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美国服务机器人技术路线图

服务机器人是一类用以辅助人们日常工作、生活、休闲,以及帮助残疾人与老年人的机器人系统。在工业机器人系统中,机器人的任务是完成高质量、高一致性的生产任务。服务机器人与之不同的是,工业机器人通常工作在有人的空间或者会直接同人类协作工作,服务机器人通常从事专业服务和个人服务两种工作。

  • 2021-06-12
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电子商务在物流的应用

电子商务通常是指在全球各地广泛的商业贸易活动中,在因特网开放的网络环境下,基于浏览器/服务器应用方式,买卖双方不谋面地进行各种商贸活动,实现消费者的网上购物、商户之间的网上交易和在线电子支付以及各种商务活动、交易活动、金融活动和相关的综合服务。

  • 2021-06-15
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软件开发-高并发技术面试题

软件开发-高并发技术面试题,包括各种题型。如: 这 是 一 道 Java 面 试 中 几 乎 百 分 百 会 问 到 的 问 题 , 因 为 没 有 任 何 写 过 并 发 程 序 的 开 发 者 会 没 听 说 或 者 没 接 触 过 Synchronized。 Synchronized 是 由 JVM 实 现 的 一 种 实 现 互 斥 同 步 的 一 种 方 式 , 如 果 你 查 看 被 Synchronized 修 饰 过 的 程 序 块 编 译 后 的 字 节 码 , 会 发 现 , 被 Synchronized 修 饰 过 的 程 序 块 , 在 编 译 前 后 被 编 译 器 生 成 了 monitorenter 和 monitorexit 两 个 字 节 码 指 令 。

  • 2021-06-17
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服务机器人技术中的知识表示研究(二)

在服务机器人技术领域,研究人员已投入大量精力进行学习、理解和将动作表示为机器人执行任务的操作。机器人学习和解决问题的任务非常广泛,因为它集成了各种任务,例如对象检测,活动识别,任务/运动计划,本地化,知识表示和检索,以及感知/视觉和机器学习的交织技术。在本文中,我们仅专注于知识表示,特别是过去几十年来研究人员所做的通常如何收集,表示和复制知识以解决问题的方法。根据知识表示的定义,我们讨论了这些表示与近年来广泛引入和研究的有用学习模型之间的关键区别,例如机器学习,深度学习,概率建模和语义图形结构。除了此类工具的概述之外,我们还讨论了机器人学习中存在的问题以及如何构建它们并将其用作有助于解决这些问题的解决方案,技术或开发(如果有)。最后,我们讨论了设计有效的知识表示时应考虑的关键原则。

  • 2021-06-11
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“技术+产业化”并行,深化服务机器人产业竞争力

思岚科技保持在机器人智能移动技术领域的领先,再通过产业化推动智能移动技术解决方案成本的降低,利用“技术+产业化”并行,深化在服务机器人领域的竞争力。 思岚在2014年推出第一款量产的低成本激光雷达PRLIDAR A1时,市面上仍然主要用德国、日本的产品,单个价格在2-3万元,探测距离只有10米左右,成本相当高。等到2016年前后,思岚的产品售价已经在千元水平。现在的话,激光雷达的批量价格更是达到百元级别,探测距离提升到了40m左右。

  • 2021-06-12
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信息化项目规程流程图

信息化项目规程流程图 信息化项目规程流程图

  • 2021-06-13
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基于粒计算的大数据处理-徐计

粒计算似乎是一个全新的概念,基于粒计算的大数据处理必然向着更精细化的方向发展

  • 2021-06-15
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IT项目可行性研究报告

说明所建议系统的主要开发目标,如: A.人力与设备费用的减少; B.处理速度的提高; C.控制精度或生产能力的提高; D.管理信息服务的改进; E.自动决策系统的改进; F.人员利用率的改进。

  • 2021-06-12
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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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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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