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智慧城市建设,平顶山交出亮丽答卷

2020 年 12 月 22 日,河南省自然资源管理“一网两长”制启动仪式在平顶山市宝丰县举行。平顶山市作为试点,依托智慧平顶山时空信息云平台等信息化优势,构建了平顶山“一网两长”信息管理系统,在河南省首个建立起无人机实景巡查 + 卫星遥感监测 +指挥调度督办的新型立体田长山长管理模式。

  • 2021-04-18
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2020年中国智能分拣行业研究报告

数据显示,2015年我国电子商务交易额预计为20.8万亿元,同比增长约27%,全国快递服务企业业务量累计完成206.7亿件,同比增长48%。近日,阿里巴巴集团宣布,最近一个财年电商交易额突破3万亿元,有望成为全球最大零售平台。在移动互联网等新技术的推动下,信息消费经济快速增长,电子商务引发的物流设备、仓储和配送需求呈现高速增长态势。 考虑到近年来人工成本的快速上升,对智能分拣系统等信息化产品需求增加。从自动化效果来看,目前半自动化分拣机的效率是人工的3倍以上,自动化分拣机的效率是人工分拣的6倍以上。在一个完整的自动化物流仓储系统中,输送分拣装备是物流自动化中的关键核心设备,成本占比高达36%。

  • 2021-04-18
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明略科技快手家居行业价值研究报告

此次调研向15020个样本推送了问卷链接,最终回 收有效样本650个 被访者条件 20-65岁 符合市场调研的常规条件(相关行业排除、最近一个月内参加过市场调研的排 除) 最近2年内有过家居装修、家具消费的人或计划在未来半年内有家居装修、家 具消费的人 样本量 有效样本总量650个

  • 2021-04-18
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一种自定位实物数字化系统的设计与实现

设计并实现了一种融合线结构光、立体视觉以及数据处理的实物数字化系统。以自定位方式取代传统的机械结构解决 测量装置位姿确定问题,进而实现多视角测量数据拼合。系统的测量装置由结构光子系统和立体视觉子系统 2 部分组成,结构光 子系统负责实时重构单视角测量数据,而立体视觉子系统负责实时对齐融合多视角测量数据。由于系统的自定位特性,在测量过 程中工件可以任意移动而不影响数据多视角数据融合结果。实验结果表明,该实物数字化系统测头定位精度优于 0.05 mm,而整 体扫描精度优于 0.12 mm,扫描速度为 10 000 点/秒,能够应用于工业现场进行复杂工件及模型、模具表面数据检测及模型重构。

  • 2021-06-28
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前瞻产业研究院:智能制造领域产业投资机遇分析报告

2015 年5 5 月国务院发布 《 中国制造 2025 》 , 明确提出把智能制造作为两化深度融合的主攻方向 , 并提出力争通过 “ 三步走 ” 实现制造强国的战略目标 。 第一步 , 到2020 年 , 基本实现工业化 , 制造业大国地位进一步巩固 , 制造业信息化水平大幅提升;第二步 , 到 2025 年 , 制造业整体素质大幅提升 , 创新能力显著增强 , 全员劳动生产率明显提高 , 两化 ( 工业化和信息化 ) 融合迈上新台阶;第三步:新中国成立一百年时 , 制造业大国地位更加巩固 , 综合实力进入世界制造强国前列 。

  • 2021-06-22
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互联网+_背景下具有协同育人特色的土建类专业实践教学体系研究

当前,土建类专业实践教学存在教学内容与岗位需求脱节、教学条件与现实需求矛盾、教学过程与生产过程错位、教学模式与个性化需求冲突、支撑体系和管理保障乏力等现实困境。“互联网+”具备跨界融合、创新驱动、重塑结构、尊重人性、开放生态、连接一切六大特征,基于此构建实践教学体系是构建校企协同育人共同体的载体、满足人才供给侧与需求侧平衡的必然要求,是推进职业教育现代化的必由之路。对此,要从校企协同重构目标体系、重建课程体系、优化教学资源、改革教学模式、共建管理平台、完善教学保障、改革考核评价七个维度构建土建类专业实践教学体系。

  • 2021-04-21
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云端融合的工业互联网体系结构及关键技术

随着物联网、云计算和大数据等技术的发展, 人类正迈入第四次工业革命时代. 工业互联网作 为建立在生产对象之间、对象与外部环境之间、对象与人之间高度协同、共享智能的全球性网络, 是 实现这场革命的核心. 然而目前对工业互联网的研究大多局限在物联网、云计算和大数据等各自辖 域, 其云端协同尚处于 “感、联、知、控” 的初级阶段, 尤其缺乏云端融合、共享智能的体系结构及关 键技术, 无法应对其中感知对象更加复杂、联网实体更加多元、数据处理更加快速、反馈控制更加智 能等需求. 为此, 本文首先重点调研和归纳了该研究领域所涉及的几个重要方向的研究现状和面临挑 战; 在此基础上, 提出一个云端融合的工业互联网新型体系结构及相关关键技术的解决方案; 之后, 针 对智能制造领域的具体应用

  • 2021-04-17
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AI 强化学习(RLAI)

强化学习 (reinforcement learning) 经过了几十年的研发,在一直稳定发展,最近取得了很多傲人的成果,后面会有越来越好的进展。强化学习广泛应用于科学、工程、艺术等领域。 下面简单列举一些强化学习的成功案例,然后对强化学习做简介,介绍两个例子:最短路径和围棋,讨论如何应用强化学习,讨论一些仍然存在的问题和建议,介绍《机器学习》强化学习应用专刊和强化学习应用研讨会,介绍强化学习资料,回顾强化学习简史,最后,简单讨论强化学习的前景。

  • 2021-04-23
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