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人工智能基础软硬件架构的关键技术研究

针对当前人工智能技术在军用领域的应用问题和难点,研究基于深度学习技术的军用软硬件架构设计方法,并 且结合业内主流的软硬件基础架构,分析在军事应用中涉及的关键技术和解决思路。 通过对深度学习模型压缩转化、数 据增强和分布式训练等软硬件架构的关键技术研究,设计构建了一站式人工智能开发平台、嵌入式边缘智能计算平台, 对军用人工智能提供端到端的训练、部署和测试支撑。 该研究可为未来智能无人作战系统提供软硬协同的智能计算解 决方案。

  • 2021-06-29
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桁架机器人可靠性分析及刚柔耦合动态特性研究

随着劳动力成本上升和资源的日益匮乏,提倡高效环保的智能制造和绿色制造成为制造业未来的发展趋势。机器人作为智能制造的重要组成部分,逐渐替代人类完成各种复杂任务和重要工作,这就对机器人可靠性提出了更高的要求。

  • 2021-06-29
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锻压机床运行状态检测及故障诊断方法研究

随着智能制造领域的迅速发展,锻压机床作为制造业重要的基础设备,国家采取许多有效措施促进智能制造领域的发展,每年投入工业制造机床行业的重大专项资金高达100亿以上。锻压机床的技术发展直接关系到汽车、机械、航空、船舶等领域众多基础型产业的发展,因此,锻压机床的智能化运行状态检测及故障诊断水平已经成为体现一个国家工业现代化水平的重要标志。工业4.O是由德国提出的十大未来项目之一,该项目由德国联邦教育局及研究部和联邦经济技术部联合资助,投资预计高达2亿欧元,旨在提升工业制造的智能化水平,建立具有适应性、资源效率及基因工程学的智能工厂。结合中国制造2025旨在建立制造业强国的目标,锻压机床运行状态检测及故障诊断在智能制造领域具有互联网背景下的新时代意义。

  • 2021-06-29
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汽车焊装车间MES的实施及保障措施研究——以长安汽车渝北工厂焊装车间为例

随着“中国制造2025”国家战略的提出,制造业转型升级的核心路径是信息化与工业化的融合,其基础是企业必须先实现数字化工厂,而数字化工厂的核心是制造执行系统(MES)。汽车产业作为制造业中技术含量、自动化程度、产业集中度较高的代表,其升级转型显得更为迫切和重要。长安汽车,作为国内汽车领先品牌,在进行产业升级的过程中,将MES的实施摆到了极其重要的地位。本文主要是研究长安汽车焊装车间MES系统的设计和实施的措施,文章以MES标准和智能制造理论为基础,结合计算机集成制造(CⅡⅥS)和制造运营管理(MOM)等相关理论,对系统实施的关键需求进行了分析,并进行了系统框架和功能设计,然后结合实际,研究了实施的关键控制内容和措施。

  • 2021-06-29
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负责任创新视角下的科技治理机制探究——以人工智能为例

科技创新是推动人类发展的原动力。特别是近代以来,科学技术迅猛发展, 在造福人类的同时,也存在不可忽视的风险。近年来,基于深度学习的人工智能 在图像识别、自然语言处理等领域展现了重大应用前景,但其内含的个人隐私和 伦理风险也引起了广泛的关注。科学技术是一把双刃剑,为了最大程度开发利用 以人工智能为代表的新一轮科技革命带来的发展红利,规避其蕴含的风险,本文 从负责任创新的视角,以人工智能为例,分析科技风险治理机制。

  • 2021-06-29
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资源协同下的企业联盟智能制造技术研究

全球化制造中分布式网络化模式正逐渐成为一种趋势。为解决异构化企业协同智能制造的问题,提出一种 基于 IMS 的企业资源协同模型,根据企业资源的聚集性构造具有特征路径短、聚类度大的小世界网络,将企业制造 单元或生产工序构建成小世界网络。在此基础上,研究针对此网络特性进行企业联盟路径的生成算法。实际应用中 在订单属性驱动和多节点 Agent代理下,构建基于 IMS 的协同模型,为解决企业联盟机制和多任务企业资源路径问 题,采用改进蚁群算法和在小世界网络下进行问题求解。通过仿真实验结果表明该模型和方法的有效性和正确性。

  • 2021-06-29
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人工智能犯罪及其应对策略

随着人工智能技术的发展,不同形式的人工智能犯罪也陆续出现。根据此类犯罪所采用的 智能介质,可将当前的人工智能犯罪分为利用智能设备实施的犯罪、利用智能软件实施的犯罪和利用 网络攻击入侵智能系统实施的犯罪等三种形式。进一步对这三种犯罪形式的危害和特点进行分析,可 以辨明当前应对人工智能犯罪所面临的主要困难,并由此提出有效的防范对策。

  • 2021-06-29
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基于Copula函数的精密车削表面粗糙度预测研究

随着美国“再工业化”战略和德国工业 4.0 计划的提出,中国也提出了制造业行动纲要—《中国制造 2025》,确立了智能制造为制造业的主攻方向。构建智能工厂和实现智能生产,要实现有效的监控,需要能够预知工件的加工表面质量,因此表面质量和监测参数之间的相关性是需要解决的关键问题。本研究以精密车削 7075 高强度铝合金为试验对象,提出了基于 Copula 函数的表面粗糙度预测方法

  • 2021-06-29
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