如今，这股强劲的AI之风，终究还是吹到了后端领域，既是风险，也是机遇。因为薪资不高、发展受限，加上对AI技术很感兴趣，选择转型AI方向，在就业老师的内推帮助下，成功拿到了50w的offer。【2】谢同学，报名前做后端开发5年，工作上遇到了瓶颈，薪资也涨不上去，调研了一番后决定学习算法，通过4个月的学习，现在成功。【3】刘同学，作为一名应届生，一毕业就成功拿下百度大模型算法岗offer，年薪高达48

受最近在计算机视觉和语音识别方面的成功启发，许多研究者提出将一维时间序列数据编码为不同类型的图像，这样可以放大数据中的动态特性，更好地表征原数据。

锂离子电池(Lithium-ion Batteries,LiBs）已经作为电动汽车核心动力源，其性能直接关系到系统的性能和使用安全。为确保锂电池的安全使用，需要对锂电池的状态进行精确的估计，包括荷电状态(State of Charge, soC)、健康状态(State ofHealth, SOH）以及剩余寿命(Remaining Useful Life,RUL）等。数据驱动的算法主要包括传统机器学

本期介绍一种用于故障诊断的新颖方法-对称点模式（ symmetrized dot pattern，SDP）。SDP直观的将一维序列（温度，振动、电流等）转换成二维镜像雪花图，通过图形中的差异可直观地反应不同的状态序列。基于SDP和深度学习网络的故障诊断方法，频繁登上1区SCI-IEEE trans系列。关于SDP的理论部分，

本期介绍一种用于故障诊断的新颖方法-对称点模式（ symmetrized dot pattern，SDP）。SDP直观的将一维序列（温度，振动、电流等）转换成二维镜像雪花图，通过图形中的差异可直观地反应不同的状态序列。基于SDP和深度学习网络的故障诊断方法，频繁登上1区SCI-IEEE trans系列。————————————————

深度学习技术在图像识别领域取得突破，使得相关领域研究者开始研究如何将一维数据转换成二维的图像。转换的方式大致可分为两类：时频类和时域转换类。好处是，一维数据中的关键信息可以在二维图像中充分的突出，利用深度学习技术（CNNs，Transformer，图神经网络、注意力网络）也可以学习到图像中的全局的相关性信息，有利于解决相关领域复杂问题，。大量的论文表明：信号图像编码结合深度学习的智能故障诊断、识别

相信各位小伙伴都听过物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks，PINN）的大名。PINN是一种将物理定律与深度学习相结合的创新算法。它的核心思想是让神经网络在训练过程中不仅依赖数据，还遵循已知的物理规律（如微分方程、守恒定律等），从而提升模型的预测能力和泛化性。在多物理场耦合、流体力学、材料科学、地球物理、生物医学等领域大放异彩。那么，物理信息神经网络PI

群智能优化算法可以作为很好的工具来解决许多实际问题，如特征选择、图像分割、医学诊断，经济排放调度问题，植物病害识别，工程设计，PID优化控制，设备故障诊断，机器学习模型参数整定等等。前期已分享320多种基础优化算法（很多学者根据自身的专业问题需求，对基础优化算法进行了改进和提升，以期获得更为优秀的性能。等等。然而，。本期分享一个小众且有效的改进策略，源自常年处于中科院1区顶刊行列的IEEE Tra

一举歼灭所有群智能优化算法在无人机路径规划的应用

本期介绍一种新的创新算法——章鱼优化算法Octopus optimization algorithm，OOA。OOA算法利用章鱼的运动来探索搜索空间，寻找优化问题的最优解。该成果于在 JCR 1区，中科院3区章鱼表现出非凡的适应能力、解决问题的能力和操纵环境的能力。这些行为表明了高水平的智力和灵活性，这对于在多样化和不断变化的环境中生存至关重要。在算法中，群体中的每个个体都体现了在章鱼中观察到的自