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桁架机器人耦合特性分析与结构优化

随着“中国制造2025”规划的不断推进,智能制造成为中国制造业转型升级的主攻方向,而工业机器人在产业转型升级过程中起到重要作用,其应用也越来越广泛。桁架式工业机器人作为柔性智能制造生产线的关键组成部分,起到串联自动加工设备、提高生产效率的重要作用。其结构的合理性直接会影响整个生产线的运行及产品质量的稳定,但由于国产工业机器人在设计制造方面与国外仍有较大差距,在设计阶段缺乏深入的理论计算及优化设计分析。所以为提高其工作性能,采用现代先进的分析及设计方法对机器入结构进行分析优化具有十分重要的意义。

  • 2021-06-29
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条纹投影三维视觉测量关键技术研究

三维视觉测量技术具有非接触、测量速度快、精度高等优点,在智能制造、工业机器人引导、逆向工程等涉及到三维测量与检测的众多领域也都具有非常广阔的应用前景。其中基于单相机和投影仪的编码结构光的三维测量技术是一种成本低、测量精度适中、稳定可靠的测量技术,得到了智能制造与精密组装等新兴产业的广泛重视。但该方法基于三角测量原理,可能会由于被测物体陡峭复杂的轮廓表面或因其阴影部分而引起的单相机遮挡问题,限制了系统测量的有效视场。该问题已经成为相机一投影仪测量系统的一个固有缺陷,限制了这一测量技术的应用场合。

  • 2021-06-29
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基于图像处理的机器人焊接智能制造技术研究

焊接是制造业中的重要工艺技术,广泛应用在工业制造、军事航天、家用电器等领域。人工焊接时,产生的有害气体、弧光飞溅、烟尘等会对身体造成一定的伤害。此外,工人还需要长时间保持某一固定的焊接姿态,其工作强度较大,难以保持焊接质量的稳定性和一致性。因此,为了实现焊接自动化,提高焊接产品的生产效率及质量,改善工人恶劣的劳动环境,对基于图像处理的机器人焊接智能制造技术进行了研究。

  • 2021-06-29
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人工智能基础课程

在现代社会便利与舒适的生活背后,是一场正在深刻地改变人们生活与社会的的科技浪潮----人工智能。十年前仍是科幻小说里的场景,今天已经成为我们真实的生活经历。在人工智能浪潮的驱动下,十年之后我们会生活在什么样的世界里面呢?

  • 2021-06-29
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面向5G移动通信的天线技术研究及设计

随着通信技术的不断发展,第五代移动通信技术(5G)的商用已经近在眼前。 作为移动通信中最为重要的功能组件,面向 5G 通信应用的手机天线与基站天线的 技术研究与设计成为近年来的热点。纵观国内外 5G 天线的研究现状,以及大规模 MIMO 阵列(Massive MIMO)技术的相关要求,面向 5G 移动通信的天线应具有 高增益、小型化、宽频段及高隔离度等技术特征,以满足 5G 通信的高传输速率、 波束智能赋形、波束能量聚集等功能。根据国家工信部的最新规定,5G 移动通信 的中频段被划定在 3.3 GHz-3.5 GHz 及 4.8 GHz-5.0 GHz;在 5G 预商用的初始阶段, 4G 移动通信以及 Wi-Fi,WiMAX 等目前广泛应用的移动通信方式不会立即退出市 场,因此研究一款可以同时兼容 5G 频段及现存常用通信频段(Wi-Fi/WiMAX)的 宽带天线及阵列具有十分重要的意义。基于以上应用需求,本文提出并设计了一 款可以同时支持 5G 微波频段及 Wi-Fi/WiMAX 频段,工作在 2.4-3.5 GHz 的小型化 单极子天线及其阵列,并针对 5G 通信对于天线及阵列的技术要求对本文设计天线 的性能进行了深入研究与讨论。

  • 2021-06-29
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智慧城市发展的系统动力学模拟及政策可行性分析

智慧城市发展的系统动力学模拟及政策建议

  • 2021-06-29
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新建移动通信基站环境影响报告书

基站由一体化机柜、馈线、天线及安装天线的支架所组成。主要设备包括基站控制器、收发信机、功率放大器及馈线等信号收发设备以及电源柜和备用电源等辅助设备,部分机柜电源设备为地埋式。基站天线设在天线支架上,由馈线连接天线与机房设备。

  • 2021-06-29
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智慧城市发展的系统动力学模拟及政策建议

智慧城市发展的系统动力学模拟及政策建议

  • 2021-06-29
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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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