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武器装备担负保卫国土安全的重要使命,其保持稳定运行状态具有重大国防、政治意义;因其装备运行状态不便中断、故障定位过程复杂,使得传统维修方式效率较低;装备使用数据具有连续性、长期性、不平稳性,甚至一些深度学习模型无法处理其中的退化状态历史依赖与关联问题;通过构建元器件层级的剩余寿命预测架构,对特征工程、退化指标构建以及Transformer-Bi-LSTM模型开展研究,采用距离编码技术,实现针对深度学习模型的技术创新,优化模型预测效果;基于某型武器装备主要器件正常试样数据,进行本方法分析验证,在器件已运行时间达到90%设计试验寿命长度时能够进行有效且准确的剩余寿命预测,所提方法满足武器装备器件寿命预警及更换提醒、保障装备战备完好性的应用需求。 相似文献
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为了满足创面治疗的各种需求,迫切需要开发具有良好的黏附性、生物相容性和抗菌性能的多功能创面敷料,以促进损伤组织的愈合与再生。基于化学交联策略,以茶多酚(TP)、聚多巴胺纳米粒子(PDA NPs)、季铵化羧甲基壳聚糖(QCMCS)和多巴胺修饰的氧化葡聚糖(ODex-DA)为原料,制备了一类多糖基QCMCS/ODex-DA/TP/PDA(QOTP)近红外光响应抗菌水凝胶。丰富的邻二酚基团赋予QOTP水凝胶良好的黏附性,使其对器官组织(心、肝、胃和肌肉组织)在空气中与水下都表现出牢固的黏附性。此外,QCMCS和PDA NPs之间的协同抗菌作用,使得QOTP水凝胶在近红外(NIR)光照射下具备高效杀菌特性(对金黄色葡萄球菌和大肠杆菌的抗菌率均高于99%)。这种具有双重协同抗菌作用的近红外光响应抗菌水凝胶预期在临床创面治疗中具有广阔的应用前景。 相似文献
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<正>随着科学技术的不断发展,计算机技术的发展逐渐成为了人们解决问题的重要工具,人工智能技术在科技领域逐渐成为了上升焦点,人工智能技术在各个领域也都广泛应用起来。近年来,随着计算机水平的飞速进步,人工智能技术在其的应用也愈发广泛,两者相辅相成,人工智能技术以计算机网络为平台,应用到计算机中能够对计算机中的信息更加的灵活掌控,两者为科技发展起着无可替代的作用。本篇文章首先分析了人工智能技术的应用优势,其次从人工智能技术对模糊信息的有效处理、人工智能具有较强的计算学习能力及处理非线性的能力和人工智能能够有效节省网络管理成本三个方面来分析人工智能在计算机信息技术中应用的优点,最后从软硬件升级技术的应用、实现网络资源共享和人工智能在计算机信息安全管理中的应用三个方面来分析人工智能在计算机信息技术中的标准化应用,并且得出结论。 相似文献
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