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基于深度学习的柔性装配机械手零件动态识别与定位研究

装配机械手一直以来都在工业生产中被广泛使用。伴随着智能制造时代的来临, 以视觉技术引导的装配机械手无论在理论研究还是实际生产中都越来越受到重视。目 前,视觉机械手往往通过几何形状匹配,特征分析以及模式学习等传统图像检测技术 实现对目标零件的识别与定位,然而以上方法只适合于零件轮廓简单或者特征便于提 取的场合,在面对多种零件随意摆放和环境因素干扰的复杂情况下,基于人工设计特 征的传统目标检测算法有很大的局限性,经常面临识别准确率低、检测速度慢和定位 误差大等问题。

  • 2021-07-01
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2D90组合压缩机气阀装配机械手设计研究

随着“中国制造2025”计划的有序推进,自动装配技术在智能制造领域日益重要。因此,对于压缩机生产企业来说,压缩机的自动化装配需求日渐突出。为完成复杂的装配任务,应用六自由度串联机械手对部分零部件进行自动装配是更合理的选择。

  • 2021-07-01
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人工智能视域下的非形式逻辑

非形式逻辑研究人们日常生活中的论证实践,关注论证的论辩性、程序性和语用特点。基 于人工智能的形式论证理论研究人工主体间的抽象论证活动,它在吸收非形式逻辑特性的基础 上重构了非形式逻辑的诸多理论,这间接导致非形式逻辑的学科作用和理论诉求遭受质疑。然 而,这种观点并没有把握非形式逻辑的本质,它与人工智能并不冲突,两者是互相补充的关系。 非形式逻辑启发了人工智能的发展,为其提供了理论源泉和哲学辩护;人工智能使得非形式逻 辑的理论得到了更好的推广和应用,而且一些重要概念和研究对象在人工语言的形式表达下得 到了更准确的刻画。

  • 2021-06-29
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澳门智慧城市建设与降低环境噪声的进展_英文_梁浩贤

澳门在过去十年中迅速发展。同时,基础设施项目数量大幅增加,包括新区的发展,机场航站楼的延伸,轻轨交通,路凼的新道路,以及废物管理和污水处理设施。其中一些项目还处于规划阶段,一些正在设计中,一些正在建设中,另一些正在运营中。为了整合各种各样的基础设施项目,改善民生,澳门政府已着手实施建设智慧城市,智慧医疗,智能城市管理,智慧旅游等的举措。文章介绍了澳门智慧城市的建设与降低环境噪声的进展。

  • 2021-07-01
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基于Unity+3D的实时数据驱动数字化车间研究

针对当前我国制造业大而不强,信息化、自主创新等方面与发达国家存在较大差距的现状,我国提出了“中国制造 2025”的十年行动纲领,其中智能制造是“中国制造 2025”的主攻方向,其本质是虚拟网络与实体生产的相互渗透。数字化车间是智能制造的核心单元,通过虚拟世界的数字化建模以及网通互联可为企业设计研发、生产制造、物流调度、设备运维、人员培训等过程实现数字化操作,可实现生产实际与虚拟世界的协同、企业运营的协同。

  • 2021-06-29
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大数据视角下的汉语学习分析模型建构_李代鹏

基于大数据视角,在对国内外关于学习分析模型的研究进行综述的基础上,指出了现有学习分析模型的优缺点,并建构了相应的汉语学习分析模型。该模型具有以下特征:数据来源更偏向半结构数据;分析的过程注意学习的非线性与动态性特征;预测环节加入学习者特征。基于大数据视角建立的汉语学习分析模型不仅能够深化教师与学生对汉语学习的理解,还能深化教育者对学习者的理解、深化师生对自主学习的理解,对于提升汉语学习者的学习效果具有重要的指导意义。

  • 2021-06-23
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大数据安全技术研究

文章针对大数据环境下数据安全和系统安全监测、预警和控制处置能力不足等问题,围 绕“如何保护大数据安全”和“提升大数据系统安全防护能力”两个核心问题,研究突破大数 据安全和软件系统安全的核心保护技术及评估技术,挖掘大数据在采集、汇聚、交换、交易、 存储、传输、分析、应用等过程中的安全隐患,提升数据安全能力和系统安全能力,实现大数 据产业的保驾护航

  • 2021-06-22
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黄帅.企业安全落地痛点实践

落地四同步同步提出需求 同步规划设计 越早介入,风险 和后期损失越低 同步开发测试 同步上线运营 安全投入成本高,如何更 有效体现其价值? 如何更有效协同部门同事, 提高效率? 背锅侠? 因业务方向多,如何对数据 进行分级分类,帮助后面脱 敏及加密工作? 思考 谢 谢 聆 听 专注于安全行业,通过互联网平台、线下沙?、培训、峰 会、?才招聘等多种形式,致力于创建亚太地区最好的甲乙双方交流、学习 的平台,培养安全?才,提升行业整体素质,助推安全生态圈的健康发展。

  • 2021-07-06
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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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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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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