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深度学习激光雷达与智能机器人技术的再认识_严建伟

深度学习激光雷达与智能机深度学习激光雷达与智能机器人技术的再认识深度学习激光雷达与智能机器人技术的再认识器人技术的再认识

  • 2021-06-30
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基于工业物联网的智能矿山基础信息采集关键技术与平台_贺耀宜

基于工业物联网的智能矿山基础信息采集关键技术与平台基于工业物联网的智能矿山基础信息采集关键技术与平台基于工业物联网的智能矿山基础信息采集关键技术与平台基于工业物联网的智能矿山基础信息采集关键技术与平台基于工业物联网的智能矿山基础信息采集关键技术与平台

  • 2021-06-30
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智能煤矿数据中台架构及关键技术研究_疏礼春

智能煤矿数据中台架构及关键技术研究智能煤矿数据中台架构及关键技术研究智能煤矿数据中台架构及关键技术研究智能煤矿数据中台架构及关键技术研究智能煤矿数据中台架构及关键技术研究

  • 2021-06-30
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Y木业股份有限公司发展战略研究

面对当今激烈的国内市场竞争环境与智能制造等技术创新所带来的双重压力,家具制造企业面临前所未有的巨大挑战,为此,选择与企业相适应的发展战略具有现实重要意义。本论文依据战略管理的基本理论,收集大量家具企业上市公司信息及宏观数据,运用雷达图以及PEST分析、波特五力模型等方法对Y木业股份公司的内外部环境进行分析,利用SWOT分析,判断公司的优势、劣势、机遇和威胁,由此制定公司发展战略,并提出相应的保障措施。希望本文的相关结论与建议能够为其他家具制造企业在新时代背景下的发展提供一些借鉴。

  • 2021-06-30
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低纹理表面零件的位姿识别与视觉伺服技术研究

智能制造是未来工业发展的必然趋势,工业机器人的智能化是智能制造中的核心问题。机械臂视觉伺服控制技术是一种利用视觉信息对机器人运动实施反馈控制的方法。与传统控制方法相比,这种技术能提供更高的设计灵活性、任务精度以及智能化水平,是机器人智能化的重要研究方向。现有的视觉伺服控制技术以图像特征点为控制基础,难以应用于缺少稳定图像特征点的低纹理表面零件之上。

  • 2021-06-30
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飞机总装配生产线数字孪生系统若干关键技术研究

在世界各国为实现智能制造争先出台先进制造战略的大背景下,产品制造过程中信息世界和物理世界之间的交融成为了智能制造的主要瓶颈之一。而数字孪生的本质是实现信息空间对物理世界的等价映射,该理念为突破上述瓶颈提供了思路。本文以某型飞机的总装配生产线为例,对构建飞机总装配生产线数字孪生系统的若干关键技术进行了研究,并设计和实现了该系统。

  • 2021-06-30
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基于EEG与NIRS分析的混合生产系统多任务处理研究

随着市场环境愈加多变,个性化需求增加,更多企业采用多品种、中小批量生产模式。同时,伴随着人力资源成本、原材料成本的快速上升,制造业加快了产业升级步伐,众多企业朝智能制造、柔性制造方向转型,智能制造设备(包括机床、机器人)得到更大程度上的使用,以实现企业柔性化、少人化生产制造目标。然而,由于生产制造中部分装配作业太多复杂,部分人工装配作业也将长期存在。因此,未来人机混合生产系统将是企业主流生产制造模式。但是,混合生产系统对于企业员工而言,具有一定挑战。该系统中,员工需要在短时间内完成多机床操作、多机器人操作,甚至还需要处理一些只能由手工装配作业的任务。因此,在新的制造业发展形势下,对处于新环境中的员工人因问题进行研究,不仅具有研究的理论意义,更具有实践意义。

  • 2021-06-30
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基于高斯过程代理模型的粒子群算法研究

群智能算法是一类重要的优化方法,因其具有较好的并行性、鲁 棒性,亦可解决非连续、不可导、黑盒优化等问题而成为智能计算领 域的一个研究热点。作为一种基于种群的迭代算法,群智能算法在求 解复杂问题时常常需要大量的适应度评价,由此会导致算法的时间代 价剧增,进而影响群智能算法的使用效率。代理模型是根据已知数据 对复杂函数模型进行近似建模,以代替高精度的复杂计算,可有效降 低计算代价。因此,本论文基于数据驱动技术,采用粒子群算法作为 优化搜索算法,构建各种高效的代理模型用于算法的适应度值评估

  • 2021-06-30
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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

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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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密码应用与安全性评估—解决方案

平台摆脱了传统硬件堆叠模式,实现密码设备算力最优化利用,满足虚机云环境、容器云环境等不同场景下的密码应用需求。平台采用插拔式框架设计,实现通用密码服务、典型密码服务、密钥管理服务、专用密码服务的动态接入、无感扩容提供丰富的密码应用SDK,构建全场景的密码应用体系。

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智能体与传播应用研究报告

《智能体与传播应用研究报告》(以下简称为“报告”)在融合传播和应用创新的视角下,以智能体(AIAgent)与传播的融合为主轴,以智能体传播的形式、载体、现象、产品、案例为观察对象,通过分析智能体与传播的融合表现、融合机制、融合生态与融合影响,探讨Agentic AI 不断深度融入媒体与传播的未来图景。

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