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智慧城市与智慧消防的发展与未来

智慧城市与智慧消防的发展与未来,未来前景展望

  • 2021-06-29
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基于FPGA的线阵CCD智能相机设计与实现

“中国制造 2025”的提出明确了我国实现制造大国向制造强国转变的战略目标。大力发展智能制造是实现制造强国的重要途径。在智能制造的发展过程中,机器视觉扮演了极为重要的角色。随着国内工业自动化程度的不断提升,机器视觉的应用场景也不断得到扩展,同时新的应用场景也对机器视觉系统提出了更高的要求。线阵相机能对高速运动的物体进行精确的检测。智能相机将图像的采集、处理与传输等功能集成与单一的相机内,使机器视觉系统拥有更高的适用性与易用性。本文将线阵相机与智能相机的特性相结合,提出了基于 FPGA的线阵 CCD 智能相机系统的设计与实现。

  • 2021-06-29
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机械制造信息资源的非规范知识处理技术研究

随着社会经济的发展和科学技术的进步,制造系统日益向智能化和柔性化方向发展,而智能化和柔性化是建立在对相关信息和知识快速有效的获取、处理和传递基础之上的。制造知识内涵丰富,具有多样性、复杂性、经验性和非规范性等特点,在相当程度上增加了对设计制造知识进行有效的归纳、整理、挖掘和应用的难度,同时也降低了其可重用性和可集成性,为企业信息交互带来了困难.如何减小和消除信息的非规范性的不利影响,最终实现面向智能制造的设计制造信息快速有效的获取、处理,传播和应用,是制造系统信息化和智能化研究的一项重要课题。

  • 2021-06-29
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轴向柱塞泵核心零部件的参数化设计

柱塞泵是液压传动机构中的动力元件,其特点是压力高[1]、容积效率高,广泛应用在工程机械、矿山机械中。我们国家推行制造强国战略,倡导工业 4.0,工业 4.0 的含义包含了数字化设计和智能制造两个层面的内容,但是目前大家对工业 4.0 的理解多数停留在智能制造层面,因此近几年国内液压元件的制造企业投入了大量的财力和物力进行生产智能化改造。针对这种现状,开发一套实用的柱塞泵核心零部件数字化设计软件显得尤为重要。

  • 2021-06-29
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基于Android平台的数控加工远程监控系统设计

计算机与网络信息化技术的飞速发展带来了制造业的不断变革,我国智能制造的规划和布局,正在朝着开放化、网络化、柔性化和智能化方向发展。数控加工是目前机械制造的一种重要手段,能够将数控加工时的各种状态数据进行远程监控,对于智能工厂的车间设备状态管理 、资源的合理利用、数控加工人员的预先培训等具有重要意义。

  • 2021-06-29
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美国制造业从中国回流的现状及动因

2008年全球性金融危机之前,美国业已出现了虚拟经济过度、实体经济衰落、产业结构空心化、对外贸易严重逆差等负面经济现象。美国逐渐认识到了其“重服务轻制造,重虚拟轻实体”产业政策带来的这些恶果。基于此,美国推出了一系列旨在振兴制造业的“再工业化”的战略举措。致力于美国高新技术产业的再工业化战略,实际加强了制造业整体回流趋势。随着全球廉价劳动力数量的减少、智能制造大发展,美国制造业回流的趋势将继续发展。奥巴马在2015年国情咨文中夸张地提到,超过50%的在华制造业美企准备撤离中国。据欧洲Uni—CLUB(2013)制造业回流统计资料库,美国生产回流的141个企业案例中,从中国撤回的企业案例数达88个,占到总案例数的62.4%,位列第一。

  • 2021-06-29
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基于物联网的离散制造过程实时监控系统研究

“工业 4.0”的提出在全球范围内引起了新一轮的工业革命,智能制造为制造业指明了未来的发展方向,以物联网技术和制造技术相结合的制造物联技术是实现智能制造的基础。制造车间作为企业物理底层,一直是企业信息化的难点,制约着企业的发展。本文将物联网技术应用到离散制造车间,针对制造过程处于黑箱状态的难题,进行离散制造过程实时监控系统研究,通过制造物联技术,实现车间制造过程的实时可视化监控,为车间管理水平的提高提供支撑。

  • 2021-06-29
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钣金折弯加工离线编程与仿真系统设计

作为智能制造的典型代表,工业机器人在生产制造中的使用,对建立自动化、个性化、数字化的企业生产模式、加快中小企业转型升级具有很大的影响。钣金加工行业中,应用机器人技术实现智能化生产的方式已逐渐普及。作为可编程设备,钣金加工机器人的编程方式主要分为人工示教编程与离线编程两种,当前国内绝大多数钣金加工企业,采用的仍然是以人工辅助示教的编程方式为主。随着加工任务复杂程度的不断提高和工业智能制造需求的不断增长,传统人工示教编程的方式将在很大程度上限制机器人性能的发挥,影响钣金加工的高精度生产需求。

  • 2021-06-29
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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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