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  • 人工智能在机械制造设备故障诊断与维修中的应用

    来源:机械管理开发 发布日期:2024-09-09

    为了提升机械制造设备的故障诊断准确率及维修效率,采用深度学习算法,特别是卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),对设备操作数据进行处理与分析。通过这些算法,系统能够自主抽取关键特性,并据此对设备的运行状况作出推测与判定。结果表明,在轴承故障的诊断中,人工智能算法的准确率高达95%,召回率为93%,F1分数为0.94,检测时间仅需1.5 h,误报率仅为2%。此外,通过应用人工智能的维修决策系
  • 人工智能背景下交叉跨学科电子信息专门人才培养体系研究

    来源:中国新通信 发布日期:2024-09-05

    在人工智能背景下,以交叉跨学科的方式探索电子信息专业的再建设和再升级,并分析目前电子信息专业面临的问题和瓶颈,探索战略升级和创新路径,以实现培养交叉跨学科的专门应用型人才。
  • 人工智能在纺织行业生产领域的应用

    来源:纺织导报 发布日期:2024-09-05

    人工智能是加快发展新质生产力的主攻方向,是建设纺织现代化产业体系的重要途径。文章介绍了近年来纺织行业生产领域人工智能应用的现状和典型场景,指出了目前应用存在的不足,并提出相关建议。
  • 汽车制造领域中焊接自动化技术的应用

    来源:时代汽车 发布日期:2024-09-05

    焊接是汽车制造中的关键技术之一,涉及车身金属结构、零部件等的焊接,是影响汽车制造质量、车身安全的重要因素,其重要性不言而喻。汽车制造企业要积极创新焊机技术,引进焊接自动化技术,运用主体与控制器,智能化操作焊接装置;运用自动化焊接机器人,提高焊接精度;应用PLC控制技术,提高焊接自动化效果;优化机械操控技术,根据车身结构、材质特点开展焊接作业,满足汽车焊接需求;融合运用传感技术,保证汽车焊接质量和安
  • 数字化技术在纺织行业第三方检测机构中的应用研究

    来源:纺织科学研究 发布日期:2024-09-05

    为了提升纺织行业第三方检测机构的管理水平,提高效率,分析了数字化技术在纺织行业第三方检测中的应用现状与问题分析,并探讨了大数据、云计算、物联网、人工智能等前沿技术如何改变传统检测流程。通过案例研究,揭示了数字化转型对于提高检测准确性、缩短检测周期和降低运营成本的积极影响,并提出了第三方检测机构未来数字化的发展策略。
  • 人工智能在食品安全检测中的应用研究

    来源:食品安全导刊 发布日期:2024-09-05

    本文梳理了食品安全检测的内涵和人工智能的应用基础,指出当前食品安全检测存在的主要问题,并提出了基于深度学习优化检测算法精度、机器学习构建多靶标识别模型、智能传感器提升现场检测效率等应对策略。人工智能技术有望显著提升食品安全检测的灵敏度、特异性和实时性,为保障食品安全提供有力支撑。
  • 人工智能技术在机械维修领域的应用分析

    来源:科技资讯 发布日期:2024-09-05

    探讨了人工智能在解决机械维修复杂性和效率问题上的潜力。首先,概述了机械维修的现状及其挑战,明确了研究的背景和目标。其次,深入剖析了机械维修技术的基本要素,为后续的人工智能应用提供理论基础。最后,阐述了人工智能,特别是机器学习、深度学习和机器人技术在故障诊断、预防性维护、维修决策支持以及维修过程自动化等方面的实际应用,这些技术通过大数据分析、模式识别和智能决策,显著提升了机械维修的精准度和速度,降低
  • 基于智能制造环境的机械自动化生产控制系统的设计

    来源:自动化应用 发布日期:2024-08-25

    在智能制造环境下,对机械自动化生产控制系统的设计进行了深入研究。首先,分析机械自动化生产控制系统所需要满足的需求。在此基础上,提出了一种运用大数据分析技术的机械自动化生产控制系统架构,并采用自适应优化算法对生产进行实时调度与优化。然后,设计了一种基于深度强化学习的故障预测模型,该模型能准确预测设备发生故障的概率并能提出维护策略。最后,通过仿真实验验证了该系统的有效性,其为智能制造领域提供了一种高效
  • 人工智能在电子信息技术中的应用路径探析

    来源:信息与电脑(理论版) 发布日期:2024-08-25

    随着科学技术的进步,电子信息工程技术得到了极大发展,在实际应用中逐渐体现出自身的优势,并在通信行业得到了广泛地应用。为了充分发挥电子信息工程技术在智能化通信中的应用价值,本文主要对人工智能在电子信息技术中的应用现状进行了分析和阐述,并提出了一些建议,希望能够为相关工作人员提供一定的参考。
  • 工程机械行业采购成本预测模型及管控方案研究

    来源:建设机械技术与管理 发布日期:2024-08-25

    本文研究了将机器学习引入工程机械行业供应链管理实践后的算法模型优化和管理流程调整。首先,分析了工程机械行业在采购成本管控中所面临的挑战、人工智能机器学习等新技术带来的机遇及搭建成本预测模型的背景。其次,介绍成本预测模型PCM-AI的数据处理架构和算法模型,及其与工程机械企业现有业务流程结合后对成本管控工作效益提升的作用。最后,强调了上述模型与管控方案能够有效提高核价准确性、增强成本竞争力,对制造业
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