ar
Feedback
Data2Good | Про данные, финансы, технологии и жизнь

Data2Good | Про данные, финансы, технологии и жизнь

الذهاب إلى القناة على Telegram

https://t.me/Data2Good_chat чат LinkedIn.com/in/lasttrader - цифровизация бизнеса trade2good.com - про финтех https://github.com/Lasttrader - кодовая база @GrigoriySokolov - для связи и вопросов

إظهار المزيد
920
المشتركون
-124 ساعات
-37 أيام
-1330 أيام

جاري تحميل البيانات...

القنوات المماثلة
لا توجد بيانات
هل تواجه مشاكل؟ يرجى تحديث الصفحة أو الاتصال بمدير الدعم الخاص بنا.
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
يوليو '26
يوليو '260
في 0 قنوات
يونيو '26
+1
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '26
+1
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+2
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '26
+2
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+4
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '26
+273
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+1
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+2
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+3
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+2
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+18
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+7
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+5
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '25
+4
في 1 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+5
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '25
+5
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+3
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '25
+5
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+5
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+13
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+8
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+33
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+25
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+127
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+16
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '24
+3
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+847
في 0 قنوات
التاريخ
نمو المشتركين
الإشارات
القنوات
02 يوليو0
01 يوليو0
منشورات القناة
Всем привет! Давно не писал, зарылся в задачах, да и наблюдается определенный кризис идей. Решил ответить на вопрос и заодно
Всем привет! Давно не писал, зарылся в задачах, да и наблюдается определенный кризис идей. Решил ответить на вопрос и заодно поделиться видением. Набросал с дипсик краткий план создания синтетического датасета для диагностики компрессора В целом это базовый, слегка усреднённый подход. Можно использовать как чек-лист при генерации данных. Шаг 1. Генерация «нормального» режима работы Для каждого из 380 тэгов нужно задать: · Базовое значение (среднее) — берётся из паспорта компрессора или экспертной оценки. · Допустимый разброс (σ) — например, 2–5% от базового значения. · Сезонность или цикличность — суточные, недельные или сезонные паттерны нагрузки, если они есть. Генерация выполняется для временного ряда длиной T (например, 100 000 точек с частотой 1 Гц). Шаг 2. Имплантация паттернов деградации Выбирается начало деградации t0 и её длительность L. Для каждого тэга определяется тип деградации. Один и тот же отказ может по-разному проявляться на разных датчиках. Я спросил дипсик, он предложил как вариант использовать такие соответствия: · Вибрация → рост дисперсии + появление гармоник. · Провисание штока → линейный дрейф среднего значения. · Температура → экспоненциальный рост. · Уровень → рост дисперсии (турбулентность). Шаг 3. Добавление реалистичного шума и помех Рекомендуется добавить несколько слоёв искажений: · Гауссовский шум N(0, σ) — для фонового шума измерений. · Импульсный шум — случайные выбросы. · Дрейф нуля — медленное изменение из-за калибровки. · Пропуски данных — обнуление случайных участков. Шаг 4. Кросс-корреляция между датчиками Отказы обычно видны на нескольких датчиках одновременно: · Построить матрицу корреляции реальных данных (если есть) или назначить связи экспертно. · При генерации деградации на одном датчике — добавить ослабленный сигнал (50–70% амплитуды) на коррелирующие датчики. Можно этот план использовать как основу. Дальше его можно расширять под конкретные типы оборудования и доступные данные. P.s. кстати, мне кажется создание датасетов для ИИ моделей, это неплохой бизнес и монетизация🤔

2
لا يوجد نص...
400
3
2 vby
1
4
Когда-то, давным давно, на заре цифровых технологий, я очень увлекался и компами, и железом и мобильными телефонами. Знал все
Когда-то, давным давно, на заре цифровых технологий, я очень увлекался и компами, и железом и мобильными телефонами. Знал все марки и характеристики всех устройств, наизусть, знал их сравнение. Но потом в какой-то момент, зоопарк производителей и устройств становится такой большой, что на отслеживание новинок уходит много времени. И начинают появляться всякие заголовки, типа "убийца Айфона, убийца chatgpt, убийца тесла" и всё это обычный инфоповод чтобы новичка заметили. Но в контексте решения конкретных задач, бизнес задач, нет абсолютно никакого смысла знать всё на свете, гораздо лучше знать то, что будет работать, что будет удобно обслужить и что не исчезнет через Х лет с рынка. Наблюдаю сейчас такой же зоопарк и на рынке ИИ, где куча всего. И найти сейчас свое место на этом рынке - отдельная задача со звёздочкой.
450