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《当代教育与艺术》是一本专注于艺术与教育领域深度交融与最新研究成果的国际开源中文期刊。它旨在展现艺术与教育交叉领域的最新进展，尤其关注教育管理与教育学科中艺术美学的独特视角，以及高新技术在艺术教育与创作中的创新应用模式。本期刊致力于搭建一个平台，促进艺术家、教育工作者及学者之间的交流与合作，共同推动艺术与教育的融合发展，提升教育者与创作者的专业素养和创新能力。
期刊涵盖的广泛议题包括：艺术教育的创新实践、校园艺术文化的构建与管理、艺术作品的鉴赏与批评、艺术教育课程设计与实施、艺术家与教育工作者的作品展示、文学与艺术素养的培养、跨文化艺术探索、职业教育中的艺术技能培训等。
作为一本经过严格同行评审的学术期刊，《当代教育与艺术》坚持高标准、高质量的出版原则。我们诚挚邀请与期刊主题紧密相关、富有理论深度与实践价值的稿件投稿。所有文稿均需保证原创性，严禁抄袭，文责自负。我们期待与广大艺术教育工作者及学者携手，共同推动艺术与教育的繁荣发展。
1山东工程职业技术大学，山东省济南市，250200；
2蒙古民族大学，蒙古乌兰巴托，028043；
摘要：随着电子设备向高度集成化、复杂化发展，传统故障检测在响应速度、精度与适应性上显局限。本文聚焦深度学习在电子设备故障智能检测的应用，剖析核心逻辑与技术路径，先阐述故障信号特征与深度学习建模的适配性，再分析CNN、RNN、Transformer在故障特征提取与模式识别的原理及优势，探讨小样本、多模态数据融合、实时性检测问题，提出迁移学习、注意力机制优化方案。研究表明，深度学习凭端到端特征学习突破传统方法对人工特征工程的依赖，为复杂设备故障检测提供高效精准支撑，也为后续优化指明方向。
关键词：深度学习；电子设备；故障智能检测；特征提取；模式识别
参考文献
[1]朱宏禹.基于深度学习的变电站设备故障智能检测算法研究[D].中北大学,2024.
[2]刘虎林,韩俊,苏柏松.基于动态状态估计法的智能变电站隐性故障检测方法研究[J].机械与电子,2022,40(07):38-42+47.
[3]汪韦怡.基于深度学习点过程的航空电子设备故障预测[D].电子科技大学,2021.
[4]梁天辰.基于多深度置信网络融合的航空电子设备故障预测[J].电讯技术,2021,61(02):248-253.
[5]王素芳,谢芳.拖拉机电气故障诊断方法研究——基于深度学习理论和大数据[J].农机化研究,2021,43(06):264-268.
