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智能问答系统是自然语言处理研究中经典的任务之一。高校中智能问答系统的建设是至关重要且极具挑战的任务。本研究围绕智能问答系统在高校中的应用,提出了基于深度学习的智能问答平台架构,并总结了各高校中问答系统的模型框架和研究进展,为智能问答系统在高校校园的落地提供了研究基础。 相似文献
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为了更加有效地实现CGF实体的智能决策,研究了一种智能决策系统的结构和设计,此设计以黑板系统为模型,通过内置的黑板结构、知识源结构及推理控制策略为CGF提供一个简易、友好的智能决策系统。在决策推理决策中,由于不精确推理算法的使用,使得此智能决策系统决策快速而准确,满足了CGF智能决策的需求。 相似文献
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基于CAN总线的智能火灾报警系统的设计与实现 总被引:3,自引:0,他引:3
本介绍一种基于CAN总线的智能大厦智能火灾报警系统,提出了智能火灾报警的概念及形成智能火警的技术思路,给出了系统的整体设计方案。 相似文献
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多智能体车间调度系统研究 总被引:1,自引:0,他引:1
郑旭栋 《自动化与仪器仪表》2007,(3):30-31,61
现在制造业所面临的动态需求使得其必须具有更加灵活的应变机制,这使得车间调度问题变得越来越复杂。本文采取多智能体系统技术(MAS)设计了一个包含四个智能体(agent)的多智能体车间调度系统,分别为车间调度智能体、任务分配智能体、车间资源智能体以及拍卖智能体。通过这四个智能体的通信、交互和合作,系统可以给出一个满足当前制造需求的调度最优结果。 相似文献
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智能锁的功能相对较多、操作十分简单,在通信技术不断发展的情况下,智能锁系统也需要实现功能的升级以及转型,从而满足新时期人民日常生活的需求。文章针对这一问题进行研究,提出在物联网环境下,基于安全防控的智能锁的系统设计,在针对物联网进行研究的基础上提出安全防控智能锁的系统总体设计及软件、硬件设计,从而为智能锁系统的设计提供理论参考。 相似文献
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为增强航空装备智能保障信息感知和数据获取能力、提升智能保障决策的准确性,急需将测试技术与智能保障深度融合,并明确智能保障对测试技术的发展需求。首先分析了航空装备智能保障需求,然后深入分析了航空测试技术在智能保障中的应用范围及流程,最后提出了智能监测传感器、非接触测试、智能BIT工程化与认知BIT技术、机载智能专用监控芯片、边界扫描装置、PHM系统验证与熟化和机载智能保障测试标准化等航空测试技术在机载智能保障中的应用的发展建议,同时提出了便携式测试诊断设备统型、飞机维修线智能测试系统研制、飞机部件地面定位测量引导设备研制、飞机隐身涂层损伤一体化智能检测设备研制、结构损伤智能柔性检测设备研制、便携式油液智能检测设备研制、地面PHM系统数据库及应用系统研制、保障测试设备验证与评价系统研制等航空装备地面智能保障测试方面的发展建议,希望能够为智能保障测试技术发展起到一定的推动作用。 相似文献
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对 2 1世纪的主流建筑技术—智能建筑的功能进行了分析 ,论述了智能住宅的系统构成以及家电自动化 ,指出了智能建筑的优点和发展趋势 ,从而促进了智能住宅的普及和发展。 相似文献
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介绍了智能视频监控和智能视频分析的基本概念、工作原理及相关技术。分析了当前"监视居住"在司法实践中存在的问题。借鉴智能视频监控技术和智能视频分析技术的成熟应用经验,将该技术应用到"监视居住"中。利用智能视频监控技术和智能视频分析技术实现智能检察,为落实检察机关科技强检战略开辟了一条新思路。 相似文献
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选煤厂完全分布式控制结构探讨 总被引:1,自引:1,他引:0
针对选煤厂集控系统因配电和控制分离而存在的弊端,提出一种完全分布式控制结构,该控制结构由智能电动机控制中心、智能就地控制箱、智能检测仪表及智能电动执行器组成;详细介绍了智能电动机控制中心和智能仪表的发展及其相关产品。完全分布式控制结构实现了配电和控制的集成化,提高了系统的可靠性和生产管理水平。 相似文献
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仿人智能控制的在线学习模型 总被引:4,自引:1,他引:3
王培进 《计算机工程与应用》2001,37(1):80-82
仿人智能控制是一种基于知识的智能控制,模拟了人的控制经验与技巧。根据以前的研究成果[1][2][3],文章总结了仿人智能控制的智能性、仿人智能控制设计的多模态性,讨论了仿人智能控制在线学习的必要性及其学习内容,提出了一种新颖的仿人智能推理与控制在线学习模型,为仿人智能控制系统的设计提供了理论基础。 相似文献
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介绍了人工智能技术的相关概念、发展概述及其在煤炭行业发展中的应用,指出目前人工智能技术在矿山应用只是点状结合和浅度结合,没有实现人工智能技术和矿山某个生产或管理系统层面的深度融合。概述了智能矿山的发展历程,指出智能矿山是人工智能技术、大数据技术、物联网技术和矿山实体的深度融合体,利用智能通信、智能控制和智能计算技术实现数字化矿山的计算、处理,构建数字孪生矿山,通过数字孪生矿山和物理矿山的智能交互演化,达到对煤矿安全、高效、绿色的生产控制。构建了将人工智能技术和矿山深度融合的包括设备层、智能层、应用层的智能矿山三层构架:应用层处于智能矿山的最高层,其中的数字孪生矿山子层相当于“数字大脑”,实现矿山最高层次的智能控制;智能层中的智能体要求子系统不仅仅是应用人工智能技术处理子系统所产生的数据,而是从架构上就要将智能计算、智能通信、智能控制融为一体。展望了智能矿山建设的发展趋势:智能化矿山需要加强人工智能技术和矿山融合度的深入研究,将现有的基于人工智能的故障检测、诊断及超前干预技术应用到机器人系统中,智能计算、智能通信、智能控制融合的巡检机器人将是最早能推广的井下智能体之一;智能化矿山需要进一步加强复杂巨系统建模技术的研究,只有建立了矿山的复杂巨系统模型,才能实现采矿活动和环境的协同互动,实现采煤活动的精准控制,复杂巨系统模型的缺乏将是未来智能矿山建设亟需解决的问题。 相似文献
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N. I. Aristova 《Automation and Remote Control》2016,77(6):1071-1076
We represent definitions of intellectualization as applied to industrial automation. Main characteristics of intelligent devices, intelligent algorithmic products and software for automation systems are briefly specified. We name peculiarities of intelligent branches: smart grid and intelligent buildings. A theory of self-replication is discussed in the sphere of intelligent robot industry. 相似文献