随着科技的不断进步,智能机器人已经不再是科幻电影中的角色,而是成为了现实生活中的一部分。当前,机器人自动化行业已经形成了一个庞大而复杂的市场体系,涵盖了工业机器人、服务机器人、特种机器人等多个细分领域。并且机器人自动化技术正逐渐向航空、医疗、农业等更多领域渗透。它不仅提高了生产效率,降低了人力成本,还大大 减少了人为失误。通过机器视觉、传感器、人工智能等先进技术,机器人可以进行精确的重复性工作,
如果问机器人流程自动化(RPA)对程序开发以及自动化有哪些贡献,其中一个答案便是它改变了人机交互(Human-Computer Interaction,HCI)。 在传统工作流自动化工具中,软件开发人员必须生成一个操作列表,使用内部应用程序编程接口(API)或专用脚本语言,来实现任务的自动执行,并与后端系统进行对接。 RPA系统则通过观察用户在应用程序的图形用户界面(GUI)的行为来创建操作流
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,应用型机器人、智能机器人在医疗、教育、工业、农业等多个领域发挥着越来越重要的作用。为了进一步促进人与机器、机器与机器之间的协作,我们不仅需要理解单个机器人的智能,还需要考虑如何将这些智能有机地整合在一起,形成一种全新的群体智能。 本期《大数据时代》专访南方科技大学计算机科学与工程系的杨剑教授,带领读者一起了解智能机器人在相关领域中的应用,以及其面临的发展机
摘 要:生态兴则文明兴,生态衰则文明衰。 生态环境形势日益严峻的背景下,深入研究与分析生态数据信息至关重要,这一过程需要建立在完整的生态数据信息基础之上,对生态数据信息进行有效、全面的保护。将大数据技术应用于生态数据信息保护中,可收获良好的效果。基于此,本文围绕保护生态数据信息的重要性与大数据技术在生态数据信息保护中的作用,总结了大数据技术在生态数据信息保护中的应用路径。 关键词:生态数据信息
摘 要:提高高校网络舆情风险预警能力是加强高校网络舆情管理,构筑和谐校园、维护高校教育稳定的关键。本文根据高校网络舆情的特点,构造AHP-TOPSIS模型,从舆情强度、舆情热度以及舆情影响三个维度建立了高校网络舆情监测指标体系,通过层次分析法、专家咨询法为指标赋权,有助于完善高校网络舆情领域的风险评估与预警机制,帮助高校及时了解并应对可能的舆情危机。 关键词:网络舆情; AHP-TOPSIS法
摘 要:当下,审计行业数字化程度日趋加深,其所面临的复杂性和多变性也日益彰显。元宇宙技术的逐步成熟为新时代审计行业的创新发展提供了新思路与新方向。以元宇宙技术为切入点,本文分析了元宇宙赋能审计环境优化的现实背景,从理论和现实两个层面阐述元宇宙技术赋能审计环境优化的逻辑意蕴,并且从技术环境、业务实施环境以及治理环境三方面深度探析元宇宙赋能审计环境优化的具体实施路径,以期达到提升审计全面性和高效性的
摘 要:人工智能的高速发展不断冲击传统的服务营销。人工智能机器人在客户服务、医疗保健、教育、金融等领域的广泛应用,正在对人们的生活和工作产生深远的影响。本文聚焦人工智能机器人对消费者幸福感的影响,从理论层面探讨了人机交互的内涵及其赋能服务营销主要形式,从消费者心理和人工智能机器人设计要素等方面论述了人工智能机器人提升消费者幸福感的主要路径,并重述了消费者幸福感的丰富内涵,揭示了信息时代人工智能服
摘 要:随着信息技术的飞速发展和用户需求的日益多样化,现代图书馆面临着前所未有的挑战和机遇。如数字化、移动技术、虚拟现实、增强现实以及人工智能等新技术的应用,正彻底改变图书馆的管理方式和服务模式。本文探讨现代图书馆管理系统的创新与实践,特别是如何通过技术创新满足用户的个性化需求,优化用户体验,并提高图书馆的运营效率。研究的重点包括分析创新技术在图书馆服务和管理中的应用,探讨这些技术如何帮助图书馆
摘 要:本文通过收集和分析大量与火灾事故相关的多源数据,论述了火灾事故延伸调查的现状和问题,详细阐述了基于消防物联网技术、视频与电子数据分析技术、笔录与NLP技术、人工智能的数值模拟技术等火灾事故延伸调查的技术框架和流程,构建基于新技术应用的火灾调查大数据库,实现对火灾事故的深入分析和挖掘,以实现更全面、系统的事故调查。 关键词:数据技术;火灾事故延伸调查;数据采集;新技术应用 传统的火灾事
摘 要:随着医疗领域不断数字化和信息化的进程,医院积累了大量的患者数据、医学信息以及临床记录。因此,笔者深入分析了数据挖掘技术在医院信息化中的广泛运用及其对医疗体系的深刻影响。基于此,本文重点强调医院信息化建设中数据挖掘技术的特点及应用现状,通过对数据挖掘技术进行分析,为医院信息系统的管理和决策提供了有力支持,期望能够为相关人员提供参考。 关键词:数据挖掘技术;医院信息化;数据化;数据分析
摘 要:随着电力系统的不断扩展和复杂化,变电站辅助监控系统面临数据量大、处理速度要求高等挑战。本文分析了变电站辅助监控系统存在的问题,如数据处理能力不足、系统可靠性和稳定性有待提高、监控系统智能化水平不高等。针对这些问题,本文探讨了数据分析技术在优化监控系统中的应用,包括负荷预测技术、状态评估技术和自适应阈值调整技术,以提高监控系统的实时监测能力、准确性和时效性,从而增强变电站的运行安全性和可靠
2020年全国两会期间,合肥工业大学应用数学研究所所长檀结庆在媒体采访中提到:“国产数据库只占据不到7%的市场份额,尤其在数据库最核心的交易业务中,鲜有能跟甲骨文同台竞争并实现替换的产品。” 彼时,“去IOE”浪潮已经兴起十多年的时间,但囿于性能、稳定性等客观因素,银行、能源、电信等传统业务对国产数据库依然是“不敢用、不愿用、不想用”的态度,无形中为国产数据库产业制造了难以逾越的天花板。 现在
在科技的快速发展中,仿人化机器人已经从科幻走进了现实。近年来,随着人工智能、传感器、计算机视觉以及机器人运动控制等技术的飞速发展,仿人化机器人的技术水平取得了显著的进步。高精度的传感器能够实现精细的运动控制,高性能的计算机能够处理复杂的决策问题,使仿人化机器人能够更好地适应各种环境,完成各种任务。仿人化机器人的创新应用,无疑为智造未来点亮了新的篇章。 本文根据2023年12月,立德机器人平台(机
随着人工智能和汽车产业的发展,高性能芯片在汽车领域的应用将更加广泛。这一转变不仅带来了驾驶体验的革新,在很大程度上还改变了人们对驾驶的理解和汽车的使用方式。在这个过程中,高性能芯片起着至关重要的作用,是变革的关键因素。未来,高性能芯片将在汽车的安全性、舒适性、智能化等方面发挥更大的作用,推动汽车向机器人方向的进一步进化。 本文根据2023年12月6日,由中国汽车工业协会和中国电子科技集团有限公司
随着技术的逐步成熟和消费者需求的不断增长,城市自动导航辅助驾驶(Navigate on Autopilot,NOA)大战已经开启,正在成为影响购车的主要因素。作为一家国内自动驾驶供应商,轻舟智航的“轻舟乘风”方案给出了几个极具性价比的选择方案。 轻舟智航联合创始人、CEO于骞认为,智能驾驶技术的三个发展阶段,分别是规则定义、场景定义和数据定义。企业所展示出来的智能驾驶能力只是冰山一角,最重要的是
回望2023年,人形机器人赛道好不热闹,受政策支持、AI技术突破以及投资热潮等利好因素共同影响,众多玩家纷纷入局加码发力。在整个赛道持续爆炒之下,行业也迅速站上了产业风口。其实,从很多方面来看,机器人行业站上风口并非偶然,而是多年来行业内外各种技术成熟带来的必然结果。 人形机器人迎来AI产业东风 早在1973年,日本早稻田大学加藤一郎就带领团队研发出了世界第一台真人大小的人形智能机器人——WA