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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904
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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917
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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307

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238

RabbitMQ与MQTT区别

RabbitMQ与MQTT区别

  • 2023-04-28
  • 阅读211

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229

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243

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210
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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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OpenClaw替我干科研

OpenClaw:不仅是对话窗口,更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式,OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。

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2026酒店业人工智能与自动化应用报告:应对当下挑战塑造未来价值

本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域,收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示,78%的酒店集团已启用人工智能,89%计划新增应用场景,但多数项目仍停留在试点阶段,或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分),凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值,需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算,以及全企业级的系统整合。

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2026科研分类与结构化数据的价值研究报告

无论是在自然科学、工程技术,还是经济与社会科学领域,高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库,如果同时具备全面的元数据,能够与其他数据源实现互操作,其用途将更加广泛。科研本身如此,科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程,旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素,始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。

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2026面向企业的AI智能体全生命周期安全体系白皮书

本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系,全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点,并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地,同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。

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2026年从供给焦虑到需求韧性—大变局下的中国能源安全与战略重构白皮书

北京大学能源研究院是北京大学下属独立科研实体机构。研究院 以国家能源发展战略需求为导向,立足能源领域全局及国际前沿, 利用北京大学学科门类齐全的优势,聚焦制约我国能源行业发展 的重大战略和科技问题,按照“需求导向、学科引领、软硬结合、 交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨,推动能源科技进展, 促进能源清洁转型,开展专业及公众教育,致力于打造国际水平 的能源智库和能源科技研发推广平台。

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