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快速成型技术的应用与发展前景

快速成形技术又称快速原型制造(Rapid Prototyping Manufacturing,简称RPM技术诞生于20世纪80年代后期,是基于材料堆积法的一种高新制造技术,被认为是近 20 年来制造领域的一个重大成果。它集机械工程、CAD、逆向工程技术、分层制造技术、数控技术、材料科学、激光技术于一身,可以自动、直接、快速、精确地将设计思想转变为具有一定功能的原型或直接制造零件,从而为零件原型制作、新设计思想的校验等方面提供了一种高效低成本的实现手段。即,快速成形技术就是利用三维 CAD 的数据,通过快速成型机,将一层层的材料堆积成实体原型。

  • 2023-07-26
  • 阅读247

机械制造工艺与夹具设计方案

题目所给的零件是车床 CA6140 拔叉,型号为 831007。它位于车床变速机构中,主要起换挡使主轴回转运动按照工作者要求工作,获得所需的速度和扭矩的作用,零件上方的中22mm 孔与操纵机构相连,P55mm 半孔则是用于与所控制齿轮所在的轴相接触,通过上方的力拨动下方的齿轮变速,俩件零件铸为一体,加工时分开。

  • 2023-07-26
  • 阅读251

51单片机串口通信原理与应用

51 单片机内部有一个全双工串行接口。什么叫全双工串口呢?一般来说,只能接受或只能发送的称为单工串行:既可接收又可发送,但不能同时进行的称为半双工:能同时接收和发送的串行口称为全双工串行口。串行通信是指数据一位一位地按顺序传送的通信方式,其突出优点是只需一根传输线,可大大降低硬件成本,适合远距离通信。其缺点是传输速度较低。

  • 2024-03-15
  • 阅读192

第37步深度学习图像识别:CNN建模(Tensorflow)

我们思考一下,当你看到一张椅子的图片,你的大脑会告诉你这是个椅子,但你有没有想过:为什么你知道这是椅子,你的大脑是怎么做推论的?你可能会说因为椅子有腿,有座位,有靠背,但具体是什么形状、大小的腿、座位、靠背才算是椅子,你可能就无法明确解释了。这就是你的大脑通过大量实践经验自我学习得到的结果。 那么,深度学习图像识别就是让机器自己学习识别图片中的内容。例如,你给机器看了很多猫的图片,然后再给它看一张新的猫的图片,它就能告诉你这是猫。这是因为在看很多猫的图片的过程中,机器自己学习到了猫的特征,比如它可能注意到了猫的眼睛、鼻子、耳朵等特征,然后在看到新的图片时,就能通过这些特征判断这是否是猫。

  • 2024-03-18
  • 阅读216

神经网络-图神经网络(GNN)

神经网络最近的成功推动了对模式识别和数据挖掘的研究。机器学习任务,如对象检测、机器翻译和语音识别,已经通过端到端的深度学习范式(如 CNN、RNN 或自动编码器)被赋予了新的生命。 深度学习擅长捕捉欧几里得数据(图像、文本、视频)的隐藏模式。但是,如果是从非欧几里得域生成数据,对象之间具有复杂关系和相互依赖关系的图形,该怎么办? 这就是图神经网络 (GNN) 的用武之地了,这也是本文中要深入探讨的:从图论和基本定义开始,继续讨论 GNN 的形式和原理,最后介绍 GNN 的一些应用。

  • 2024-05-05
  • 阅读196

图神经网络(GNN)系统介绍及实践(Pytorch)

本文介绍了有关图神经网络的所有内容,包括 GNN 是什么、不同类型的图神经网络以及它们的用途。此外,还展示了如何使用 Pytorch 构建图神经网络。

  • 2024-05-05
  • 阅读262

图神经网络通俗介绍(GNN)

由于神经网络在模式识别和数据挖掘领域的实用性和简单性,近年来它的受欢迎程度大大提高。在深度学习中使用 CNN、RNN 和自动编码器来完成目标识别和语音识别等任务,导致了对神经网络研究和开发的大量投资。

  • 2024-05-05
  • 阅读184

航空发动机轴承数据集|写论文再也不用担心没数据集啦!

今天给大家推荐一个航空发动机轴承公开数据集,该数据集是以航空发动机为原型搭建的试验台,与航空发动机工况更接近,诊断起来也更具有挑战性。该数据集是2023年公开的,因此目前基于该数据集的论文不是很多,小伙伴们赶紧用起来吧!对于研究航空发动机诊断的小伙伴们,再也不用担心写论文因为只用了公开试验台数据集而被审稿人质疑啦。

  • 2024-05-05
  • 阅读400
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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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