基于计算机视觉的机械臂重复定位精度测量研究

现代工业对产品制造精度的要求变高，工业机器人在精密制造领域有着十分重要的作用，传统测量方法存在机械接触导致测量精度低且无法进行实时测量的弊端，难以实时且准确地获取工业机器人的定位信息。因此，陆续开发了很多非接触测量方法，其中，机器视觉测量技术已经成为工业机器人进行定位及测量研究的重点。

2021-06-30
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技术创新与管理创新的整合—山东如意集团创新管理研究

在新科技的迅猛发展下，企业竞争力表现为企业的创新能力。企业是否有创新的文化、队伍、机制和手段，成为了企业竞争的核心。一个企业无论是创新还是发展，最离不开的是坚持创新，还有坚守一线的员工。创新是一个国家和民族发展和进步的动力，企业可以通过创新发展壮大其规模。企业创新的目的是要勇于突破自身的局限，去除不合时宜的陈旧的思路和办法，在企业现有的条件下，创造出更多适应市场需求的管理模式和生产模式，以此在当今激烈的市场竞争下企业才能站稳脚跟。不同的企业可以根据自身产业的行业特点和企业的管理思路来制定不同的创新模式。本文通过对山东如意集团创新方式的总结,得出技术创新和管理创新的整合，可以使企业获得更大的绩效，更好的成长。管理创新对技术创新有很大的促进作用；此外企业创新必须从企业战略高度出发,利用互联网加智能制造可以大幅度提高生产效率和产品质量，提升产品的附加值等方面，有利于企业未来长久持续的发展。

2021-07-01
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多聚焦图像融合算法研究

近年来，第四次工业革命成为全球热点，其核心为智能制造。机器视觉是智能制造系统的“眼睛”，是获取环境信息的途径。由于单一相机无法获取某一场景的所有信息，需要多个相机对同一场景进行拍摄，并融合获得相对完整的场景信息这种技术称为图像融合。多聚焦图像融合是图像融合的重要分支研究领域，是当前图像融合研究的热点。多聚焦图像融合，即从不同焦距点的聚焦图像中提取聚焦区域信息，融合到一幅图像中，得到全聚焦图像。该技术能够实现图像间信息的互补，增强对目标认知和理解的准确性，减少冗余数据。多聚焦图像融合技术在数码相机、计算机视觉与目标识别等领域中有着广泛的应用。

2021-07-01
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人工智能在M银行的应用策略研究

近年来，计算机运算速度的日益提升、数据不断丰富以及机器学习算法的突破性改进，快速推动了人工智能技术的商业化进程。同时伴随银行服务模式的推陈出新，新型的可视柜台、自助智能终端、智能电话客服、服务机器人、智能理财顾问等服务形态在银行业不断涌现。积极融合人工智能技术，构建完整的智能服务体系，为银行服务提供强有力的技术支撑，已成为当前银行智能化转型的重要课题。

2021-06-30
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从犯情负面清单管理看监狱安防新路径_陈加养

犯情负面清单是记录关联或影响罪犯正常与积极改造各种消极因素的新载体。对犯情负面清单进行全方位、广视角、多切面的聚焦和分析,有助于为监狱的安全管理提供更好的思路启示和实务指导。在负面信息采集上,主要可依托罪犯档案、个别谈话、监控视频、专项诊断等路径。要提升改造质量,必须将犯情负面清单纳入常态化管理范畴,注重从犯罪源、个人源、家庭源、改造源等方面着手,努力构建一套行之有效的犯情负面清单消减与化解机制。

2021-06-30
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公安物联网安全对策浅析_唐斌

智能化，手机系统化智能化，手机系统化智能化，手机系统化智能化，手机系统化智能化，手机系统化智能化，手机系统化智能化，手机系统化智能化，手机系统化智能化，手机系统化智能化，手机系统化智能化，手机系统化智能化，手机系统化智能化，手机系统化智能化，手机系统化智能化，手机系统化智能化，手机系统化智能化，手机系统化

2021-07-16
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大数据管理系统的历史、现状与未来-

大数据管理技术正在经历以软件为中心到以数据为中心的计算平台的变迁，传统的关系型数据库管理系统无法满足现在以数据为中心的大数据管理的需求，设计新型大数据管理系统迫在眉睫．首先回顾了数据管理技术的发展历史；之后，从大数据管理的存储|数据模型、计算模式、查询引擎等方面分析了大数据管理系统的现状，指出目前大数据管痤系统具有模块化和松搞合的特点，弁进一步介绍了大数据管理系统应具备的数据特征、系統特征和应用特征，指出大数据管理系统技术还在快速进化之中，预测未来的大数据管理系统应具备＃数据模型并存、多计算模式融合、可伸缩调整、新硬件攀动、自适应调优等特点．

2021-06-25
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Win32 缓冲区溢出实战

很多次被朋友邀请写篇关于在Win32下Exploit的文章。一来是因为此类文章中关于*nix 平台比较多,而Win32相对较少；二来是因为在Win32中写exploit有些地方可能困难一点。以下我将用一个具体的简单例子,详细分析漏洞的发现挖掘、调试以及exploit编写利用,这里选择＇War-FTPdvl.65＇的一个stack缓冲区溢出漏洞

2021-07-08
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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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AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。

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