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机器人用CBR减速器设计理论与试验研究

随着工业 4.0 的不断发展,高端制造和智能制造受到各国广泛重视,机器人作为高端制造业顶端的掌上明珠,在工业 4.0 发展中起着重要作用。机器人用关节减速器是构成机器人核心零部件之一,当前市场上可用的成熟产品种类稀少,且面临着严重的产能不足,无法满足机器人产业快速发展需求。机器人用减速器对体积、传动精度、承载能力、密封性和抗冲击能力有严格的要求,因此对减速器的传动方式和结构有一定的要求。采用摆线针轮传动方式设计的减速器具有体积小、重量轻、结构紧凑、承载能力大、抗冲击性能强、传动平稳和传动比大等优点,该种传动方式在精密传动领域应用越来越广泛,非常适合机器人用减速器的要求。

  • 2021-07-01
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成品油库三维数字化应急系统研究

成品油库三维数字化应急系统研究,油库的保存问题

  • 2021-07-01
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基于EVA的人工智能企业价值评估研究——以科大智能为例

本文的创新点是在应用EVA模型评估人工智能企业价值时,对人工智能的会 计项目调整做了相应改进,使得计算出的EVA能够更加真实地反映出企业的经营 业绩。当国内外还局限于传统的估值模型进行人工智能行业评估,本文基于EVA 估值模型,从A股上市公司中选择了一家优质的人工智能企业科大智能进行案例 应用研究,通过研究认为EVA估值方法值得研究,在未来实务操作的运用会更丰 富,也使EVA估值模型在人工智能行业的实务领域评估提供一种思路。

  • 2021-06-21
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基于RFM模型的随机森林算法对民航客户的流失分析

近几年,随着航空市场的快速发展,对于航空公司而言,如何在增加市场占有率的同时,对客户的流失进行有效的 控制也刻不容缓。 基于随机森林算法,根据航空客户数据,建立流失预测模型,对客户是否已流失进行预测研究,将传统 的 RFM 客户价值模型进行改进,结合随机森林算法对客户流失进行预测。 实验结果表明,基于 RFM 模型的随机森林算 法构建的客户流失模型拥有更具有说服力的指标选取,AUC 值达到 0. 92,且准确率较高。 利用该模型可对航空公司客 户流失进行较为准确的预测,对流失客户进行分类,为民航企业提供营销策略。

  • 2021-06-16
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AI技术在化工领域的前沿和基础技术情报研究

随着世界各工业强国工业智能化改造战略的提出,通过“大数据+AI”解决传统化工行业问题和技术瓶颈成为新一代化工建设探索的主要方向。文章调查了化工安全环保生产中的热点需求、难点问题、新技术进展,通过分析国内外化工企业在化工安全环保生产中所采用的技术及高校的研究方向和课程体系建设,给出前沿技术论证方向、课题申报和技术攻关相关建议。研究结果表明,当前业界和学术界基于神经网络强大的非线性拟合能力实现生产模型建模和机器视觉系统, 用以解决传统化工安全环保生产中面临的难点问题和技术瓶颈,提高化工行业的智能化水平。以人工神经网络为主的AI 前沿技术在化工安全环保生产的智能化改造中成为技术主体,掌握“大数据+AI”赋能化工行业的应用策略和模式将占据未来化工行业的制高点。

  • 2021-05-12
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改进U-Net的遥感图像中建筑物变化检测

提出了一种改进U-Net的遥感图像中建筑物变化检测方法,将变化检测问题转化为像素级二分类问题,利用U-Net模型对图像进行分类,把图像中的每个像素划分为变化类或非变化类,并根据变化类的像素得到建筑物的变化检测结果图。针对U-Net模型进行遥感图像中建筑物变化检测时,在训练中容易出现过拟合的现象,提出用非对称卷积块代替U-Net网络特征提取部分的标准卷积操作,增强卷积核的鲁棒性和网络的中心骨架,防止过拟合;针对变化检测数据集中图像背景复杂、小目标的变化情况容易被漏检的问题,提出在U-Net中引入注意力机制,抑制模型对非变化类像素特征的学习,加强对变化类特征的学习,提取到更适合的特征。实验结果表明,在引入非对称卷积块和注意力机制后,变化检测的F1分数有明显的提升。

  • 2021-04-25
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智能建筑论文

以建筑物为平台,以物联网技术为技术支撑,兼备信息设施系统、信息化应用系统、建筑设备管理系统、公共安全系统等,集结构、系统、服务、管理及其优化组合为一体,向人们提供安全、高效、便捷、节能、环保、健康的建筑环境。

  • 2021-04-21
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新基建_中台能力支撑智慧媒体发展

全国新基建产业按下快进键,移动化、数据化、智能化成为驱动行业进展的基础支撑,如何利用新一代信息 技术手段,实现媒体行业自身基础能力的优化与升级,成为智慧媒体建设的新引擎和支撑?本文通过大数据与 AI 驱动 的技术中台研究与实践,系统阐释如何在技术端发力,打造智慧媒体的“新基建”中台能力,并进一步支撑智慧媒体 的发展。

  • 2021-05-12
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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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