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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滨州市科技创新发展研究院，山东滨州，256600；
2滨州职业学院，山东滨州，256600；
3浙江交通职业技术学院，浙江杭州，311112；
摘要：针对工业轴承故障预测中的数据融合难、边缘推理慢及仿真与工况脱节问题，提出了MT-CNN多模态注意力模型与HILPM仿真系统。MT-CNN通过多模态输入与多分支网络提取特征，结合物理引导的注意力机制实现故障分类与RUL预测；HILPM系统以PLC为核心构建边缘-云端协同架构，集成硬件加速与闭环验证平台，实现虚实结合的故障仿真与实时推理。实验显示，MT-CNN在CWRU数据集上分类准确率达98.67%，RUL预测RMSE为8.32，以2.23M参数实现3.9ms推理延迟，显著优于现有模型；工业验证中系统故障识别率达97.2%，误报率0.32%，满足工业实时可靠性要求。
关键词：滚动轴承；故障诊断；跨模态注意力；边缘计算
参考文献
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