向专业运动领域进军 华米Amazfit智能运动手表3

Amazfit智能运动手表是华米旗下的另一个系列,它不同于Amazfit GTS、Amazfit GTR等偏时尚和消费的产品,Amazfit智能运动手表更像是智能+运动相结合的产品。从初代Amazfit智能运动手表开始,这一系列产品保持了一年一更的节奏,如今该系列产品已经升级到了第三代——Amazfit智能运动手表3。当初,我们认为Amazfit智能运动手表无论是在功能、体验还是颜值上都刚好处于智能与运动的平衡点上,现在对于Amazfit智能运动手表3,它又带来了哪些改变呢?     

探讨:智能制造时代PLC面临的挑战和机遇

智能制造是基于新一代信息技术,贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节,具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。具有以智能工厂为载体,以关键制造环节智能化为核心,以端到端数据流为基础、以网络互连为支撑等特性,可有效缩短产品研制周期、降低运营成本、提髙生产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗。智能制造系统是智能制造模式展现的载体.     

将智能引入设备:PLC带来的有序运输

随着工业4.0浪潮的到来,现代自动化和机器概念也越来越多地开始采用模块化设计,这让分布式I/O的解决方案也逐渐成为用户关注的焦点。如何帮助用户以更少的成本向机器智能分布化迈进?图尔克带有Codesys控制器的紧凑型HMI/PLC系统和其坚固可靠的IP67 Block I/O解决方案提供了自己的答案。     

基于INDICS平台的高端电器连接件智能装配工厂

1项目背景贵州航天电器股份有限公司是我国高端连接器、继电器和组件电缆的专业研制、生产骨干企业之一。在信息化方面,ERP系统、OA、PDM、CAD、CAE、CAM、CAPP均早有实施,2014年引进了西门子PLM系统,目前正在推进MES系统的应用。在自动化方面也已布局。但是高端电器连接件智能装配工厂还存在一些不足,具体需求如下:(1)跨地域资源协作水平低。企业资源的利用,库存、产能调用仅可考虑本地事业部资源,不能有效地利用订单等数据驱动,合理地协同资源和产能。     

基于VR技术的全息化教学应用研究

目前,虚拟现实技术已经大量运用于教育领域,对于基于VR技术的全息化教学资源的建设与应用研究受到了广大学者的关注,如何运用好这一热点技术是当今教育领域的热门话题。首先阐述了全息化教学的资源应用现状和主要作用,然后介绍了全息化教学在典型专业教学中的应用,最后对全息化教学资源建设与开展提出了合理化建议。     

浅析编、解码的信息加工机制在英语听力教学中的应用

英语听力教学中,对听力内容的理解是关键。听力理解是语言信息刺激学习者大脑语言中枢,语言中枢的相关神经元被激活并联结从而将信息加工成为语言意义的认知反应过程。这期间既有自下而上的逐字逐句的信息解码方式,也有自上而下偏重整体识别,对信息进行预测、检验和证实的解码方式。还有语言信息在语言中枢的储存,整合,转化为可被学习者理解的意义的编码行为。本文以信息加工的交互模式和心理学的联结主义模式为理论指导,对听力理解中,操作听力信息的解码与编码两种方式进行分析,并以此指导英语听力,探索其在听力教学中应用。     

基于控制算法理论及网络图的计算机算法研究

随着科学技术的不断发展,计算机技术领域逐步普及,相关技术理论等已经渗透到我们工作、生活的方方面面,各行业发展势头迅猛.在计算机的算法研究领域中,将计算机的控制算法与网络图的计算机算法相互融合,共同协作发展,并可在控制算法上实现定性与定量的相关优势.本文以文献对比法和理论分析法,首先对计算机网络显示及控制算法的相关运行原理及作用机理进行研究,重点阐述了计算机网络显示的具体应用策略,并对在计算机网络显示与控制算法中存在的不足进行分析,针对性提出有关解决措施,供参考.     

基于Q-learning模型的智能化放顶煤控制策略

传统的综放工作面放顶煤控制存在顶煤采出率低、出煤含矸率高等问题,而现有智能决策方法又存在建模困难、学习样本难以获取等障碍。针对上述问题,在液压支架放煤口动作决策过程中引入强化学习思想,提出一种基于Q-learning模型的智能化放顶煤控制策略。以最大化放煤效益为主要目标,结合顶煤放出体实时状态特征及顶煤动态赋存状态,采用基于Q-learning的放顶煤动态决策算法,在线生成多放煤口实时动作策略,优化多放煤口群组协同放煤过程,合理平衡顶煤采出率、出煤含矸率的关系。仿真和对比分析结果表明,该控制策略的顶煤平均采出率为91.24%,比传统"见矸关窗"的放煤方法提高约15.8%;平均全局奖赏值为685,比传统放煤方法提高约11.2%。该控制策略可显著减少混矸、夹矸等现象对放煤过程的影响,提高顶煤放出效益,减少煤炭资源浪费。     

煤矿智能监测与预警技术研究现状与发展趋势

从物联网、大数据、云计算及人工智能方面综述了我国煤矿智能监测与预警技术的研究现状。针对煤矿智能监测技术的实际应用情况,指出了煤矿智能监测与预警存在井下煤矿监测设备前兆信息采集可靠性差、云端平台集成应用融合深度不够、数据库安全性较弱、人工智能技术在煤矿监测中的应用尚不成熟等问题。展望了煤矿智能监测与预警技术的发展趋势:煤矿智能监测系统应用石墨烯/氧化石墨烯光纤传感器可实现多源信息感知,提升前兆信息采集的可靠性;研究多技术深度交叉融合技术,以探究监测数据的深层价值;构建基于区块链技术的煤矿监测数据库,保证数据库不可篡改,且具有较好的读写性能;研发具备自适应和深度学习的煤矿智能安全监测预警系统,实现矿井自动监测、智能预警。