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机械加工中获得工件尺寸精度的方法

机械加工中获得工件尺寸精度的方法,主要有以下几种:(1)试切法即先试切出很小部分加工表面,测量试切所得的尺寸,按照加工要求适当调刀具切削刃相对工件的位置,再试切,再测量,如此经过两三次试切和测量,当被加工尺寸达到要求后,再切削整个待加工表面。

  • 2023-03-02
  • 阅读1367

机械加工设备危险有害因素

本标准规定了机械加工设备危险与有害因素的分类方法和范围。 本标准适用于金属切削机床、锻压设备、铸造设备、焊接设备、起重设备。

  • 2023-03-02
  • 阅读1433

加工中心电主轴复合-转子-轴承-系统动态特性研究

 与化工、冶金等流程工业对于数据传输实时性的高速电主轴具有结构紧凑、振动小、噪声低、响应快等优点。作为机床的核心功能部件,其动态性能的好坏直接关系到机床的加工精度和可靠性。电主轴与数控机床联机装配后,动态特性随安装边界的影响而发生变化。如果要获得与机床联机后的电主轴系统的动态特性参数,就必须对联机后的电主轴进行模态试验,由此带来的问题是: 实验操作不方便甚至无法进行( 无法完成激励和关键部位的信号采集) 。

  • 2023-03-01
  • 阅读1419

什么是NLP(自然语言处理)

NLP 的全称是 Natural Language Processing,翻译成中文称作:自然语言处理。它是计算机和人工智能的一个重要领域。顾名思义,该领域研究如何处理自然语言。

  • 2023-02-27
  • 阅读200

多层感知机(MLP)简介

多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)也叫人工神经网络(ANN,Artificial Neural Network),除了输入输出层,它中间可以有多个隐层,最简单的MLP只含一个隐层,即三层的结构,

  • 2023-02-27
  • 阅读245

CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)含义以及区别

DNN指的是包含多个隐层的神经网络,如图1所示,根据神经元的特点,可以分为MLP、CNNs、RNNs等,下文在区分三者的时候,都从神经元的角度来讲解。MLP是最朴素的DNN,CNNs是encode了空间相关性的DNN,RNNs是encode进了时间相关性的DNN。

  • 2023-02-27
  • 阅读225

1、DNN(深度神经网络),2、CNN(卷积神经网络),3、RNN(循环神经网络)

1、DNN(深度神经网络), 2、CNN(卷积神经网络), 3、RNN(循环神经网络)

  • 2023-02-27
  • 阅读208

RNN和CNN的区别表现在哪些方面?

RNN(循环神经网络),和CNN(卷积神经网络)是深度学习经常进行比较的两个概念,下面小编整理了RNN和CNN的一些区别,希望对大家有所帮助。 1.从应用方面来看CNN主要用于图像识别比较多,而RNN被用于语言处理多一些,主要用于时序和NLP RNN的假设——事物的发展是按照时间序列展开的,即前一刻发生的事物会对未来的事情的发展产生影响。 CNN的基础的假设——人类的视觉总是会关注视线内特征最明显的点 2.当RNN、CNN都用于NLP时,它们的区别在于:

  • 2023-02-27
  • 阅读198
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程,编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态,积极听取产业界的意见与建议,不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容,适时修订并发布报告的新版本,以更好地推动算力互联网发展。

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数据智能服务产业发展研究报告

为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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利用人与大数据技术,结合专业的中医疾病、证候/治则知识库、疾病知识图谱等,研发了医用智能处方椎荐系统。它能够无缝植入到医院现有的HIS和医生工作中,不改变医生工作流程,输入患者信息、证候、主诉等信息智能推荐方剂和备用饮片药,医生进行加减化裁即可成方,节省医生诊疗时间,提高工作效率。

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