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关于人工智能认知限定与限度的多重思考_——基于马克思主义认识论的分析视角

随着人工智能技术的发展,智能机器的认识论问题逐渐凸显。基于马克思主义认识论立场,可 以对人工智能的认知本质、存在地位以及人机关系进行合理阐述与科学预判:人工智能有其自身的认知 限定与限度。从机器的模拟大脑、符号语言和行动方式可以判别人工智能与人类智慧的本质差异;从机器 作为“实践主体”“情感主体”和“道德主体”的设定可以判断人工智能的认知局限;从未来“人机关系”构 想消解对人工智能的盲目崇拜。以马克思主义认识论审视人工智能,可以祛除认知偏差,规避技术风险, 进而实现人工智能的科技价值,为人类创造福祉

  • 2021-06-29
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采用双机器人的金属结构件弧焊工作站设计及应用研究

随着我国经济的高速发展,智能制造已然成为我国制造业转型升级的研究热点,工业机器人作为该领域中的重要组成部分,在制造业转型升级的过程中有着不可代替的作用。伴随着“中国制造2025”的不断推进,工业机器人产业得以快速增长。焊接机器人作为工业机器人中应用较为广泛的一种,不仅能够改善工人的劳动条件、确保产品的焊接质量和提高生产效率,还有助于提升企业的竞争力。本文针对金属结构件的组焊加工需求,在焊接机器人的基础上开发了一种双机器人双工位的焊接工作站。

  • 2021-07-01
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基于嵌入式零树小波编码的数控机床运行数据压缩算法研究

工业大数据是智能制造的必要基础资源,其作用举足轻重。数控机床作为工 业领域的主力设备,是工业大数据的重要来源,数控机床指令域数据在实现机床 加工状态实时监控、机床故障诊断及预警、产品加工质量分析及优化等方面都发 挥着关键作用。然而,工业大数据的智能化功能应用依赖数据的实时性,如何将 数据高效传输成为聚焦问题。由于数控机床指令域数据具有采样频率高、单条数 据量小、数据总量极大的特点,这使得有限的带宽和无限的传输信息量的矛盾日 益突出,因此研究高性能的数控机床指令域数据压缩技术具有重要的现实意义。

  • 2021-07-01
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珠三角智慧城市建设再升级_何遥

正>从数字化、信息化到智能化,从平安城市到智慧城市,珠三角城市群正在向新型智慧城市升级。新型智慧城市,新在何处?传统意义上的智慧城市多侧重技术层面,新型智慧城市则是通过体系规划,推进新信息技术与城市现代化深度融合和迭代演进,本质是完善和提升政府、社会治理体系和治理能力。从一座座信息孤岛,走向融合共享、泛在互联。

  • 2021-07-01
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基于复杂性的人机协作装配任务分配问题研究

近年来,协作机器人作为新一代的工业机器人被引入生产系统中,与工人一起分担工作。与过去的工业机器人和工人隔离开来工作不同,协作机器人和工人往往可以共享工作任务和空间。这些协作机器人的引入使得人机协作(Human-Robot Collaboration)变得越来越重要,人机协作是生产系统领域中的新兴技术,由工人和协作机器人共同执行任务,综合了手动生产和自动生产的优势,可以提高生产效率和质量并降低成本。协作机器人在工业环境中,特别是装配系统中的部署面临着不少挑战,其中很重要的一项就是装配任务在工人和协作机器人之间的合理分配。尤其是如今产品生命周期不断缩短,制造形式逐渐从大规模生产转向多品种小批量生产,人机协作装配的任务分配就成为了一项重要而频繁的活动。

  • 2021-07-01
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基于动态电压恢复装置的电压暂降补偿与中断恢复技术研究

随着智能制造 2025 计划的推进,各种精密设备仪器被大规模投入使用,此类设备对于电能质量的要求极为严格。而在影响电能质量的诸多因素中,电压暂降与中断问题尤为突出。目前解决电压暂降与中断问题的方法主要是有针对性地在敏感负荷侧安装动态电压恢复器(DVR),但随着母线上接入的敏感负荷增多,由于各 DVR 同时工作时输出的补偿电压存在幅值与相位差异,将会在母线上相互影响,导致电能质量的改善有限,并且总的投资和损耗也将大幅上升。因此针对上述问题,本文从电网侧集中进行电压治理着手,主要开展以下研究工作

  • 2021-07-01
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考虑人因学和供料策略的装配线平衡问题建模研究

随着智能制造和物联网技术的发展,客户越来越关注产品的个性化和多样化 需求,导致有限的装配空间无法满足不断增加的物料空间需求,而装配空间的不 足会严重影响装配线的物料供应过程,并最终影响整个装配系统的成本和效率。 因此,研究物料供应策略的选择对装配线平衡问题的影响有重要意义。一方面, 稳定高效的物料供应系统是装配线持续生产的前提,合理地选择供料策略会大幅 度地改善装配线的效率、装配空间的利用率和操作者的作业负荷水平。另一方面, 装配线平衡的结果决定了物料的需求、备料时间和配料员数量,合理的装配线平 衡设计会降低整个系统的库存水平和物流成本。

  • 2021-07-01
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我国智能医疗的发展困境与对策研究_衡敬之

深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习

  • 2021-07-18
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