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5G赋能智能制造

格力电器:行业内首个基于工业视觉检测的5G产线加工行为识别系统,获国家重点扶持项目奖 中国商飞:中国C919大飞机制造基地,打造全球首个5G全连接智慧工厂 青岛港:成功实施了国内第一个基于5G的全自动智能化码头装卸作业项目试点

  • 2021-04-30
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小波矩和HMM的三维CAD模型归类与检索算法_李雨虹

为了在工程应用中检索已有的三维CAD模型,以便重用相应零件的设计信息,节省设计和加工成本,提出一种基于小波矩和仿射不变矩特征融合的隐马尔科夫模型(HMM)三维CAD模型归类与检索算法。对三维模型图进行归一化处理,并分别提取归一化图像的小波矩特征值和仿射不变矩特征值;通过K-W检验算法选择出鲁棒性好、稳定性高的组合不变矩特征并进行编码;构造五类三维模型的样本集,将上述特征值作为HMM的输入观测值,通过修正的添加比例因子的多观测序列Baum-Welch(B-W)算法进行模型的训练与识别。将本文算法与其他三种算法进行实验对比,结果表明,本文所提出的算法具有较好的识别率和检索效率,具有一定的实用价值。

  • 2021-05-07
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基于深度学习技术的语法纠错算法模型构建分析_景艳娥

为了探究基于深度学习技术的语法纠错算法模型,文中从系统需求分析入手,首先介绍了模型构建基于seq2seq的深度学习技术模型和语料库的相关理论基础,然后对基于seq2seq的语法纠错模型进行了分析,最后对语法纠错算法模型的架构设计和核心模块的运行框架和主要原理进行了介绍。研究成果表明:人工智能在语法纠错中的应用也逐渐受到相关研究者的关注,该技术的成型不仅能有效减少教师批卷工作量,更有助于学生的自主学习;在基于seq2seq的深度学习技术模型的引入Attention机制,技能保证语法纠错的准确性,又能提高语法纠错模型的运算效率;在模型中引入反馈建议模块,有助于及时发现并优化系统的不足之处。

  • 2021-04-22
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注塑件成型缺陷分析与解决方案

针对耳罩圈注塑件填充不足和熔接痕的缺陷问题,本文从注塑模具浇注系统分析入手,找出存在的问题,制订出改正措施,并最终解决了这些缺陷问题 ;在针对使用一模六腔模具成型的护盖注塑件存在缩痕缺陷的问题,通过采用了控制流入模具型腔熔体量平衡的方法,最终达到了消除注塑件缺陷的目的 ;针对薄壁壳体注塑件变形等缺陷的问题,则采用了脱件板方式进行壳体的脱模,以避免其产生变形缺陷 ;针对注塑垫片填充不足和熔接痕等缺陷的问题,经分析可知其原因是因熔体料流的不均匀造成的,因此可通过合理优化浇口形式和数量的方案进行解决。

  • 2021-04-18
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阿里云计算业务介绍-完整版

阿里云计算业务介绍-阿里云计算业务成立于2009年9月10日,在杭州、北京和硅谷设有研发机构。员工人数2000人,60%为技术研发人员。 以服务方式提供计算能力,按需获取,降低门槛(资金、技术、时间……),使计算成为象水电一样的社会公共基础设施

  • 2021-04-19
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Mybatis实战教程-极客

MyBatis 是支持普通 SQL 查询,存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis 消除了几乎所有的 JDBC 代 码和参数的手工设置以及结果集的检索。MyBatis 使用简单的 XML 或注解用于配置和原始映射,将接口和 Java 的POJOs(Plain Old Java Objects,普通的 Java 对象)映射成数据库中的记录。本教程偏重实践,需要读者 动手操作来理解什么是Mybatis及Mybatis的功能。

  • 2021-04-20
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大数据平台集团公司顶层设计方案

随着大数据时代来临,政府、大型集团公司的数据资源需要加强利用,政府、大型集团公司的大数据需要顶层设计。基于此,阐述了数据资源规划与设计的方法和步骤,通过梳理业务库、主题库、共性库,建立数据标准,设计数据服务体系。在此基础上,提出大数据中心的功能规划,通过数据集成、数据整理建立良好的数据基础,以实现知识管理和数据分析决策。

  • 2021-04-12
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聚焦五大场景, 腾讯安全推出“可信城市”区块链解决方案

随着区块链被正式纳入“新基建”范畴,作为数字经济时代新型基础设施的区块链,正在迎来新机遇。腾讯率先提出了产业区块链的构想与思考,致力于发展区块链技术自主创新,助力区块链与产业互联网发展的加速融合。 新基建下的区块链技术,如何在各行业场景中实现落地?如何融合其他数字技术,驱动产业互联网发展?戳下图,了解腾讯安全领御TUSI区块链发力产业区块链的最佳实践——“可信城市”解决方案。

  • 2021-03-19
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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