2020年9月21日 · Artificial intelligence (AI)-based rotor fault diagnosis (RFD) poses a variety of challenges to the prognostics and health management (PHM) of the Industry 4.0 revolution.

2020年9月21日 · 基于人工智能 (AI) 的转子故障诊断 (RFD) 对工业 4.0 革命的预测和健康管理 (PHM) 提出了各种挑战。 与任何其他旋转机械故障相比，转子故障在其特征工程中利用故障特定特征方面受到了人工智能研究界的更多关注。

2022年7月24日 · 该博文介绍了一种端到端的indoorsceneconstruction方法，通过输入室内点云，输出各个物体的3D实例模型。 它结合了实例检测、完成和重建任务，采用3D检测器、空间变换器和形状生成器三个步骤。 相关工作包括形状和场景完成，以及使用2D和3D卷积网络的技术。 方法中，首先通过目标检测算法提出物体框，然后通过空间变换对点云进行分组和对齐，最后利用形状生成器从提议中创建3D模型。 损失函数包括box loss和shape loss，并在ScanNetv2 …

在本文中，作者提出了一种基于高斯感受野的标签分配（RFLA）策略用于微小目标检测。 并提出了一种新的感受野距离（RFD）来直接测量高斯感受野和地面真值之间的相似性，而不是使用IoU或中心采样策略分配样本。 考虑到基于IoU阈值和中心采样策略对大对象的倾斜，作者进一步设计了基于RFD的 分层标签分配 （HLA）模块，以实现小对象的平衡学习。 在四个数据集上的大量实验证明了所提方法的有效性。 作者的方法在AI-TOD数据集上的AP点数为4.0，优于SOTA。 …

SystemsRFD is an AI automation agency dedicated to transforming businesses into self-optimizing, intelligent systems. By integrating AI-driven workflows, predictive analytics, and scalable automation, we eliminate inefficiencies, accelerate decision-making, and unlock new growth opportunities.

2021年10月13日 · RfD-Net是一种新型的深度学习架构，用于直接从原始点云数据中理解和重建3D场景的语义实例。 通过解耦全局对象定位和局部形状预测，RfD-Net能够处理点云数据的稀疏性，学习高分辨率物体表面，从而在实例检测和重建方面表现出色，尤其是在对象重建中提高了11 ...

Coupled with the integrated architecture of tNavigator, Python becomes a powerful tool to connect multiple workflows across domains and empower the user in a way not possible in the past.

AI对用户提问进行精准语义分析，并通过追问获取更多有价值信息，将问题拆分为多组关键词后再进行搜索引擎检索，深度阅读网页内容，最终呈现逻辑清晰、准确无误的答案。

2021年5月10日 · RfD-Net是一种从三维场景点云中重建物体网格的框架，通过“先检测，再重建”的方法解决点云重建挑战。 此框架在CVPR 2021发表，提出直接从点云学习实例语义，无需依赖三维卷积。

2020年9月21日 · Artificial intelligence (AI)-based rotor fault diagnosis (RFD) poses a variety of challenges to the prognostics and health management (PHM) of the Industry 4.0 revolution.