扩散模型（Diffusion Models）是近年来在生成式人工智能领域崛起的一种重要方法，尤其在图像、音频和视频生成任务中表现突出。其核心思想是通过逐步添加和去除噪声的过程来学习数据分布，从而生成高质量样本。

《Nature》社论《写作即思考》揭示了AI与学术写作的正确关系：AI不应替代人类思考，而是作为辅助工具。写作过程本身是科研的核心认知活动，完全依赖AI会导致逻辑缺陷和内容失控。通用大模型存在"幻觉"风险，需谨慎使用参考文献。理想的人机协作模式是"半人马科学家"——人类负责战略构思、伦理判断和创新叙事，AI处理语法润色、文献摘要等重复性工作。正确使用AI可克

​​平均池化​​是一种下采样操作，通过对输入区域的数值取​​平均值​​来压缩数据空间维度。

《Nature》社论《写作即思考》揭示了AI与学术写作的正确关系：AI不应替代人类思考，而是作为辅助工具。写作过程本身是科研的核心认知活动，完全依赖AI会导致逻辑缺陷和内容失控。通用大模型存在"幻觉"风险，需谨慎使用参考文献。理想的人机协作模式是"半人马科学家"——人类负责战略构思、伦理判断和创新叙事，AI处理语法润色、文献摘要等重复性工作。正确使用AI可克

论文提出ADPretrain框架，针对工业异常检测任务设计预训练表示方法。通过角度和范数导向对比损失优化特征差异，在RealIAD数据集预训练避免分布偏移。实验表明，该方法在五个数据集上优于ImageNet预训练特征，验证了异常表示预训练的有效性。主要创新包括：1）专为AD任务设计的预训练框架；2）基于残差特征的类泛化表示；3）角度和范数导向对比损失。当前局限在于固定特征提取器和适用范围限制。代码

不确定性量化（Uncertainty Quantification, UQ）是评估和表示模型预测、参数估计或系统行为中不确定性的过程，旨在为决策提供可信度评估和风险控制。其在科学计算、工程预测、金融风控和医疗诊断等领域具有核心价值。

​​平均池化​​是一种下采样操作，通过对输入区域的数值取​​平均值​​来压缩数据空间维度。

健康度（HI）是故障诊断与寿命预测领域的核心指标，通过量化设备退化状态（0-1或百分比）支持剩余使用寿命（RUL）预测。其构建方法包括数据驱动（深度学习、特征工程）、模型驱动（Wiener过程）及混合方法。应用场景涵盖工业设备预测性维护，通过健康度曲线划分设备健康阶段并外推RUL。当前面临小数据、复杂工况、不确定性量化等挑战，未来将结合数字孪生和可解释AI提升预测精度。该领域发展对优化设备维护策略

健康度（HI）是故障诊断与寿命预测领域的核心指标，通过量化设备退化状态（0-1或百分比）支持剩余使用寿命（RUL）预测。其构建方法包括数据驱动（深度学习、特征工程）、模型驱动（Wiener过程）及混合方法。应用场景涵盖工业设备预测性维护，通过健康度曲线划分设备健康阶段并外推RUL。当前面临小数据、复杂工况、不确定性量化等挑战，未来将结合数字孪生和可解释AI提升预测精度。该领域发展对优化设备维护策略

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