关键词： 移动互联网   工程造价   实时监测   人工智能  

摘要： 探究以移动互联网为依托的工程造价信息实时监测技术,查看其应用的基础,囊括采用移动互联网采集数据以及云计算与大数据分析的辅助部分,构建出一套实时监测体系,探讨体系架构、数据传输处理与安全性保障的有关事项,开展针对核心技术的研究探索,涉及物联网数据采集、大数据分析与预测、人工智能数据处理等形式,以实际应用的案例为参照,开展对监测平台开发流程、功能优化、端口协同以及问题改进方向方面的分析,对工程造价管理的信息化、智能化水平提升起到积极推动作用,为该行业赋予技术依托。

关键词： 数字化技术   不锈钢管道配件   智能制造   数字化模拟   工艺优化  

摘要： 随着工业4.0和智能制造的快速发展,数字化技术在制造行业的应用也日益频繁。在此背景下,不锈钢管道配件制造的过程中引进数字化技术进行研究优化。研究的方法主要基于数字化设计、数字化模拟等技术,借助智能制造材料的力学特性和加工工艺,实现对不锈钢管道配件智能制造过程的精确控制。在具体操作中,利用数字化设计技术绘制出不锈钢管道配件的三维模型,并通过数字化模拟进行工艺设计和后续制造过程的模拟优化。测试结果显示,这种以数字化技术为支持的智能制造方案,使其生产效率较传统方法提高了20%,并且配件的精度和质量也有显著提升,产品废品率大大降低。这种研究制造合一的数字化智能制造方式,为不锈钢管道配件制造行业的高效、高质量生产带来了新的可能,具有较大的产业应用价值和广阔的研究前景。

关键词： 机器人焊接   精确定位控制   智能制造   焊接质量   效率提升  

摘要： 随着智能制造的快速发展,精确定位控制技术在机器人焊接生产线中的应用日益广泛。本文探讨精确定位控制技术在提升焊接机器人性能方面的关键作用,分析其在提高焊接质量、效率以及降低成本方面的显著优势。集成先进的机器视觉和智能算法,焊接机器人能够实现对焊缝的自动识别和精确定位,从而在多样化的生产环境中保持高效稳定的焊接性能。研究结果表明,精确定位控制技术的应用不仅能提升焊接产品的精度和结构稳定性,还能显著降低故障率,提高客户满意度。

关键词： 人工智能   机械制造   自动化   智能生产   绿色制造  

摘要： 随着全球制造业面临转型升级的需求,人工智能技术被视为推动工业自动化和智能化的关键驱动力。本文主要探讨人工智能(AI)技术在机械制造自动化领域的应用及其最新研究进展。文章概述AI在机械制造中的核心技术如智能感知、决策优化和控制执行等,并展示了其在智能生产线、质量控制、供应链管理及运维维护等方面的典型应用;分析AI与工业4.0、数字孪生,以及其他高新技术,如5G和区块链的融合对智能制造系统的影响;探讨AI驱动的绿色制造与可持续发展的前景及自主学习系统的发展趋势。本文强调AI在推动制造业现代化、提升生产效率及环境可持续性方面的潜力与挑战。

关键词： 热成像望远镜   人工智能   图像增强   目标检测   产品设计  

摘要： 随着科技的飞速发展,热成像技术和人工智能(AI)技术在各自领域取得了显著进展。本文旨在探讨热成像望远镜产品设计与AI相结合的可行性、优势以及具体实现方法。通过将AI技术融入热成像望远镜的设计中,能够提升热成像图像的质量、增强目标检测与识别能力、实现智能化的操作与分析。文中详细阐述热成像原理、AI技术在图像领域的应用,以及两者结合的系统架构和关键技术。通过实际案例分析和实验验证,展示热成像望远镜与AI结合产品的性能提升和应用潜力。同时,对该领域的未来发展趋势进行展望,为相关产品的设计和研发提供理论和实践参考。

关键词： 软件缺陷预测   人工智能   深度学习   迁移学习   可解释性  

摘要： 软件缺陷预测是保障软件质量的关键环节。近年来,人工智能技术在该领域得到广泛应用,为提升预测效率与精度提供了新思路。本文主要梳理人工智能在软件缺陷预测流程各环节中的具体应用路径,包括数据采集与预处理、特征工程与选择、预测模型构建、模型评估与验证以及预测结果应用等,分析其面临的样本稀疏失衡、跨项目迁移泛化不足、模型可解释性欠缺等局限性,并提出构建分层采样与数据平衡机制、领域自适应迁移学习框架以及可追溯推理机制等针对性解决措施。本文有助于系统把握人工智能在软件质量保障中的应用现状,为后续研究提供参考。

关键词： 人工智能   机器学习   互联网软件开发  

摘要： 在科技快速发展趋势下,人工智能与机器学习技术得到快速发展,在互联网软件开发中也有着重要价值,并有助于提高工作效率与增强用户体验。因此在互联网软件开发工作中,还需转变传统的开发观念,提高人工智能和机器学习技术的应用水平,在加快软件开发效率和强化软件开发创新能力的基础上,实现开发成本的良好控制,推动我国软件开发领域的进一步发展。

关键词： 微纳米水气分散体系驱   机器学习   K-Means聚类分析   人工神经网络   莱文贝格-马夸特算法  

摘要： 微纳米水气分散体系驱（MNWDS）是1种新型的提高采收率技术，通过微纳米尺度的气水分散相注入，能够进入更小的孔隙空间，从而扩大了波及体积，有效提高了采收率。目前，该方法已在五里湾长6试验区开展矿场实验。在采用数值模拟方法预测微纳米水气分散体系驱的产油量时，需要考虑气泡尺寸、气液比、流体性质等多参数及复杂的气液相互作用，过程复杂且耗时长，无法快速模拟微纳米水气分散体系驱的产油量。为能够准确地预测注入微纳米水气分散体系驱后油井的产油量，该研究基于试验区实际生产数据和地质模型参数，运用人工神经网络（ANN）算法，建立了微纳米水气分散体系驱的产油量预测模型。该模型以试验区微纳米水气分散体系实施前油井的产油量、含水率、渗透率、注入微纳米水气分散体系量、水驱储量、孔隙度、有效厚度作为输入参数。以实施后12个月的产油量作为输出参数，建立了模型的训练样本集。通过对样本集进行K-Means(K-均值聚类算法)聚类分析，剔除了无效样本，最终形成了59个样本的训练集。在模型训练中，引入优化算法自动调整模型参数，显著提高了模型的测试集预测精度。基于此模型，对即将实施微纳米水气分散体系驱的21个井组进行了产油量预测，预测结果与数值模拟结果对比表明，二者的符合率高达95%，验证了该次模型的准确性。该模型为微纳米水气分散体系驱的产油量预测提供了1个新的途径。

关键词： 机电一体化系统   传感器技术   数据处理   物联网   人工智能  

摘要： 随着科技的迅猛发展,机电一体化技术成为制造业重要的发展方向。在机电一体化系统中,传感器技术的作用至关重要。本文结合了一系列研究方法,例如实验室模拟和现场测量等,深入探究了机电一体化系统中的传感器技术的应用和性能。研究发现,优化传感器布局、增强传感器的精度和稳定性以及提高数据处理能力,都能显著提升机电一体化系统的性能。结果表明,引入新型传感器技术,如物联网和人工智能,能进一步优化机电一体化系统的效率和灵活性。本研究深化了对机电一体化系统中传感器技术的理解,为进一步完善机电系统提供了科学依据。

关键词： 电力新材料   智能制造技术   软件技术   融合创新   可持续发展  

摘要： 数码化、网络化和智能制造技术以及软件技术正在改变世界,尤其对电力新材料产业的制造方式有着深远影响。故此,本研究旨在探讨电力新材料智能制造技术与软件技术的融合创新。采用探索性研究方法,分析智能制造技术及软件技术在电力新材料制造中的应用现状和前景。结果表明,这种技术融合可以实现生产效率的大幅提升,产品质量的显著改善,以及生产环节的优化调整。电力新材料智能制造技术配合先进的软件技术,可以更好地满足电力工业的需求,具有巨大的投入和产出优势。通过融合创新,电力新材料制造企业可以调整生产模式,提高技术水平,实现可持续发展。进一步研究显示,智能制造技术与软件技术的有机整合,必将引领电力新材料产业向更高水平发展。本研究结果为电力新材料制造业提供了创新的思路和实践参考。