人工智能作为一门多学科交叉的新兴技术科学，正日益成为推动机械工程变革的核心动力。传统机械工程正在从以力学、结构为核心的“硬件时代”逐步迈向以智能感知、数据驱动和自动决策为特征的“智能时代”。在智能制造、机器人技术、智能控制、设计优化、故障诊断、人机交互以及嵌入式AI等方向，AI与机械深度融合，推动机械工程从设计到运维实现数字化、智能化升级。越来越多机械专业师生开始探索基于机器学习、电机健康监测、视

摘要：本文记录了深度学习模型训练过程中的问题解决与结果分析。首先解决了工作目录路径问题，将相对路径改为绝对路径后成功输出训练数据。随后尝试了多种结果读取方法：日志文件仅显示训练数据，TensorBoard因访问问题失败，JSON文件同样缺少评估指标。更换为ResNet18模型后成功获取训练损失和验证准确率等指标。文章还介绍了自定义模型改进方法，通过深度可分离卷积替换标准卷积层，并成功运行。最后说明

MMPretrain是基于PyTorch的开源深度学习预训练工具箱，由OpenMMLab项目开发。它整合了MMClassification和MMSelfSup项目，提供丰富的预训练主干网络（如ResNet、ViT）和训练策略，支持图像分类、检索、描述、视觉问答等多种任务。MMPretrain采用模块化设计，包含models、datasets、apis等核心组件，支持从预训练到微调的完整工作流程。安

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全文首次出现：全称 + 缩写，缩写在括号内之后的引用：直接使用缩写长篇或复杂文档：每个主要部分或章节首次出现时再次给出全称和缩写确保在整篇论文中保持一致性，并且在适当的时候提醒读者缩写的含义。这可以通过引言中的术语表或附录中的缩写列表来实现。

寻找适合投稿YOLO系列文章的期刊同样需要精心筛选和确认。通过知网搜索可以帮助确定潜在的期刊，尤其是学术期刊部分，但要注意知网更多适用于中文文献。而出版社官网，尤其是像MDPI这样的开放获取平台，是寻找期刊的好方法，平台内有许多收录YOLO相关研究的期刊，如《Sensors》、《Applied Sciences》和《Electronics》等。投稿前，需要确认期刊是否符合SCI范围，可以通过中科院