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文档格式:DOC 文档大小:23KB 文档页数:2
硬盘引导型故障一般在启动机器时出现,这种故障有可能是系统本身的原因造成的,也可能是由病毒引起 的。由病毒引起的故障通过查杀毒就能解决,因此下面就分析病毒以外的故障,供大家参考:
文档格式:PPT 文档大小:10.08MB 文档页数:76
❑ 了解汽车电路图的种类。 ❑ 掌握各车系电路原理图的特点。 ❑ 掌握识读汽车电路图的一般要领和基本步骤。 ❑ 列举汽车电路的常见故障和常用诊断检修方法。 ❑ 熟悉故障诊断与检修流程。 10.1 汽车电气设备电路图 10.1.1 分类 10.1.2 各车系电路原理图的特点 10.1.3 识读汽车电路图的一般要领 10.2 汽车电气设备线路故障诊断与检修 10.2.1 汽车电气设备线路常见故障 10.2.2 汽车电路故障常用诊断与检修的一般流程 10.2.3 汽车线路故障常用诊断与检修的常用方法 10.2.4 汽车线路故障常用诊断与检修的注意事项 实训项目10.1 继电器或开关控制电路原理图综合读图 实训项目10.2 电子控制单元控制电路原理图综合读图 实训项目10.3 汽车配电系统和搭铁分布电路的综合读图 实训项目10.4 汽车电器常用检测工具的使用
文档格式:RTF 文档大小:12.28KB 文档页数:2
硬盘引导型故障一般在启动机器时出现,这种故障有可能是系统本身的原因造成的,也可能是由病 毒引起的。由病毒引起的故障通过查杀毒就能解决,因此下面就分析病毒以外的故障,供大家参 考:
文档格式:PDF 文档大小:436.55KB 文档页数:4
针对滚动轴承故障精密诊断的需要,采用小波包分析方法提取了滚动轴承故障的特征信号,通过小波包分析将高频信号分解到8个频带中,以频带能量作为识别故障的特征向量,应用RBF径向基神经网络建立了从特征向量到故障模式之间的映射,现场采集的数据分析表明,采用小波包和神经网络相结合的方法可以比较准确地识别滚动轴承的故障
文档格式:PPT 文档大小:1.72MB 文档页数:77
模块1: 简易直接起动控制线路安装 模块2:点动和连续运转控制故障维修 模块3:双向直接起动运转控制线路的故障维修 模块4:降压起动控制线路的故障维修 模块5: 调速控制线路的故障维修
文档格式:PPT 文档大小:622.5KB 文档页数:116
• 电脑故障概述 • 引起电脑故障的原因 • 检测维修电脑的一般方法 • 检测电脑故障的注意事项 • 电脑故障的处理
文档格式:PPT 文档大小:8.97MB 文档页数:423
第1章 音响设备概述 1.1 音响技术的基本概念 1.2 高保真音响系统的基本组成 1.3 音响设备的基本性能指标 1.4 声音的基本知识 第2章 调谐器 2.1 调谐器的基本组成 2.2 调幅接收电路 2.3 调频接收电路 2.4 立体声解码电路 2.5 典型调频/调幅调谐器 2.6 数字调谐器 第3章 录音座 3.1 磁记录原理 3.2 录音座电路 3.3 磁头、磁带及驱动机构 3.4 机芯控制电路 3.5 典型整机电路 第4章 功率放大器 4.1 功率放大器的基本组成 4.2 前置放大器 4.3 图示均衡器 4.4 功率放大器 第5章 调音台 5.1 调音台概述 5.2 调音台的操作使用 5.3 调音台典型电路分析 * 第6章 家庭影院AV系统 6.1 AV系统的组成 6.2 环绕声系统 6.3 AV功率放大器 6.4 扬声器系统(音箱) 6.5 家庭影院AV系统的配置 第7章 数字音响设备 7.1 激光唱机(CD机) 7.2 MD微型磁光盘唱机 * 7.3 MP3播放机 第8章 音响设备的故障检修 8.4 激光唱机的故障检修 8.2 录音座的故障检修 8.1 音响设备的故障检修方法 8.3 数字调谐器的故障检修
文档格式:PDF 文档大小:4.46MB 文档页数:223
奥妙的侦探故事 我们设想有一个完美的侦探故事。这个故事告诉我们所 有重要的线索,这样使我们不能不提出自己对事件真相的见 解。如果我们仔细研究故事的构思,不要等作者在书的结尾 作出交代,我们早已得到完满的解答了。只要不是低劣的侦 探故事,这个解答不会使我们落空;不但如此,它会在我们期 待它的一刹那就立刻出现
文档格式:PDF 文档大小:2.65MB 文档页数:61
2.1 设计、验证和测试 2.2 缺陷、失效和故障 2.3 故障及故障检测 2.5 故障的等效/支配/冗余
文档格式:PDF 文档大小:926.77KB 文档页数:8
为了给数控机床故障的精准诊断提供保障,延长数控机床使用周期,以数控机床历史维修记录为研究对象,对数控机床设备故障领域的命名实体识别进行了研究。在分析历史维修记录中的故障描述特点后,提出了一种基于双向长短期记忆网络(Bidirectional long short-term memory, BLSTM)与具有回路的条件随机场(Conditional random field with loop, L-CRF)相结合的命名实体识别方法。首先,对输入语句进行分词和标注,使用Word2vec中的Skip-gram模型对标注语料进行预训练,将其生成的字向量通过词嵌入层转化为字向量序列;然后,将字向量序列输入BLSTM学习长期依赖信息;最后将句子表达输入L-CRF获取全局最优序列。实验结果表明,该方法明显优于其他命名实体识别方法,为数控机床设备的智能检修与实时诊断任务打下了坚实的基础
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