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油条智能识别分拣解决方案

油条已有近千年历史,是中国著名的传统小吃。但是,目前油条的制作主要还停留在半人工半机械的加工模式,既存在安全问题,又不是随时可以吃到的小吃。油条相比与其他面食,制作过程相对复杂,且受气温影响较大。而且,油条面坯制作成型大都采用手工制作,存在面坯形状不均匀、重量差异大及制作速度慢的问题,严重影响了油条产品的工业化生产。 随着社会快速发展,人们生活节奏的加快,肯德基、必胜客、德克士、真功夫、永和大王等知名餐饮企业成为人们的首选。在需求发展的大形势下千味央厨、思念等大型速冻食品生产企业占尽先机,凭借其独立的运营机制和优秀的商业模式迅速发展壮大。作为深耕多年的食品行业,不断提升的产品质量,是公司发展的重要因素。60g油条存在尺寸与外观缺陷,目前只是通过人工目检的方式进行筛查,目前产线的产能为800根/min,如果要满足这么大的产能就需要招聘大量的人力,这对企业来说也具有一定的负担,需要引入视觉检测方案对产线进行升级。

  • 2021-04-28
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食品包装袋缺陷检测解决方案

国内食品包装在线检测仍采用人工目测法,主观的目测法是将工业制品成品或半成品与标准产品直接或借助反射光源等辅助工具进行人为的对比,主观评价产品的好坏,该方法虽然灵活,但容易受操作人员的经验和心理等因素影响,存在效率低、精度低、稳定性差等缺点。同时我们也对现有基于图像识别技术的工业制品表面缺陷识别算法进行总结,并参考其他类似产品缺陷检测的经验,得出的结论是现有的工业制品表面缺陷检测算法在实际使用中存在较大的问题,在误判、漏判以及识别速度上都不能满足当前业务要求。现有的工业制品缺陷检测算法主要集中在图像处理、人工特征比对、浅层机器学习等技术方向,对于机器视觉方面仅有一些初步研究,很多是在实验室环境下进行,具有很大局限性,并没有充分考虑生产中的复杂环境。 食品包装缺陷智能在线检测系统是金惠利用公司多年在视觉算法技术方面积累,创新性的将人工智能技术应用到机器视觉领域,打造的面向智能工厂、智能车间工业制品高精度、智能化的在线表面缺陷检测方案。

  • 2021-04-28
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西门子:推动企业数字化转型

数字化转型的三条价值链:西门子认为对于管理运营和数字化都需要评估其在三条价值链.上的表现,即产品生命周期价值链、资产运营价值链、业务履约价值链。评价企业数字化转型状况需要同时考量其管理运营和数字化水平。

  • 2021-04-28
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云工作负载安全平台助力央企安全上云V2.脱敏精简

云工作负载安全平台(Cloud Workload Protection Platforms)是Gartner提出的一种云上安全的技术解决方案,是一种专门针对云工作负载的方案,和在网络边界上部署安全产品的传统方案不一样的是,云工作负载安全平台部署在操作系统层,因此可以横跨物理机、公有云、私有云、混合云等多种数据中心环境,部署方式更加灵活、防护层面更加丰富,可以实现高效维护云端工作负载安全的目标

  • 2021-04-28
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感知可控.随需而变的应用.F5.吴静涛

F5正在致力于为企业打造感知可控、随需应变的应用,通过自动化、安全、高性能和具有洞察力的差异化方案组合,实现应用的自我成长、自我收缩、自我保护和自我修复,从而帮助企业在创建、保护和运行应用程序的过程中,优化运营效率、加快上市速度,同时保障用户的数字体验。

  • 2021-04-28
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IT运维工作到底是做什么的

互联网运维工作,以服务为中心,以稳定、安全、高效为三个基本点,确保公司的互联网业务能够 7×24 小时为用户提供高质量的服务。 运维人员对公司互联网业务所依赖的基础设施、基础服务、线上业务进行稳定性加强,进行日常巡检发现服务可能存在的隐患,对整体架构进行优化以屏蔽常见的运行故障,多数据中接入提高业务的容灾能力。 通过监控、日志分析等技术手段,及时发现和响应服务故障,减少服务中断的时间,使公司的互联网业务符合预期的可用性要求,持续稳定地为用户提供务

  • 2021-04-28
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DevSecOps软件供应链安全的机遇与挑战

面临的风险和挑战: 软件开源化的趋势,造就软件供应链的开源化;软件供应链开源化造成软件供应链安全问题开始呈现;软件供应链的安全威胁导致软件全生命周期存在永远无法消除的安全隐患。

  • 2021-04-27
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工业安全脆弱性评测与防护建设

数据单元部分的开发是最基本的部分,主要是2各方面的类容:一是生成客户端(主站)访 问服务器(从站)的命令部分;二是生成服务器(从站)响应客户端(主站)回复部分。 Modbus协议的报文(或帧)的基本格式是:表头 + 功能码 + 数据区 + 校验码 功能码和数据区在不同类型的网络都是固定不变的,表头和校验码则因网络底层的实现方式不同而有所区 别。表头包含了从站的地址,功能码告诉从站要执行何种功能,数据区是具体的信息。

  • 2021-04-26
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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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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