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外观质量检测数智化AI质检员,为柔性质检赋能

工小匠 | AI数字质检员通过深度视觉感知及机器人运动控制等关键技术,赋能“相机+机械臂”同步运动,结合工业AI、光学、深度学习及大数据等技术,实现轻量化、柔性化部署,满足小批量、多品种、多需求的外观检测需求,提供了一套检测效率高、自适应能力强的轻量标准质检系统,帮助工厂进一步完成智能化转型。

  • 2023-05-06
  • 阅读868
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低成本、轻量化快速部署,助推企业数字化智能化转型方案

植入生产现场并可持续升级的AI大脑,以工厂产能升级的效率、质量和成本等痛点问题为核心,以人工智能、机器视觉、大数据等技术为手段,涵盖硬件接入、云服务、移动端服务等能力,以轻量化、模块化和快速部署的方式,实现工厂对人员效率、设备管理、质量检测、安全合规生产等管控的有效感知和提升。既是现场产线管理人员的实时生产管理工具,也为企业决策者提供有效的决策依据,形成问题识别、归因定位、辅助决策、结果验收的价值闭环。

  • 2023-05-08
  • 阅读885
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【ChatGPT】阿里版 ChatGPT 突然官宣意味着什么?

阿里版本ChatGPT

  • 2023-04-28
  • 阅读286

一觉醒后ChatGPT 被淘汰了

近日,AI 界貌似出现了一种新的趋势:自主人工智能。这不是空穴来风,最近一个名为 AutoGPT 的研究开始走进大众视野。特斯拉前 AI 总监、刚刚回归 OpenAI 的 Andrej Karpathy 也为其大力宣传,并在推特赞扬:「AutoGPT 是 prompt 工程的下一个前沿。」

  • 2023-04-28
  • 阅读221

RabbitMQ与MQTT区别

RabbitMQ与MQTT区别

  • 2023-04-28
  • 阅读194

虚拟机扩容Ubuntu20.04教程

虚拟机内存不足、磁盘空间过小导致蓝屏问题

  • 2023-04-28
  • 阅读211

Kafka 基础配置,从启动到验证使用!

一、kafka配置:注意1:在配置使用kafka前提必须确保zookeeper已经安装配置好了!

  • 2023-04-28
  • 阅读225

springboot 集成 Swagger2 配置以及常用注解的说明和使用 ( 超详细)

一、注解的使用 和 说明结构化说明如下:@Api:用在请求的类上,表示对类的说明 tags="说明该类的作用,可以在UI界面上看到的注解" (也就是给类取别名) value="该参数没什么意义,在UI界面上也看到,所以不需要配置" @ApiOperation:用在请求的方法上,说明方法的用途、作用 value="说明方法的用途、作用" notes="方法的备注说明" @ApiImplicitParams:用在请求的方法上,表示一组参数说明 @Ap

  • 2023-04-28
  • 阅读193
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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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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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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1950年,“计算机之父”和“人工智能之父”艾伦·图灵(AlanM.Turing)发表了论文《计算机器与智能》,这篇论文被誉为人工智能科学的开山之作。在论文的开篇,图灵提出了一个引人深思的问题:“机器能思考吗?"。这个问题激发了人们无尽的想象,同时也奠定了人工智能的基本概念和雏形

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从零上手OpenClaw科研智能体-厦大团队

OpenClaw核心价值 核心定义 高能动性智能体:直接操作电脑、调用工具、执行复杂科研任务三层架构:大脑(大模型)+手脚(Skil插件)+记忆(Memory存储)

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