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传统涉税服务行业存在一些问题,人工智能的应用帮助涉税服务机构在这些方面有了新的突破,但同时人工智能与涉税服务机构应用上的摩擦和人工智能固有的问题引发了新的挑战。为达到人工智能和涉税服务行业的高效和谐,实现涉税服务的生态建设,提高技术能力、合作水平,始终保持创新的活力,紧跟时代潮流。
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在现代学徒制试点过程中不断探索,形成了人才培养模式长效运行机制,提升了人才培养质量和针对性。这种高效率无缝对接的人才培养模式除了使学生在技能水平上得到了实实在在地提升,岗位责任意识、职业素养和从业能力也得到明显增强,推进了试点专业毕业生高质量就业。
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信息技术不断发展的今天,人们对智能领域有着更多的探究,其中非常重要的内容则是机器学习,并且取得了比较可观的成绩。具体表现在语音识别、智能机器人、网络搜索领域等,人们取得了明显的进步。以人工智能为背景的深度学习语音识别最为突出,开始在很多领域中应用。但是,人工智能语音识别方法还需要进一步优化,才能促使人工智能水平提升。
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近年来,随着机器人技术的不断发展,推拿机器人也逐渐受到国内外研究学者的关注。在国外,对于推拿机器人的研究侧重于将各种先进的控制方法融入其中,而在国内则更加注重与中医推拿理论相结合。本文中在分析了推、按、揉、滚4种推拿手法特征的基础之上,提出了一种新型3自由度并联机构执行器,对其进行运动学分析和仿真模拟。
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电力设备巡检工作的主要目的是确认变电站、输电线路和配电线路的安全。通过巡检工作,可以了解电线和电力设备的运行,找出设备的缺陷以及损坏设备和电线的潜在安全隐患,提出相应的巡检内容以消除缺陷。将GPS系统应用于电力设备巡检可以为电力运行计划、巡检、维护和其他操作提供合适的应用平台[1]。
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目前,用于平面设计中图像艺术风格设计的工具主要有PhotoShop、coreldraw、美图等图像处理专业软件。但对于不懂艺术风格的非专业人士来说,使用这些软件将图像创作成自己喜欢的艺术风格图像将是一项相当复杂的工作。然而,随着机器学习在图像风格化技术研究的发展,将机器学习方法应用于平面设计图像风格化,可以使普通用户自由创作出任意艺术风格的图像。
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矿山提升机作为煤矿开采中的关键设备,在煤矿输送、人员输送等方面起到了关键作用。而传统的矿山提升机的操作控制主要为手动或半自动的方式,自动化程度相对较低,严重影响着企业的煤矿开采量及经济效益。而随着科学技术的不断发展,将自动化控制技术不断应用到提升机设备中,成为当前的主要发展趋势。
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电力系统是与人们日常生活和企业生产息息相关的,所以保障电力系统稳定运行尤为关键。众所周知,电力系统覆盖范围广、系统元件多,在其运行过程中随意一个系统元件出现损坏都会影响到电力系统的运行质量,由此可见电力系统控制难度较大。而且随着人们生活水平在不断提高,对于电的需求也在不断增加,这就需要保障电力系统安全运行,为人民群众提供优质服务。
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现代化科学技术的进步,使得各个领域都发生了巨大的改变,科学技术的应用赋予了人们更多样化的选择,其中又以自动化技术最为瞩目,自动化技术不管应用于任何领域,其应用效果都比较理想,将自动化技术应用于工业,可以缩短生产周期,提高产品质量,同时也可以降低员工的工作强度,保障员工的身体健康。
国家电网公司(以下简称“公司”)作为全球最大的公用事业企业,随着体量的不断增大,公司每年要处理海量的文档(如发文、收文、通知、会议管理等),但目前电力文档,例如OA系统中的公告、通知和请示,调度和运检业务中的工单票据,巡检业务中的巡检报告等,仍主要依赖个人经验撰写,大量重复性和主观性工作导致文档编制存在效率较低、准确性不足等问题。
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在集中供热系统中,由于动态生产数据实时性要求高,管线覆盖区域范围大,传统的监控方式难以实现。本系统通过典型的两级控制,即上位机+下位机的控制方式,利用较为先进的计算机技术、PLC、测控技术,实现以远程监控运行参数为主,辅以人员巡查,基本达到没有人员值守的目标。
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焊接在机械制造行业中得到了广泛的应用且发挥了重要的作用,成为了不可替代的作业工种。手动焊接对操作工人的技能等级要求比较高,焊接劳动强度大,长时间的工作也很难保证产品的质量;另外焊接工作环境比较恶劣,焊接过程中产生的辐射和烟尘对人体有害。该焊接装置很好地实现了具有小角度相贯线特征焊道以及同一平面内圆形焊道的良好焊接。
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可编程控制技术在电气自动化领域有着十分广泛的应用,将其应用在港口自动化电气系统中,能够实现与电气自动化设备的有机结合,推动设备的高效稳定运行,在降低港口作业人员劳动强度的同时,也可以实现生产效率和经济效益的提高。本文结合可编程控制技术的内涵、特点和意义,就其在港口自动化电气系统中的应用进行分析和讨论。
游泳池水质监测主要包括常规地面监测和遥感监测,地面监测多采用人工采样实验室分析的方法[2],该方法具有一定局限性,受采样时间、取样间隔、分析时间、样品保存方式等限制而不能实现连续监测[3,4],最终只能得到某个时刻的测定值,无法反映样品的实时监测值[5]。地面监测结果较为准确,不过,通常会耗费大量人力物力,工作效率较低,无法实现大面积实时监测[6]。
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基于深度学习的快速发展,以及高性能嵌入式设备的应用,对基于深度卷积神经网络的目标检测算法在无人驾驶领域的融合应用进行了说明。通过对两类分别基于候选区域和回归的目标检测算法的研究,提出了YOLO实时目标检测系列算法在交通道路上对于目标检测的应用过程示例,认为采用基于回归算法模型的车辆能具备更好的道路标识识别能力,提供了车辆无人驾驶行为决策的基础。
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