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《硬件详细设计文档》解析之三 单元详细描述

总体设计阶段,已经写了一些专题分析,例如电源专题、时钟专题,都是套套模板,然后例行公事。所以,这时候很多工程师,都是从总体设计里面摘录一些内容,填上,就完事儿了。把总体设计的一些内容,直接填充到这个章节,就自然形成了各个单元模块的内容。

  • 2021-04-28
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一种智能楼宇安防监控装置

本申请涉及一种智能楼宇安防监控装置,包括固定墙板、滑杆、滑杆安装机构、安装块、探头本体,所述固定墙板固定连接在墙体上,所述滑杆一端铰接在固定墙板远离墙体的一侧,所述滑杆另一端铰接在滑杆安装机构上,所述滑杆安装机构固定连接在安装块靠近固定墙板的端面上,所述安装块远离滑杆一端开设有第二滑槽,所述探头本体靠近安装块一端固定连接有连接杆,所述连接杆远离探头本体一端固定连接有第二滑块,所述第二滑块滑动连接于第二滑槽,所述安装块远离滑杆一侧固定连接有抵接于第二滑块以用于限制第二滑块位置的密封块。本申请具有方便调节监控角度的效果。

  • 2021-04-27
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一种食品和其他适用商品的物联网智能存取售货柜

本实用新型公开了一种食品和其他适用商品的物联网智能存取售货柜,该存取售货柜包括柜体以及接入互联网的中央控制器,所述柜体上形成有存取区、售卖区;所述存取区包括多个恒温存取盒,所述恒温存取盒用于存取需恒温保存的商品;所述售卖区包括自动售货系统以及餐具提供系统。该售货柜提供的物联网智能存取盒部分在食品或其他适用商品中转存贮中起重要作用,可以提高配送员的配送效率,减少楼宇电梯的使用,避免人流拥挤;自动售货系统以及餐具提供系统部分还方便客户取餐时采购喜欢的食品或者饮料商品,促进商品销售,节约客户时间提高客户满意度。另外由于广告系统的存在,能为商家提供一个宣传自己商品的平台,实现多赢的目的。

  • 2021-04-29
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智能空间服务方法及系统

本发明提供了一种智能空间服务方法和系统,应用于空间感知装置和服务机器人之间,包括;服务机器人用于采集环境信息,并将环境信息发送给空间感知装置;空间感知装置采集服务机器人所处环境的实时监控信息,并根据实时监控信息和环境信息对实时监控信息中的目标对象进行识别、定位与跟踪,并生成包括目标对象的楼宇全息地图;空间感知装置将楼宇全息地图发送至服务机器人,使服务机器人根据楼宇全息地图进行主动环境感知和执行工作任务。本发明的智能空间服务方法和系统,能够为服务机器人提供定位辅助、避障辅助和安全辅助等能力,使服务机器人能够主动环境感知和准确的执行服务。

  • 2021-04-30
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一种楼宇智能刷脸装置

本实用新型公开了一种楼宇智能刷脸装置,其技术方案要点是:包括固定座和固定在所述固定座上的门禁机,还包括:凹槽,所述凹槽开设在所述固定座内;放置盒,所述放置盒转动连接在所述凹槽内;第一伺服电机,所述第一伺服电机固定在所述固定座外部驱动所述放置盒转动;挂钩,所述挂钩固定在所述放置盒的端侧;滑动柱,所述滑动柱固定在所述固定座底面;支撑筒,所述支撑筒位于所述滑动柱外部供所述滑动柱竖直滑动;驱动螺杆,所述驱动螺杆与所述滑动柱之间螺纹连接;第二伺服电机,所述第二伺服电机固定在所述支撑筒内用于驱动所述驱动螺杆转动;本楼宇智能刷脸装置具有方便使用、人性化程度高的优点。

  • 2021-05-07
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物联网网关的架构

物联网解决方案的典型架构通常比大多数企业系统的架构复杂得多。增加物联网系统复杂性的一个主要因素是,数据中心(大多数企业系统的核心)中的后端服务实际上只是更大的物联网图景的一部分。使用物联网解决方案,我们必须处理大量在现场工作的设备。由于这些设备的性质与Web、台式机甚至移动客户机非常不同,因此我们需要一个中间体系结构,充当现场设备世界和企业数据中心之间的代理。我们需要的是物联网

  • 2021-04-25
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VMware虚拟化实施方案

VMware虚拟化实施方案 在本期项目中,将遵照规划和架构设计进行项目实施。本实施方案不涉及具体操作步骤和细节配置,而主要针对项目实施的过程进行控制。预计的实施步骤如下: 1.准备阶段 准备阶段是为项目的实施搜集各方面资料和必要的工具,同时也包括双方参与实施人员的确定。准备阶段主要内容如下; 软件介质准备,包含项目涉及的所有软件产品介质,如果是项目内采购则由卖方准备,如采用用户现有的软件则由用户方提供,主要的介质包含

  • 2021-04-25
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邬贺铨《5G时代的能源互联网》

5G是无线传输通道,但同时也是联结云计算、大数据、人工智能、物联网、区块链与工业互联网的纽带,打通了数据从采集、存储、传送、处理、分析到决策的全过程,发挥数据作为生产要素的作用。

  • 2021-04-24
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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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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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人工智能在玩具箱中:父母如何看待针对儿童的AI玩具

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