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楼宇垃圾回收管道的分类引导装置

本实用新型的楼宇垃圾回收管道的分类引导装置,垃圾通道纵向设置于楼宇,垃圾通道包括若干个投物门、若干垃圾分类管道以及餐厨垃圾管道,投物门逐层设置,投物门包括识别装置,若干垃圾分类管道分别设置于垃圾通道底端不同高度位置,餐厨垃圾管道与垃圾通道末端连通;垃圾分类管道设有引导结构,引导结构包括导向板以及电动推杆,电动推杆驱动推杆伸缩带动导向板贴紧垃圾通道内壁或撑起以实现将不同类的垃圾引导向对应的垃圾分类管道。本方案通过上述设计配合控制方法,通过智能化控制实现在原有垃圾管道的基础上对不同种类的垃圾进行分类回收,减少垃圾处理成本,实现更有针对性的对不同种类的垃圾进行回收利用,减少土地资源的消耗。

  • 2021-04-30
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一种用于逃生的智能楼宇装置

本发明公开的一种用于逃生的智能楼宇装置,包括工作箱,所述工作箱内设有工作腔,所述工作腔上下侧内壁滑动连接有上下延伸的滑动轴,所述滑动轴滑动连接有左右对称的固定箱,本发明是一种用于楼宇间的逃生装置,该装置有在不承载重物的情况下快速移动至需要逃生的地点,在逃生者踩在装置上时,装置的移动速度会降低,且会将人的一只手绑紧,防止在移动时逃生者跌落,同时在下移时,会增大承载的面积,对于逃生者有心理安慰作用,该装置采用螺纹移动,有自锁作用,增大的安全性。

  • 2021-04-30
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智能工厂:重点不是自动化,而是工厂的“统一大脑”

既有工厂缺乏资讯整合性、浪费时间资源 在既有的工厂里,工厂内的设备以及 MES 等系统,在功能上都是各自独立的系统。由于机器设备的供应商不同、负责人不同等因素,无论在技术上或是在组织上,都没有整合在一起。一旦各系统之间需要合作,或是必须共享超出人员负责范畴的资讯时,只能透过各系统产出的报告,以及下载自各系统的数据,以实际经由人手转交的实体形式,满足系统间合作与分享资讯的需求。

  • 2021-04-30
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人工智能处理器的N种方案解读

人工智能 (AI) 正被广泛运用于各式各样的应用上,但也因为应用的多样化,因此目前没有一种处理器能够支持所有的人工智能解决方案。通用处理器 (General-Purpose Processors) 最容易编程的,而图形处理器 (Graphics Processors,GPUs) 则为大多数工作提供了较好的性能。针对特定工作优化的定制 AI 架构可以使用现场可编程门阵列 (Field Programmable Gate Array,FPGAs) 或是专用集成电路 (Application Specific Integrated Circuit,ASIC) 来展开。新的人工智能芯片技术,如软件定义硬件 (Software Defined Hardware,SDH),也正研发中。数据中心、自动驾驶和消费性/物联网应用程序需要不同的解决方案。

  • 2021-04-29
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华为县域医共体解决方案(公开版)

目前我国主要有四种模式的医联体,在城市里主要组建医疗集团,在区县主要组建医联体/医共体;在边远贫困区域则建立远程医疗协助网;跨区域范围则重点组建专科联盟。 2017年:全国范围内,结合着区域特点,全面启动多种形式的医联体试点。 2020年:在总结试点经验的基础上,全面推进医联体建设,形成较为完善的医联体体系和服务。

  • 2021-04-29
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工业互联网和智能制造

互联是基础,工业互联网是工业系统的各种元素互联起来,无论是机器、人还是系统。互联解决了通信的基本,更重要的是数据端到端的流动,跨系统的流动,在数据流动技术上充分分析、建模。伯特认为智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸是在互联的基础上,通过数据流动和分析,形成新的模式和新的业态。这是工业互联网的基理,比现在的互联网更强调数据,更强调充分的连接,更强调数据的流动和集成以及分析和建模,这和互联网是有所不同的。工业互联网的本质是要有数据的流动和分析。

  • 2021-04-29
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基于移动机器人的订单拣选系统货位优化模型和算法研究_袁瑞萍

为了提高基于移动机器人的订单拣选系统的拣选效率,文章提出了基于货品相关性和货架中货品总出库频次的货位优化方法.将货位优化分为货品存放到货架及货架布局到仓库中现有位置两个阶段,为避免拥堵采用分散存储策略建立了最小化货架搬运次数以及最小化机器人总拣选路程的数学模型,并设计两阶段启发式算法求解.结合A网上药店的历史订单数据进行了仿真实验,实验结果表明,文章提出的货位优化方法有效提高了订单拣选效率.

  • 2021-04-29
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基于大数据的农业信息平台建设

所谓大数据技术,就是从各种类型的海量数据中,快速获得有价值信息的技术。大数据通常用来形容大量非结构化和半结构化数据,将这些数据下载到关系型数据库中用于分析时,会花费过多的时间和金钱,所以大数据技术应运而生。大数据技术具有四个特点:处理的数据量大、涉及数据类型多,搜索的数据价值密度低、检索数据的处理速度快。

  • 2021-04-29
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