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  • 人工智能和物联网
提高生产效率是制造业立足的基础。制造业通过引入人工智能应用,自动识别异常或提出调整建议,帮助企业实现更准确的机器调整和设备升级,实现智能运营。在这个过程中,传统制造商向智能制造商转变。
人工智能带来了新一代机器人技术:机器人2.0。主要的挑战是从原始的手工编程方法到真正的自主学习的转变。面对AI机器人创新的挑战,台湾制造业如何才能最好地抓住机遇?
要实现未来的智慧城市,构建更安全、更高效的交通环境是不可或缺的,而具备联网和各种先进功能的智能车辆是关键。
随着汽车行业在智能驾驶、安全辅助、汽车电子、人机界面等相关技术的快速发展,融合虚拟与现实叠加显示、驾驶员监控系统(DMS)、交互功能、物联网(IoT)的智能座舱系统已成为当前的趋势。
航天事业带来的无限商机受到各国政府和企业的高度重视。随着全球产业的技术研发越来越成熟,未来将进入新的航天时代。
物联网正在变得碎片化,定制测量的市场需求正在增加。在产品尺寸和形状、高计算能力、联网能力以及传感器接口集成的四个条件下,测量和物联网厂商都会进行定制化设计,因此本文将重点介绍定制化测量的一个关键应用:智能传感器。
通过在机器中嵌入动态力传感器,并与分析软件进行匹配,为机器提供智能解决方案。扩大应用范围,增加生产能力,减少客户制造过程中的浪费,从而降低能源消耗,朝着节能减废的方向迈进。
智能传感器的发展可以是机械、电气、软件/固件、电路和传感器知识的高度集成。
AOI (Automated Optical Inspection)是一种高速、高精度的光学图像检测系统。采用机器视觉作为检测标准技术,改善了传统光学仪器人工检测的不足。应用层面包括高新技术产业的研发、制造质量控制,甚至国防、民生、医疗、环保、电力等,但我们有了AOI,为什么还需要AI ?让我们一起来看看。
随着全球环保意识的上升,塑料制品工艺效率的提高和污染的减少已成为橡胶塑料行业的重要课题。针对工人短缺和人员接触减少,机械自动化和云服务已成为行业新常态。
工业机器人系统集成商位于机器人产业链的下游应用端,为终端客户提供应用解决方案。负责工业机器人应用二次开发和周边自动化设备的集成,是工业机器人自动化应用的重要组成部分。
人工智能(AI)的图像识别功能越来越强大。人脸识别、车牌识别和物体识别并不少见。在智能制造和仓储物流领域,越来越多的制造商开始将AI技术引入更特殊的应用领域。
在未来变化的新常态下,无论是ICT产业、供应链,甚至是产业生态系统,都需要从中长期的角度思考如何提高应变能力,以应对环境变化。提高供应链从采购到生产的应变能力至关重要。未来竞争力的关键。
电动汽车只是未来移动趋势的一小部分。未来的趋势不仅仅是电动汽车,还会产生隐藏的商机,而且机会是无穷无尽的。
数据科学是一个提取、整合和分析数据的复杂过程,结合计算机科学、数学、统计学和相关领域的知识,帮助企业了解客户,了解行业竞争,并做出相关决策。
深度学习是机器学习的一种方式,通过建立网络、设定目标和学习。深度学习并不是人工智能的灵丹妙药,它只能针对特定的需求而设计。
近年来,深度学习的突破来自卷积神经网络(cnn或ConvNets)的发展。它是深度神经网络领域发展的主力军,在图像识别上甚至可以比人类更加准确。
随着科技的发展和劳动人力的逐渐短缺,越来越多的AI智能机器人被开发出来并正式应用于工作场所。人类应该如何思考和应对这样的技术浪潮?工作真的会被完全取代吗?
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