NUSZhao教授1v1科研：使用人工智慧技術的工業機械預測維護方法

2025-04-23 02:29 指南者背景提升

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科研主題：NUS Zhao教授1v1科研——
使用人工智慧技術的工業機械預測維護方法
在現代工業生產中，機械裝置的正常執行和維護至關重要。傳統的維護方法包括預防性維護和故障後維修，但這些方法往往存在成本高、效率低和裝置停機時間長等問題。為了提高裝置的執行效率，減少維護成本和停機時間，預測性維護（Predictive Maintenance, PdM）成為了一個備受關注的研究方向。
預測性維護利用資料驅動的方法，透過對裝置執行資料的即時監測和分析，提前預測裝置可能發生的故障，從而在故障發生前進行維護。隨著感測器技術和工業網際網路的發展，工業裝置能夠生成大量的執行資料，這為預測性維護提供了豐富的資料基礎。然而，如何有效地從這些海量資料中提取有用資訊，成為實現預測性維護的關鍵挑戰。
人工智慧（Artificial Intelligence, AI）技術，尤其是機器學習（Machine Learning, ML）和深度學習（Deep Learning, DL），在處理大規模資料和複雜模式識別方面表現出色。透過構建智慧演算法模型，可以對裝置的執行狀態進行即時監測、故障診斷和剩餘壽命預測。本次科研將結合當前技術前沿以及學生的相關經歷和需求，展開1v1科研指導服務。此外，學生也可以定製其他專業的科研課題。
特邀
導師
指南者留學特邀導師：Zhao教授
新加坡國立大學客座教授
開放空間創投& OV 資料科學總監
前谷歌雲亞太地區機器學習負責人
研究領域：machine learning，AI，DS，CV，NLP
large language model application
我們的優勢
我們的名校科研
其他機構科研
教授1v1指導
10-20人班課
提供更個性化的科研教學指導
學生不容易得到個人化的關注
獨立一作論文
共同一作論文
讓學生全面地參與研究專案，從而獲得更多的學術成就和獨立思考的能力
導致學生的貢獻被稀釋，不容易凸顯個人能力
教授直接指導論文
教授不指導論文
直接從資深專家那裡獲取知識和經驗，有利於論文的高質量完成
缺乏專業指導，導致論文質量不高
Research論文
Review論文
強調實際研究和資料收集，更容易在學術界認可
更側重於理論分析而非實際研究，不容易得到學術認可
100%有推薦信
不全都有推薦信
確保學生在留學申請時有強有力的推薦支持
缺乏推薦信會影響將來的留學申請
EDU郵箱推薦信
私人郵箱推薦
使用教育郵箱傳送的推薦信更具權威性
缺乏權威性，不容易被接受
教授進群隨時直接聯絡
只能在班課會議上溝通
便於即時解答疑問和及時獲取反饋
缺乏及時和個性化的反饋
華人教授漢語指導
英文授課聽不懂

使用漢語講授專業知識內容更容易消化理解

用英文講授高深的專業知識內容會形成語言障礙影響學習的質量
你將收穫
國際會議論文發表
名校推薦信
全方位助力留學申請
適合人群
留學申請：計劃申請人工智慧/計算機科學/機械工程等相關專業的同學
提升背景：希望增加深度學術研究經歷，提升獨立研究能力的同學
鍛鍊技能：想要人工智慧領域知識，包括Python、機器學習、論文撰寫等技能的同學
進度安排
階段1
科研專案匹配和準備期
· 週期：
1-4周
· 海外導師:
學生和導師雙向匹配
· 指南者老師:
進行前期技能、軟體等基礎能力培訓
階段2
科研專案正式週期
· 週期：
8周
· 海外導師：
每週遠端會議-科研推進-論文指導
· 指南者老師：
協助答疑和輔導
階段3
論文發表和網申
· 週期：
——
· 海外導師：
推薦信（官郵）+網推
· 指南者老師：
協助論文發表
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