SIEMENSSIMATICPDMv8.1(x86/x64)SIMATICPDM(过程设备管理器)是用于组态、参数分配、调试、诊断以及维护智能过程设备和自动化部件的制造商通用工具。

现代气候统计诊断与预测技术-魏凤英.pdf经典的书，收藏。

CT是一种利用X射线获得横断面图像的技术，它对诊断医学有革命性的影响，同时也广泛应用在了工业的无损检测。
本文按照CT扫描机的发展，分别对不同CT扫描机采用的重建算法进行了介绍，同时分别对不同重建算法的优缺点进行了对比分析。

文中在传导性电磁干扰的产生机理和耦合方式的基础上，分析了线性阻抗稳定网络这一干扰测量电路的工作原理，提出了线性阻抗稳定网络输出为共模和差模混合噪声这一问题后，给出了Paul、See和Guo3种噪声分离网络来实现从总噪声中分离出差模噪声和共模噪声。
根据干扰三要素着重介绍了屏蔽、接地和滤波3种重要的干扰抑制措施，最后利用改进的软件算法来对噪声信号进行诊断和处理，结果表明所采用的算法能够更好的去除共模噪声和差模噪声。

Ambari是一个基于web的工具，用于配置、管理和监视Hadoop集群，支持HDFS、MapReduce、Hive、HCatalog,、HBase、ZooKeeper、Kafka、Oozie、Pig、Sqoop和Spark等服务。
Ambari同样还提供了集群状况仪表盘，以友好的用户界面对它们的性能特性进行诊断。

数字全息显微术（DHM）是一种使用光学干涉图案来记录三维光场的技术，用于成像，传感和显微技术应用。
“无透镜”串联DHM是最简单的布置，不需要透镜，没有镜子，通常仅需要光源，样品和诸如CCD或CMOS像素阵列之类的数字成像器芯片。
尽管如此简单，但无透镜直列DHM能够在宽阔的视场上生成高分辨率图像，并允许研究人员记录光场的幅度和相位，并以数字方式重建形状，厚度，3D位置，速度，泡Kong或小颗粒的折射率和其他参数。
因此，将在线DHM与微流控技术，光流测速，低成本成像，即时诊断，单细胞跟踪，细胞流式细胞仪，计数，分选和芯片实验室相结合有很多潜在的机会技术。

国家临床版3.0手术操作编码（ICD-9-CM3）：1.主要编码2.附加编码3.合并后编码4.手术操作名称5.类别包含：介入治疗、手术、诊断性操作、治疗性操作6.录入选项包含：必选、选择性、中医必选

《EMC电磁兼容设计与测试案例分析(第2版)》以EMC：案例分析为主线，通过案例描述、分析来介绍产品设计中的EMC技术，向读者介绍产品设计过程中有关EMC：的实用设计技术与诊断技术，减少设计人员在产品的设计与：EM（：问题诊断中的误区。
书中所描述的EMC案例涉及结构、屏蔽与接地、滤波与抑制、电缆、布线、连接器与接口电路、旁路、去耦与储能、PCBLayout，以及器件、软件与频率抖动技术等各个方面。
,《EMC电磁兼容设计与测试案例分析(第2版)》是以实用为目的，以具有代表性的案例来说明复杂的原理，并尽量避免拖沓冗长的理论，可作为电子产品设计部门EMC方面必备的参考书，也可作为电子和电气工程师、EMC工程师、EMC顾问人员进行EMC培训的教材或参考资料。

现代设备技术水平不断提高，生产率、自动化要求越来越高，相应地，故障也随之增加。
变压器作为电力系统中非常复杂而且非常重要的设备，其工作状态对电力系统、企事业单位生产及居民生活具有十分重要的影响。
如何提前对变压器故障进行预测和在故障发生后迅速判断故障原因是提高工作效率、减少经济损失的一个重要途径。
因此研究变压器故障诊断对保证系统安全、可靠、经济运行，提高经济效益具有重要意义。
本文针对传统故障诊断的若干弊病，提出了将神经网络用于变压器故障诊断系统。
传统的故障诊断方法大多是以领域专家和操作者的启发性经验知识为核心，知识获取困难、推理效率低下、自适应能力差，并且常见的诊断方法常常由于其单一性而存在一定的误差。
同时由于故障征兆和故障类型之间常常存在复杂的非线性关系，使得诊断系统的数学模型很难获取。
而人工神经网络以其分布式并行处理、自适应、自学习、联想记忆以及非线性映射等优点，为解决这一问题开辟了新途径。
鉴于此，在开发变压器故障诊断系统时，将神经网络作为故障分类器进行设计。
本文首先分析了故障诊断和神经网络的基本理论，并在此基础上提出了神经网络对于变压器故障诊断系统的适用性;文中将BP神经网络算法用计算机实现;并针对其本身存在的一些缺点提出了一系列改进措施，通过在修正权值的时候增加动量项，并且限制输入值范围来减小误差、提高系统的诊断正确率;在对输入数据进行归一化处理的时候，采取按类逐项归一化的方法，避免了输入数据出现0或者1而使训练进入平坦区。
这样可以大大提高系统的诊断效率和诊断正确率。
将变压器诊断中典型的油中气体分析法和神经网络方法相结合，采用Java语言开发出界面友好、性能优秀的变压器故障诊断系统;此外，文中还详细探讨了网络各结构参数的选择方法，并且就变压器这一实际诊断系统，分析了不同结构参数对系统误差的影响。
在文章的最后，总结了神经网络故障诊断系统的优秀性能以及它存在的不足，并且分析了未来神经网络用于故障诊断的前景和发展方向。
关键词故障诊断；
神经网；
BP算法；
变压器油中气体分析

DeepConvolutionalTransferLearningNetworkANewMethodforIntelligentFaultDiagnosisofMachineswithUnlabeledData(深度卷积迁移学习网络：一种新的无标记机器故障智能诊断方法)雷亚国团队2018年文章。
机械智能故障诊断的成功依赖于两个条件。
1)含有故障信息的有标签数据是可用的。
2)训练和测试数据是从相同的概率分布中获取的。
然而，对于大部分机械，很难获得大量的有标签数据。
此外，尽管一些机械可以获取有标签数据，但是由于数据分布的差异，用这些有标签数据训练的智能故障诊断方法可能无法对从其他机械获得的无标

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。