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比如对于工业领域的数据挖掘比赛，很多选手一开始就确立的是纯数据的分析和挖掘，很少结合机理分析，仅仅是提取了数据各个统计特征，并且使用了多个模型对结果进行融合。虽然这也许能得到非常好的结果，但这种模型并没有“洞察力”，首先特征对于模型结果的解释力并不强，其次这种模型很难与人建立信任，最终虽然训练出一个准确率为 99% 的模型，但却难以成功在工业实际场景中落地实践。

打破专家定论——新方法解决老问题

本次竞赛赛题《大型旋转机组转子部件脱落故障预测》属于工业领域典型的异常检测和故障诊断问题。旋转类机械设备的故障诊断问题在实际的工业场景中非常常见，转子部件脱落更是一个老问题。

as 的用法

export 命令导出的接口名称，须和模块内部的变量有一一对应关系。

导入的变量名，须和导出的接口名称相同，即顺序可以不一致。

不同模块导出接口名称命名重复， 使用 as 重新定义变量名。

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