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基于物联网技术的智能家居安防系统设计

基于物联网技术的智能家居安防系统设计,安防系统技术

  • 2021-07-27
  • 阅读160
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基于LSTM的智能家居机器学习系统预测模型研究

基于LSTM的智能家居机器学习系统预测模型研究

  • 2021-06-28
  • 阅读137
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基于物联网的无线智能家居监控系统

基于物联网的无线智能家居监控系统

  • 2021-06-28
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智能制造中的微操作_微装配系统基础技术研究

智能制造中的微操作/微装配系统,作为微机电系统(MEMS,Micro-Electro-Mechanical System)的核心,是微细智能制造的重要实现手段,得到了越来越多的重视和应用。本文在国家自然科学基金重大项目“支持产品创新的先进制造技术中的若干基础研究”(项目批准号:59990470)及自然科学基金项目“智能微机电系统视觉/力觉/位移混合检测与控制技术”(项目批准号:50275078)的资助下,根据调研结果及应用需求建立了应用于微细智能制造的微操作/微装配系统。论

  • 2021-06-29
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工业机器人喷塑柔性生产线设计与研究

在以生产箱体类为主导产品的企业中,对产品表面喷塑的加工需求不断增加,基 于箱体规格较多且种类多样化的特点,在喷塑生产过程中若采取相同模式的喷塑方法与喷塑路径会造成涂料浪费、效率低下并且增加生产成本。研究表明使用工业机器人进行喷涂能够实现精确的路径规划与轨迹控制,能够使箱体类产品的表面加工质量得到进一步提升。由此可见,基于箱体类零件种类多样化的特点,采用工业机器人喷塑柔性生产线对于产品规格较多的箱体类企业有着十分重要的作用。

  • 2021-06-29
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基于Spark的工业大数据能效分析平台的设计与实现

信息技术的快速发展以及互联网的广泛应用,引发世界各国先后实施“再工业化”战略。互联网在数据传输、软件管理、信息化应用等方面的强力保障为包括物联网在内的各项技术应用打开了大门。通过新兴技术提升工业智能化水平,提升企业的竞争力,以智能制造为主导的全球化工业革命已提上日程,工业智能化将成为构建未来工业体系的关键所在。以工业互联网为基础的工业大数据分析技术及应用将成为推动智能制造,提升制造业生产效率与竞争力的关键要素,是实施流程管理智能化、生产过程智能化、制造模式智能化的重要基础。随着企业生产的扩大化,最直观地是数据成指数级增长,更为重要的是,数据源越来越丰富,由原来单一地从数据库中获取生产历史数据扩展为生产管理日志、设备运行数据、以及声音、图像、视频等多维数据,传统的数据分析管理手段无法应对企业迫切想提高生产效率的需求。因此,设计并实现一个工业大数据分 析平台来实现对企业数据的统一化管理,并挖掘这些数据潜藏的巨大价值,进而指导生产,提供决策支持,推动企业生产由大批量生产制造向个性化服务制造转型具有重要意义。

  • 2021-06-29
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人工智能的法理探究

法律人工智能是法律与科技结合的产物。在法律人工智能发展历史基础上,分析 其优势与风险所在。探讨人工智能存在的法理基础,厘清人工智能与法律安定、法学 发展的关系,判断人工智能是否会取代法院、法官与律师,确定人工智能在法律实践 中的定位。同时,人工智能对现行民事法律(包括民事主体资格、民事权利能力、民 事责任)与隐私保护构成挑战,相关法律制度缺位,亟须相应制度的修改与完善。人 工智能对法律基本价值的挑战也不容忽视,如何应对法律人工智能中不可避免的算法 歧视,如何处理人工智能与平等、自由与正义的关系,皆需理论的指导与实践的操作。 在研究人工智能的法律对策时,应以制度化、法治化为标准,以人工智能的发展与规 范为主导,包括在制定政策规范时考虑价值因素,完善人工智能风控机制,设立法律 人工智能委员会。

  • 2021-06-29
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人工智能时代的技术异化问题研究

人工智能技术早已深入人们的工作和生活,而且已经成为一门全新的技术,对于人 工智能技术的不断深入研究,可以帮助我们开发更多的智能系统,用来对相关理论、方 法和技术进行模拟、延伸和扩展,它必然具有更加广阔的商业前景。人工智能极大地促 进了人类的发展和社会的进步。与此同时,随着人工智能的发展,技术异化现象也越加 突出,这在一定程度阻碍了人类的全面发展。因此,如何解决人工智能时代的技术异化, 也要求我们必须要更好的解决该问题。从哲学的角度来讲,必须坚持“以人为本”的原 则,积极构建人工智能时代的伦理和法律制度,从而有效地消解技术异化所带来的危机。

  • 2021-06-29
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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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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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2025年人工智能推动金融数据治理转型升级研究报告

当今全球数字化进程加速,金融行业数据呈现爆发式增长态势。一方面,移动互联网、物联网、云计算等技术的普及让金融服务边界不断拓展,业务场景日新月异,海量数据如潮水般涌现。金融机构不仅要处理传统的结构化业务数据,还要面对文本、图像、音频、视频、日志、时序数据等多种非结构化数据。数据已成为数字经济时代的基础性资源和关键生产要素,对金融业务具有战略价值。

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2025年世界粮食和农业领域土地及水资源状况报告:增产提质潜力

土地、土壤和水资源是农业生产和全球粮食安全的基石。到2050年,全球人口预计将达到97亿,农业需要比2012年多生产约50%的粮食、饲料和纤维。这一新增需求将进一步加剧本已不堪重负的资源压力:超过60%的人为土地退化发生在农业用地(包括农田和牧场),农业用水占全球淡水取用总量的70%以上。全球95%的粮食产自陆地,土地退化、水资源短缺和极端天气的叠加威胁,给农业粮食体系、民生福祉和生物多样性带来严峻挑战。

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