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工业机器人焊接技术大全

焊接是指通过适当的物理化学过程使两个分离的固态物体产生原子(分子)间结合力而连接成体的连接方法。 常用的焊接方法可分为三大类:熔化焊、压力焊、针焊。熔化焊中又分为气焊、电弧焊、电渣焊. 等离子弧焊等等。本文主要介绍电弧焊中的手工电弧焊、埋弧自动焊和氮弧焊。

  • 2023-12-18
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Python|机器学习之数据清洗

目录结构 1. 机器学习之数据清洗概念 1.1 机器学习 1.2 数据清洗 2. 数据清洗 2.1 实验目的 2.2 实验准备 2.3 实验原理 2.4 实验内容 2.4.1 获取数据,整体去重; 2.4.2 整体查看数据类型以及缺失情况; 2.4.3 删除缺失率过高的变量; 2.4.4 删除不需要入模的变量; 2.4.5 删除文本型变量,有缺失值行; 2.4.6 修复变量类型; 2.4.7 变量数据处理方式划分; 2.4.8 变量数据处理方式划分; 2.4.9 拼接数据处理流水线. 2.5 实验心得

  • 2024-02-16
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【车间调度】基于卷积神经网络的柔性作业车间调度问题的两阶段算法(Matlab代码实现)

该文提出一种基于卷积神经网络的有效两阶段算法,以求解具有机器故障的柔性作业车间调度问题(FJSP)。建立了以最大完成时间和鲁棒性为目标的双目标动态柔性作业车间调度问题(DFJSP)模型。提出了CNN构建的预测模型,并开发了一个名为RMn的替代指标来评估鲁棒性。实验结果表明,所提两阶段算法对求解DFJSP有效,RMn能够更快、更高效、更准确地评估调度的鲁棒性。

  • 2023-02-27
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降低Φ4.2m×13m水泥磨电耗的技改措施、

我公司现有一条HFCG160-120辊压机+Φ4.2m×13m球磨机组成的联合水泥粉磨系统,该水泥粉磨系统的设计能力90万t/年(P·C 32.5水泥)。自投产以来,在磨制P·O42.5以上等级的水泥时,水泥磨台时产量低,吨水泥电耗高,对公司综合水泥的可比水泥综合电耗的控制造成很大影响。尤其是新疆区域取消P·C32.5水泥的生产销售后,基本全部生产42.5以上等级的水泥。这样一来,水泥的综合电耗将明显上升,可比水泥综合电耗在限额的边缘,在国家实行阶梯电价控制水泥综合能耗的情况下,将面临着可比水泥综合电耗超限值以后提高电价的局面。提高台时产量、降低吨水泥电耗将是我公司当前面临的首要任务。

  • 2021-12-28
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边缘计算网络主动安全防御研究与技术短板剖析

边缘计算网络是指在靠近用户或物联网、数据源头侧,融合网络、计算、存储和业务核心能力的边缘侧大数据计算网络新范式。边缘计算网络是在云计算和物联网两个领域的共同发展推动下产生的,其核心是面向智能传感设备产生的海量上行监测采集、下行决策控制大数据,通过边缘侧大数据存储计算,解决集中式计算效能、性能低下的问题。与传统云计算网络相比,边缘计算网络终端类型更丰富、数据实时交互更频繁、传输网络技术体系更复杂、业务系统智能化互联程度更高。然而,边缘计算网络泛在、开放特点将网络安全风险传导至系统各业务环节,面临着严峻的安全防护挑战。本文围绕边缘计算网络的高实时、高连续性要求,面对边缘计算网络混成特性和新型网络攻击特征不确定性双重约束,归纳边缘计算网络在攻击未造成严重损失前对网络攻击实施检测、规避、诱骗、控制等主动防御技术现状,从终端域、数据域、网络域、系统域四个层次分析现有技术面临的安全挑战与迫切的研究趋势。

  • 2021-12-27
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5G车联网技术与标准进展

由于时延和可靠性的短板,基于LTE V2X的蜂窝车联网解决方案只适用于辅助驾驶和初级自动驾驶场景,必须通过更新技术满足未来高级自动驾驶的需求,基于5G的蜂窝车联网NR V2X应运而生。结合3GPP 5G NR V2X的标准制定过程,在分析车联网面向高级自动驾驶应用场景的基础上,重点分析了5G NR V2X关键技术要求和解决方案,并对当前3GPP标准化进展进行了介绍。

  • 2021-05-06
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Atlassian数据中心终极指南

随着组织不断发展,其需求和要求也在随之发生变化。例如,寻找可扩展的企业级解决方案可能是当务之急,因为会有更多的用户访问您的应用程序。您可能已经经历了应用程序停机或性能下降的情况,并且缺乏扩展应用程序的能力。这就是所谓的“引爆点”。当您遇到“引爆点”时,重要的是找到一种解决方案,该解决方案不仅可以扩展以满足您的用户需求,而且还需具有足够的可靠性

  • 2021-04-21
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柔性装配生产线系统技术方案

对于研制阶段的工件装配,由于为小批量,其依据零部件来料情况采取不同的方式,若来量大,可将其存放在零部件预处理区随机存取侧货位,装配时按正常生产任务出库:若来量小,则在入库检验区缓存,无需入零部件预处理区,直接经输送线到达装配区装配。

  • 2023-11-13
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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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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