数据丢失,100分请求帮助,如果不够分可以新加一贴子!

huangbin277 2004-10-09 08:36:43
1、使用USB活动硬盘过程中突然系统提示数据丢失,USB硬盘和系统突然断开。
2、再次使用USB时,刚才访问的目录文件名全部变成乱码。
3、重新启动系统后,系统对USB硬盘进行检查。乱码文件名小时,所有文件变成了系统临时文件。

不知道哪位能够帮助我解决以上问题。
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夜鹰 2004-10-09
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若数据必须恢复最好让专业公司处理。没有必要的话按suspension的方法试试吧。
Davelu 2004-10-09
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同意楼上的
suspension 2004-10-09
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楼主可以参考一下http://211.100.18.189/ewkArticles/Category230/Article16742.htm(硬盘的数据丢失了常用的补救措施)

http://www.max-king.com/0410free/2004/5-29/63325.html(常见数据丢失的原因)
哦个人觉得你的这种情况是USB硬盘和系统突然的断开造成了的一种损伤.使得系统无法识别你的文件.

若你使用了常规的解决办法还是没有用的话,建议还是送专业部门维修,数据最重要!!!
dessun 2004-10-09
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看看这个USB移动硬盘故障排除http://www.chinait.net/experience/expe_detail.asp?id=204
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变模态解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。

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