPCC2016）的数据集中取得了较好的效果，通过主题短语扩展后的Condition层有效地提升了立场检测的准确度.

一类含非线性边界条件的半线性椭圆方程的 Nehari 流形方法，张金国，刘晓春，本文应用 Nehari 流形和纤维映射方法证明了一类含参数 λ 的非线性边界条件的半线性椭圆方程的多解性问题。讨论了随着参数 λ>0 的变化

该程序用C++实现，是对简单的回溯法解决01背包问题的改进，通过加一个剪枝函数condition 可大大减少递归的次数，达到较大程度提高效率的目的。

Fault-Diagnosis Applications;Model-Based Condition Monitoring;Actuators, Drives, Machinery, Plants, Sensors;

考过PA认证后心情大好，特把学习教材和心得拿出来给大家分享一下。附件是SAP MM 模块PA 认证的教材中并未包括condition technology采购价格条件技术，但是PA考试中肯定会考。所以如果没有业务经验但是想考过的PA的童鞋，不妨下了看看补充一下知识点。

RoadMap Rotating-machine-fault-data-set Open rotating mechanical fault data set 1.简介 众所周知，当下做机械故障诊断研究最基础的就是数据。笔者自2019年初开始致力于收集和整理有价值的机械故障诊断数据。 此处分享均为开源数据集，数据来自原始研究方，笔者只整理数据获取途径。如果研究中使用了数据集，请按照版权方要求作出相应说明和引用。 笔者自己也在筹划整理私有的数据集和研究成果，未来将以适当的方式共享。 在此，特别向公开研究数据的研究者表示感谢和致敬，共享是一种精神。如涉及侵权，请联系我删除（）。 很多优秀的论文都有数据分享，也有越来越多的研究者和企业选择开源自己的成果，本项目保持更新。星标是比较通用的数据集。