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基于深度学习的目标检测在智能制造中运用研究

近几年来深度学习得到发展,在机器视觉、文本文字、语音处理和医疗影像检测等 方面获得了许多丰硕的成果。在各个不同类型的深度学习神经网络中,其中卷积神经网 络由于提取图像特征的能力十分强大得到了最深刻的研究,这不仅体现在理论上研究的 繁荣,更在商业活动和工业生产中有着巨大的影响。目标检测作为图像分析的基础,它 是机器视觉领域重要的研究方向,目标检测是对图像中检测目标所在的位置区域进行精 确定位并判断检测目标所属类别,它在机器巡检、产品检测、自动驾驶和人机交互等场 景中有着广泛地应用。在智能制造过程中,对生产制造流水线上的目标产品识别、定位 和检测是精密加工的基本要求,将深度学习目标检测技术运用在智能制造中可以使智能 制造视觉系统的缺陷检测更快速、字符识别更准确和目标定位更高效,进而能实现高精 度、视觉引导和精确控制等多种技术生产活动。

  • 2021-06-25
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基于大数据的社交网络数据挖掘-毕业论文

万事万物都有联系,人们与社交网络相互联系,与信息,组织,所在地相联系,只对个体进行研究所获得成果是有限的,所以婴对整个系统进行研究,面这个系统就是个社交网络。 社交网络分析山图论, 数学以及社公学中的社交网络理论发展而来,在最近的这10 15年中,网络分析还借助计算机科学,物理

  • 2021-04-29
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基于LabVIEW虚拟仪器实验教学系统的研究

对于高等工科院校来讲,实验教学起着相当重要的作用。近年来各大高校 纷纷扩招,学生人数急剧增加,实验室的设备和规模都难以满足需要,尤其是 像自动测试、虚拟仪器及总线设备类的课程,学生关于这方面的实验很少有亲 自动手的机会,基本上是以小组为单位熟悉具体的仪器的方式,但每小组一台 仪器的方式使每个学生不能充分利用时间熟悉和掌握仪器的使用与特性,这对 调动学生积极性,培养创新精神,加强实践动手能力的培养都十分不利。 虚拟仪器实验教学系统正是在这样的需求下F发展起来的。而且虚拟仪器技 术和现场总线技术的飞速发展,通过现场总线来构建虚拟仪器实验教学系统已 经成为可能,虚拟仪器实验教学系统将成为学生实验的重要方面。

  • 2021-04-23
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基于MATLAB/GUI的制动系统设计软件开发

根据整车制动系统开发需要,本文利用MATLAB平台开发了汽车制动系统设计软件。该软件基于MATLAB/GUI界面设计进行设计,可以进行制动系统的设计和性能仿真。该软件用户界面和模块化设计方法可有效缩短开发时间,提高设计效率。

  • 2021-04-23
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基于LM629的机器人单关节控制器设计

近年来随着人工智能技术、计算机技术以及网络技术等相关技术的飞速发展,机器人在各个领域已经得到了广泛的应用,成为了一类关键的基础装备。机器人单关节控制器是机器人的重要组成部分,每个完整的机器人控制系统都是由单个的机器人单关节控制器所组成,因此机器人单关节控制器对机器人控制系统起着决定性的作用。

  • 2021-04-22
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亿欧智库区块链行业全球科技公司区块链布局案例研究不畏浮云遮望眼巨头逐鹿区块链

经历了喧嚣,区块链行业终于再次回归平静。相比喧嚣时的鱼龙混杂,平静时“区块链正规军”大规模入场。在 全球科技公司中,亿欧智库选取15家行业领军企业,分析其对区块链的技术探索和商业应用。 科技公司争相入局区块链,可以快速推动区块链行业健康发展,也可以促进区块链技术应用落地。总体来看,其 布局主要分为三个方向:To B底层平台、To C行业应用以及区块链+物联网

  • 2021-04-21
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艾瑞咨询2020年中国在线教育行业研究报告一半是海水一半是火焰

风口上的在线教育因其“一半是海水,一半是火焰”的现状,追捧与争议并存:一面是高融资、高估值、高收入,一面是高投放、高获客成本、高亏损;一面是商业模式看似跑通,一面是行业普遍亏损,主要依靠资本输血,距规模化盈利尚有一段距离;一面是行业热火朝天,一面是资源向头部集中趋势明显,中小型机构生存更加困难。

  • 2021-04-19
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行业研究报告:德勤超级智能城市(智慧城市)

智慧城市的出现则部分解决这些挑战,其在全球范围的部署给各城市带来了实际的效益,包括GDP增长,失业率降低,生活质量以及安全健康提升。这使得城市管理者能够实现科学决策,精细管理,快速响应,并提升城市竞争力。

  • 2021-04-18
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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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