智能農業技術
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
智能農業技術的視頻教程
基于深度學習的人工智能技術在工業設計領域的應用
基于深度學習的人工智能技術在工業設計領域的應用 適用人群：對人工智能和深度學習技術感興趣的設計研發人員，以及人工智能相關專業的在校學生。 基于深度學習的人工智能技術在工業設計領域的應用（免費）【已結束】 直播時間：2020-06-04 19:30 深度學習，英文名稱為Deep Learning，是近幾年人工智能領域的一類研究方向。
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前沿技術！大數據分析及人工智能在優化軟件中的應用
大數據分析及人工智能在優化軟件中的應用：modeFRONTIER 適用人群：主要是面向對大數據分析和人工智能技術及其應用感興趣的設計和仿真工程師。
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智能農業技術的實例教程
摘要：
邊緣智能網關在智慧大棚上的應用邊緣智能網關在智慧大棚上的應用，是現代農業技術的一大突破。通過與農作物生長模型的結合，邊緣智能網關可以根據實時的環境數據和歷史數據，預測農作物的生長趨勢和產量，提供決策支持和優化方案。這對于農民來說，不僅可以提高農作物的品質和產量，還可以降低生產成本和風險。
邊緣智能網關P1600
龍興物聯邊緣智能網關P1600是一種多協議、多接口的綜合網關，具有綜合數據（含視頻）采集、數據處理、數據告警、數據聯動、數據推送為一體的綜合協議處理網關。
其特點概括為：
※采用高性能工業級處理器，提供強有力的邊緣計算能力；
※ 支持RS485采集；
支持DI采集；
支持
AI
采集；
支持
DO
輸出；
※ 支持獨立網口；
支持
WIFI
聯網，可配置
STA
和
AP
兩種模式；
※ 支持web配置、
支
持遠程聯網配置；
可提供
Python
二次開發計算接口；
※ 支持Modbus TCP、Modbus RTU、OPC UA、OPC DA、TCP/IP、
UDP
、
RTSP
、
RTMP
、
GB28181
、
ONVIF
等多種通信協議，支持采集
通信協議二次開發；
應用場景：應用于物聯網產業鏈中需要數據采集、數據處理、數據上云的場景，P1600可支持視頻和數據的融合采集，特別適合綜合類數據采集場景。
而今天介紹的就是應用于農業養殖大棚的使用場景：
邊緣智能網關在智慧大棚上的應用，是現代農業技術的一大突破。
展開 決策技術結構體系
決策層是自主駕駛系統智能性的直接體現，對車輛的行駛安全性和整車性能起著決定性作用，以谷歌和斯坦福等為代表的眾多企業和高校做出了大量研究。
常見的決策體系結構有分層遞階式、反應式以及二者的混合式。
分層遞階式體系結構
決策層是自主駕駛系統智能性的直接體現，對車輛的行駛安全性和整車性能起著決定性作用，以谷歌和斯坦福等為代表的眾多企業和高校做出了大量研究。
常見的決策體系結構有分層遞階式、反應式以及二者的混合式。
反應式體系結構
混合式體系結構
先進決策理論
2. 智能決策技術未來發展趨勢
基于機器學習的非結構化道路檢測框架
基于人工智能的車云協同自動駕駛系統構建方案示意圖
智能計算平臺
自動駕駛汽車從交通運輸工具逐步轉變為新型移動智能終端。
汽車功能和屬性的改變導致其電子電氣架構隨之改變，進而需要更強的計算、數據存儲和通信能力作為基礎，車載智能計算平臺是滿足上述要求的重要解決方案。
展開 復雜光照條件下目標識別與編隊精準穿越 中國航天科工二院二部 供圖
記者29日從中國航天科工集團獲悉，該公司二院二部五室“智能協同控制”研發團隊突破集群智能協同關鍵技術，研發的原型系統已經初步具備高動態無人飛行器間智能協同作業能力，擁有多場景異構無人集群驗證系統自主研發技術水平。智能無人飛行器編隊是其最新創新成果。
據悉，在應急協同搜索任務中，數十架無人飛行器構成的集群編隊接到命令起飛后，自主規劃分解搜索任務，在復雜環境內展開搜索，自主識別搜索目標，并實時將搜索結果傳回地面站，引導地面人員完成對搜索目標的確認和精準定位。
智能協同控制技術相當于無人集群的“大腦”，負責協調整個群體的任務、分工和任務執行。該技術將編隊協同的無人飛行器從慢速的多旋翼擴展到飛行速度數十米每秒的高動態無人機飛行器，相同面積的偵察搜尋速度提升3倍以上，并且能夠根據機載拍攝圖像的智能識別結果，自主規劃下一步行動，對突發情況的臨機處置響應時間從數十秒提高到1秒以內。
該團隊瞄準無人集群群體智能技術，將積累的先進自主控制技術與人工智能相結合，完全自主掌握智能無人集群協同控制核心關鍵技術，成功突破了協同搜索識別定位與目標跟蹤技術、分布式協同智能決策技術、無人集群密集編隊控制技術、高速條件下精確避障技術、低精度導航下精確制導技術等多項關鍵技術。
團隊此前在“無人爭鋒”智能無人集群系統挑戰賽、“暢聯智勝”無人蜂群聯合行動挑戰賽、“智勝空天”無人機挑戰賽和“如影隨形”無人機空中精確對接技術挑戰賽等多項重大賽事中屢折桂冠。
展開 基于以上現狀，天洑軟件綜合考慮了常見異常點檢測算法的應用場景和工業設計數據集的特點，將數十種異常點檢測算法和自研的調度算法有效結合，實現了適用范圍更加廣泛的的檢測技術-AIOD(Artificial Intelligence Outlier Detection )智能異常點檢測技術。
通過對多種異常點檢測算法的有效結合和調度，用戶可以“一鍵觸達”式的使用AIOD智能異常點檢測技術檢測和刪除異常點，而不用疲于算法選型，這為在實際工業應用中落地數據驅動技術掃清了另一障礙。該技術目前已集成于天洑DTEmpower軟件之中。
二、AIOD智能異常點檢測技術簡介
AIOD智能異常點檢測技術將數十種常見算法和自研調度算法有效結合。并支持3種級別的集中調度策略，如圖2所示，分別為快速響應的(檢測等級=1)、性能均衡的(檢測等級=2)和細致搜索的(檢測等級=3)調度策略：
圖2 AIOD智能異常點檢測技術的參數配置界面，用戶只需配置異常點檢測等級，模塊即可自動進行檢測
同時，AIOD智能異常點檢測技術具有強大的默認設置和自適應性，如圖3所示，支持一鍵啟動數據清理流程，具有良好的用戶交互特性。在大幅降低用戶使用門檻的情況下，滿足了絕大多數應用場景的異常點識別需求。
圖3 AIOD智能異常點檢測技術檢測結果的用戶交互界面，算法會計算出每個樣本的風險評分，并按照從大到小的順序呈現給用戶，方便用戶選擇。支持一鍵選擇數據和一鍵啟動數據清理，具有良好的交互體驗和較低的使用門檻
三、基于DTEmpower的AIOD智能異常點檢測技術建模實驗
1. 實驗過程和結果
① 實驗測試1-某工業數據集回歸分析
i.
展開 新紅旗歷時7個月打造的全新智能工廠于18年12月落成，立志將概念變為現實。
紅旗工廠新H平臺總裝車間，總建筑面積1.9萬平米，設計極限產能10萬輛/年，并預留未來發展空間，主要生產紅旗H7高級轎車、HS7高端SUV車型。
車間采用L型生產線布局，實現了工位作業空間的最大化，是“柔性化”、“智能化”、“共享化”、“信息化”于一體的現代化車間。
其中，智能工位占全部工位80%以上，更有幾項為國內首創。下面，帶您走進這座國內領先的“智能工廠”！
十大智能系統，詳細解讀
01 實時數據中控系統
新H平臺總裝車間設有MES（Manufacturing Execution System）系統，通過可視化中控大屏與手機APP相結合，可實時采集、監控制造過程中車序車型、工藝參數、產品質量、能源消耗情況等信息，并將信息數據存儲、分析，實現整個生產環節的全信息化閉環管理。
MES系統下設多個子系統，相互間信息互聯互通，配合大數據管理，實現問題可追溯，缺陷“0流出”。
系統還預留了未來與銷售訂單系統、工藝設計系統等擴展接口，可實現滿足客戶任意選配需求的定制化生產要求，大幅縮短交付周期，提升用戶體驗。
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在工業無損檢測（NDT）的宏大敘事中，視頻內窺鏡（Videoscope）不僅是物理視界的延伸，更是工業維護體系中的“神經末梢”，它突破了機械結構的物理壁壘，將檢測人員的視野精準投射至航空發動機的燃燒室、深埋地下的管道網絡以及精密鑄造件的微觀腔體中。
隨著Evident完成對Evident（原奧林巴斯科學事業部）檢測技術部門的收購，這一領域迎來了新的技術整合與飛躍，便攜式工業內窺鏡的進化史
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作為本年度北方地區最具影響力的機器人專業展會，本次展會將匯聚來自全球20多個國家和地區的400余家參展企業，展覽面積達
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本屆展會選址北京亦創國際會展中心，規劃展覽面積超3.5平方米，創新采用
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<p class="ql-align-center"><br></p><p><img class="ztext-gif" width="640" role="presentation" src="https://pic1.zhimg.com/v2-4535bc19aaf1c155e5894f226a8af668_b.webp" data-thumbnail="https://pic1.zhimg.com
高壓比例閥憑借高壓力承載能力與連續可調的流量/壓力輸出特性，廣泛應用于注塑成型、液壓伺服、航空航天測試、新能源汽車電池制造等關鍵場景，而隨著工業4.0和數字孿生技術的深入融合，“智能高壓比例閥系統”正成為行業升級的新焦點，那么構建一套高性能、高可靠性的智能高壓比例閥系統，究竟依賴哪些關鍵技術？
諾冠官網 IMI Norgren：https://www.norgren.com.cn/
高壓比例閥
近年來，人工智能領域迎來了一場深刻的技術范式變革。隨著大模型在多模態感知與復雜推理能力上的突破性進展，具身智能正從簡單的"執行工具"向具備自主決策能力的"智能體"進化。這一轉變不僅重新定義了機器人的能力邊界，更徹底重構了人工智能技術創新的底層邏輯，推動產業進入"認知智能+物理執行"深度融合的全新周期。
技術突破：從感知到決策的跨越式發展
當前，大模型技術已經突破了傳統AI的局限，展現出前所未有的多模態理解能力
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智能座艙的復雜架構決定了其耐久測試需覆蓋 “硬件 - 軟件 - 交互 - 環境” 全維度，首先需明確各模塊的核心失效風險
