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基于深度学习的刀具磨损监测研究现状_王大春

基于传统机器学习的刀具磨损监测模型监测精度低且计算复杂度高,难以满足智能制造的发展需求。而基于深度学习的刀具磨损监测模型数据处理和特征提取能力较强,可明显提高监测精度,使加工过程更智能化,因此广泛应用于刀具磨损监测

  • 2023-02-08
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机器视觉技术在电力安全监控中的应用综述_王刘旺

视频监控对保障电网安全稳定运行起着不可忽视的作用。随着人工智能技术的发展,机器视觉在电力安全监控中表现出巨大的应用潜力。首先概述了机器视觉领域主要关注的目标检测、目标分割、目标跟踪三大任务;然后从设备状态、人员状态、环境状态三个角度出发,总结分析了机器视觉技术在输变电设备状态检测、人员状态判别、重要区域环境状态监测三大典型应用场景的应用及研究进展;最后就机器视觉技术在电力安全监控领域落地应用存在的问题进行分析并提出了相关建议。

  • 2023-02-08
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基于改进YOLOv3的高铁异物入侵检测算法_张剑

针对传统铁路异物检测方法中实时性不高、检测精度不够的问题,提出一种基于 YOLOv3 网络的高铁异物入侵的检测算法。 为提高 YOLOv3 网络对图片特征的利用能力,利用可切换空洞卷积替代特征提取网络中的前四个 3×3 卷积,增加了卷积的感受野

  • 2023-02-08
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“双碳”目标下绿色数据中心冷却关键技术路径的探讨_黄翔

随着国家 2030 碳达峰和 2060 碳中和目标的提出,以及“数字中国”建设的步伐进一步加快,新基建核心业务范畴的数据中心的冷却节能问题成为行业关注的焦点。主要针对数据中心冷却节能发展趋势,从可再生能源“干空气能”在数据中心冷却方面的应用,以及多种绿色、高效、适用的冷却技术在数据中心的结合应用,从技术原理、技术优势、应用趋势进行了分析与探讨。为我国绿色数据中心的制冷空调系统的节能发展提供合理的参考与建议

  • 2023-02-08
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基于YOLO-CDF神经网络的安全帽检测_张学锋

针对当前安全帽检测准确性低和适应性差的问题,提出一种以 YOLOv3 网络为基础,进行相应改进的安全帽检测方法; 为了保证安全帽检测的准确度和增大对图片中安全帽的关注度,采用注意力机制增强了从图片提取出的空间信息和语义信息,减少了图像细节的丢失,再使用可变卷积来适应人的姿态变化,增强了模型对目标的适应性,减少了一定量的训练样本,最后通过改变输出特征图的尺寸,融合浅层的网络特征,提升了人头等小目标的识别率; 采用自制的HELMET 数据集对方法进行训练与测试,并通过对比实验表明: 方法相较于其他检测方法能够提取到更多的目标特征,达到更高的平均精度均值,同时在实际应用中 适应性较好。

  • 2023-02-08
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基于无人机红外遥感和边缘检测技术的采动地裂缝辨识_赵毅鑫

西部矿区煤层赋存条件好,开采强度高,上覆岩层破坏严重,易诱发采空塌陷和地裂缝等灾害,造成地表生态损伤,甚至诱发遗煤自燃,威胁煤矿安全生产

  • 2023-02-08
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基于PVDF压电薄膜的触觉传感器研究_李铁军

模仿人体手指的构造,制作了一种以不同硬度的聚二甲基硅氧烷( PDMS) 为外层材料,聚偏氟乙烯( PVDF) 为传感元件的柔性触觉传感器,利用电荷放大器采集传感器与五种常见物体接触并滑动时产生的振动信号,对信号进行选取、滤波、提取特征值等处理,结合分类算法,对物体材质进行辨识分类。实验证明,此传感器对 5 种常见物体材质的识别率可以达到 90 % 以上。

  • 2023-02-08
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改进YOLO_v3的安全帽佩戴检测方法_施辉

在生产和作业场地中,工人由于不佩戴安全帽而引发的安全事故时有发生。为了降低由于未佩戴安全帽而引发的安全事故发生率,提出了一种基于改进YOLO v3算法的安全帽佩戴检测方法。

  • 2023-02-08
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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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全球经济下行,人口红利、城镇化红利、互联网红利逐渐消失,数字化转型是未来唯一的增长红利。当下,转型领军企业竞争壁垒已然显现,更多传统企业加速布局,数字原生企业快速涌现,数字化转型持续深入。

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2026酒店业人工智能与自动化应用报告:应对当下挑战塑造未来价值

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