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3D视觉技术在机器人抓取作业中的应用

在许多自动化应用场合中,如自动化分拣、装配、拆垛、码垛、上料等过程中,工业机器人经常被用来进 行抓取作业。要完成抓取操作,机器人系统可能需要完 成目标感知、运动规划、抓取规划等一系列任务[1]。视 觉系统在机器人抓取作业中的作用就是识别、定位目标 物体,为机器人提供目标物体的类型与位姿信息。其 中,位姿估计的精度关系到抓取的成功率与精度,是非 常重要的技术参数。

  • 2022-04-28
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机器视觉技术在工业智能化生产中的应用

随着我国工业持续发展,工业主导地位不断提高,我国的工业生产结构产业结构从劳动密集型逐渐转向技术、知识密集型,产业发展的动能也逐渐从要素驱动转向效率驱动和创新驱动。与此同时,随着5G网络时代的到来,人民的生产生活将愈来愈智能化。为建设现代化强国,提高工业生产的作业效率和经济效益,实现国家经济增长再创新的高度。我国工业生产的智能化水平仍然是工业领域的一个重要的研究点,未来工业智能化的发展尤为重要。

  • 2022-04-28
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基于矢量网络分析仪的天线近场测试方案

近场测量的原理是在一个面上采集待测天线近场数据,然后通过近远场变换算法,得到待测天线远场辐射特性。根据取样面的形式,可分为平面扫描、极平面扫描、柱面扫描和球面扫描技术,平面近场测量使用最为普遍。近场测量的原始数据需要包含幅度相位信息,仪器设备主要是矢量网络分析仪,或测量接收机、信号源等组成。

  • 2022-04-28
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全息通信感知一体化

随着通信对频谱资源需求的不断提升,有限的频谱资源正在变得越来越稀缺,对通信等领域的发展造成了压力。这推动了对通信感知一体化(integrated sensingandcommunication, ISAC)的研究。ISAC将雷达感知和通信功能集成到同一硬件上,并共享雷达和通信频段,可以实现通信带宽的扩展和频谱利用效率的提升。

  • 2022-04-28
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8大技术:认识元宇宙技术的框架研究

与元宇宙相关的技术可谓错综复杂。我们可以看到各种各样科技感十足的名词——VR、AR、人工智能、区块链、物联网……似乎所有酷炫、充满科技感的词汇都能和元宇宙找到交集。各种科技词汇都和元宇宙扯上关联也并非哗众取宠,因为从技术角度看,元宇宙确实关联甚广,很多技术的变化都会对元宇宙的建设产生影响。

  • 2022-04-28
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通导一体化概念框架与关键技术研究进展

通导一体化是综合PNT体系发展的重要组成部分和关键方向。对通信导航一体化的概念进行了探讨,提出了通信导航弹性融合的概念框架。面向综合PNT体系需求,设计了通导一体网络化PNT系统架构,阐述了通导一体化关键技术的研究进展,从通导一体化信号、信道、接收处理、网络架构、网络管理等多个角度进行了全面系统的梳理和分析;介绍了低轨通导融合、区域自组网通导融合、5G+UWB协同等典型成果,并对网信场图、智能网管、博弈对抗等通导一体化技术未来发展方向进行了展望。

  • 2022-04-28
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激光雷达(LiDAR)技术助力提升水稻机械收割效率

水稻株高分布的估计对于保持水稻联合收割机的喂入量稳定具有重要作用。这是保证整机工作稳定性的有效途径,从而提高脱粒和清选效率,减少损失和损坏率。然而,成熟水稻的密集生长以及多叶和弯曲的枝条使得难以在三维(3D)点云数据中检测到聚合生长植物的最低点。因此,本研究的目的是提出一种基于移动曲面和3D 点云高程估计植株高度分布的方法。采用统计滤波器(SOR)剔除远离目标点云体的噪声点,然后应用移动曲面拟合高程实现对地面和作物点云数据的准确分类,用于植株高度估计。实验表明,与实际值相比,估计结果的均方根误差(RMSE)为8.29,平均绝对百分误差(MAPE)为9.28%,平均准确率为90%。所提方法可以准确估计成熟水稻的株高,有利于提前计算出水稻联合收割机的喂入量,可为进一步研究自动化和智能收割提供参考。

  • 2022-04-28
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电子元器件之微波细分领域行业报告摘要

电子元器件近年来,随着消费电子、汽车电子、通信等行业的快速发展,全球电子元器件产值呈增长态势,中国成为全球电子元器件的产值大国。据《The Yearbook of World Electronics Data 2017》的数据显示,2017年全球电子元器件总产值达5,911.23亿美元,同比增速达8.72%,其中中国大陆、韩国、中国台湾、日本、美国五大地区市场份额分别为25%、14%、11%、11%、10%,共占据了全球约70%的市场份额,中国成为全球最大的电子元器件市场。按2014-2017年年度复合增长率3.21%测算,预计2023年全球电子元器件产值约7,144.22亿美元。

  • 2022-04-28
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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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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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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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