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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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森创公司服装智能制造优化研究

我国的纺织服装产业,是我国重要的支柱产业。近些年以来,劳动力的成本越来越高,各项生产要素的成本也在不断的上升,属于劳动力密集型的纺织服装业在劳动力成本上的优势越来越弱,随着人口结构的不平衡、人口老龄化问题的不断严峻,未来劳动力的成本还会提高。同时,来自国际上的竞争也不断加剧,一方面,欧美发达国家通过实施再工业化战略抢占高端的产品市场;另一方面,凭借成本价格低的优势,发展中国家也积极抢占中低端的产品市场,这些内外因素给我国的纺织服装业带来了巨大的挑战。

  • 2021-06-25
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智能制造商业模式研究——以海尔为例

科技的进步加剧了制造业的变革,随着信息技术、新一代机器人、传感器等在制造业中的大规模应用,智能制造孕育而生。智能制造代表了制造业未来的发展方向,它将改变制造业的传统模式,促使制造业企业转型升级。此外,市场也在社会发展中发生着变化,用户需求变的更加多元,体现着每个消费者的个性。用户需求定制化的趋势愈发的明显,为制造业提出新的课题。科技和市场的变化会带动商业模式的创新,智能制造尚处在起步阶段,需要建立与之相匹配的商业模式以促使它健康快速的发展。

  • 2021-06-25
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面向智能制造的生产控制系统研究与应用

智能制造作为世界各国振兴制造业以及我国制造业转型升级的契机,随着先进信息技术和制造技术以及人工智能的发展,现阶段智能制造在全球掀起了研究热潮。尽管智能制造是一个大的系统概念,其内涵也在不断演进,但其发展的根本目标始终都是提高生产效率、产品质量和效益,降低能源消耗和生产成 本,合理配置物理资源及提升制造企业核心竞争力。装配生产作为企业生产制造过程中的关键环节,对产品生产效率及其质量有着较大影响。如何利用自决策和自适应等智能特征对装配车间的混流装配线平衡以及物流调度进行优化控制是值得深入研究的问题,对企业增益减耗以及快速响应市场需求变化有着重要作用。因此,本文对面向智能制造的装配车间生产控制系统进行了理论与应用研究。

  • 2021-06-25
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智能制造示范项目上市公司财务竞争力评价研究

为了实现制造强国的战略目标,引导我国制造业向智能化升级改造,我国工信部联合专家评审组评选出智能制造示范项目上市公司,这些示范性企业满足了以智能工厂为基础,形成了智能装备和产品、智能化管理、智能服务和远程运营维护的新业态生产模式,在企业竞争力上具备了一定的行业优势和新业态的智能化管理优势,本文在国内外企业财务竞争力研究的基础上,归纳出了财务竞争力的相关理论。然后对智能制造作出概念界定并对研究对象作出相关说明,结合智能制造示范项目企业的运营成本低、研制周期短、生产效率高和产品达标率高等经营特点,建立出可以代表智能制造示范项目上市公司特点的财务竞争力评价指标体系,通过因子分析法形成了盈利能力、偿债能力、营运能力、技术创新能力、发展能力和获取现金能力等主因子,并对其财务竞争力做出综合评价,从综合评价得分和主成分得分相关角度对评价结果进行分析比较。最后得出智能制造示范项目上市公司的财务竞争力需要进一步提高的方法,为制造业实现智能化转型升级奠定一定基础。

  • 2021-06-25
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大数据时代政府公共数据开放的法律规制研究

随着大数据时代的到来,数据日益成为重要的生产资料,成为国家的战略性资源。政府掌握了大量基础性、关键性的数据资源,由于部门利益、或基于技术阻碍,政府部门之间未能实现数据的共享流通,数据闲置、数据孤岛现象还比较突出。政府公共数据本质上是一种公共产品,政府公共数据开放是政府应当履行的一项基本职能。近年来,政府公共数据开放已经成为全社会关注的热点,相关实践在全球范围内迅速推进。政府公共数据开放能够创造巨大的政治、经济和社会价值。发达国家较早开始实践政府公共数据开放,同时也取得了令人瞩目的成就。我国政府近年来也开始意识到政府公共数据蕴含的巨大价值,也积极推动政府公共数据开放进程。但是,由于数据开放法律规制的不完善,实践中政府公共数据开放仍然面临着种种障碍,我国政府公共数据开放还处于起步阶段。必须加快政府公共数据开放的立法步伐,为政府公共数据开放提供强有力的法制动力与制度保障。

  • 2021-06-25
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大数据时代的数据垄断问题研究

数据就是数值,是人类通过观察、实验或计算得出的结果,是发现客观规律、 解决矛盾的基础素材。数据是一个恒远的概念,自从有了这个世界也就有了数据, 但也受制于人类数据利用意识、利用能力的发展。在思想创新和技术创新的共同 作用之下,今天的人们已经有意识,也有条件去获得人类学习、生活以及工作所 留下的海量且繁杂的数字轨迹。这些数字轨迹记录着世界发展的脉络、规律和特 征,记录着人们的行为、情感和喜好,比之前更加庞大、细腻乃至全息,也更加 复杂、凌乱乃至潜在,从而形成了我们常说的“大数据”。大数据是用来形容数 据规模、获取、分析、处理以及利用层级的概念,意在表达相对于传统阶段,今 天的数据的数据获取、处理和利用已经上升到了一个更高的层次。大数据是人类 数据利用意识和利用能力提升的直接结果,既是对数据数量的一种表达,也是人 类数据利用水平的层次跃迁。

  • 2021-06-25
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面向教学的汽车轮毂柔性智能制造生产线的设计

在“中国制造 2025”的背景下,精准对接智能制造领域的人才需求,满足复合型技能人才的培养,设计了面向教学的柔性智能制造生产线。

  • 2021-06-25
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竞争对手分析

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

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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中国多模态AI大模型座舱应用洞察研究报告

随着DeepSek等A大模型的快速普及以及座舱SoC芯片的持续迭代,智能座舱正加速迈向认知座舱阶段,实现了从功能堆叠向“少即是多”的智能化转变。车企和科技公司作为智能座舱生态的核心,通过合作研发与自主开发,推动多模态A大模型的广泛应用。其中,科技公司与传统车企合作研发的大模型多应用于自主品牌车型,通过强强联合实现生态互补;而新势力车企则更倾向于自主研发A大模型,逐步构建自有车型座舱大模型的数据和产业链闭环。

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华为IFS财经变革

公司对变革的总体指导思想 七个反对 反对完美主义,反对繁琐哲学,反对盲目的创新,反对没有全局效益提升的局部优化,反对没有全局观的干部主导变革,反对没有业务实践经验的人参加变革,反对没有充分论证的流程进行实用。

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2026面向行业的”云 AI“应用研究报告-AI行业云平台助力行业大模型应用落地

行业大模型正成为推动产业智能化升级的关键突破口。当前,人工智能正从技术探索迈向产业落地的关键阶段,随着“人工智能+”行动的深入推进,AI不再仅是实验室中的算法模型,而是驱动千行百业智能化升级的核心引擎。这一过程的实现不仅要求AI具备强大的通用能力,更强调其在具体行业场景中的专业性、可靠性和可落地性。由此,能够深度融合行业知识、理解业务逻辑、支撑关键决策的行业大模型正是在这一需求驱动下,逐渐演变为支撑行业智能化升级的关键引擎

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2025年中国出口新动能与企业信心指数报告

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