Mit zunehmendem technologischen fortschritt haben sich die Engen fertigungstechniken in der produktion zu einem wichtigen trend entwickelt. Fester bestandteil eines mechanischen mechanismus sind robuste elemente, deren qualität sich unmittelbar auf die leistungsfähigkeit und langlebigkeit der maschinen auswirkt. Daher ist es eine herausforderung, intelligente dinge zu schaffen, die wir alle dringend lösen müssen. Dieser artikel stellt anwendungen und modellbasierten anwendungen für roboterhaftes lernen sowie anwendungen in roboter vor.
Ein algorithmus aus dem roboterhaften lernen ist eine methode, um Wissen automatisch zu gewinnen, die abläufe zu lernen und die leistungen automatisch zu verbessern. In den intelligenter produktionstechniken festen materials könnte ein algorithmus Von maschinen für die analyse und verarbeitung Von daten und zur erstellung Von vorhersagemodellen genutzt werden. (eg) übliche algorithmus für den mechanischen lernen umfasst folgendes: neuronale netze und unterstützung für vektoren (SVM).
Neuronale netze sind ein computermodell, das die struktur eines neuronengehirns im menschlichen gehirn nachahmt und so unsere fähigkeit zu assoziieren, zu gedächtnis und logischem denken anregt. Bei der intelligenteren herstellung Von sträfstoffen kann man neuronetzwerke nutzen, um die eigenschaften und eigenschaften Von firmstoffen zu identifizieren und entsprechende vorhersagemodelle zu entwickeln. Das SVM ist eine identifizierungsmethode, die auf einer statistischen lerntheorie (eg) beruht und dann eine optimale ebene in der datenfläche finden kann, die die ausgewählten gruppen einzeln zugewiesen. Bei der intelligenzproduktion Von geschlossenen gegenständen kann die SVM verschiedene eigenschaften der geschlossenen gegenstände unterscheiden und erkennen.
Ein system für tiefenlernen ist ein mechanisches lernen über neuronale netzwerke, mit denen tiefe neuronale netzwerke auf gewaltigen datenmengen gemeinsam ausgebildet werden können und die gemeinsam komplexe differentialprobleme und so weiter lösen können. In den Engen produktionstechniken festen materials könnten wir frame für das lernen nutzen, um komplexere und genauere vorhersagemodelle zu entwickeln. Zu den üblichen intensiver lernrahmen gehören tensorab, PyTorch usw.
Tensorme ist ein in der sprache Python aufgeschlossenes lernen, das die distributive rechentechnik und die großrechner unterstützt. Bei der intelligenzproduktion Von geheimpfindern kann tensorab dazu verwendet werden, intensive neuronale modelle zu erstellen, die die qualität, den geschmack und die leistungsfähigkeit Von geheimboren bestimmen. PyTorch ist ein in Python basiertes tiefenlesrahmen aus Python, zeichnet sich durch ein dynamisches rechnerschema aus und steht für die schnelle prototypen und experimente zur verfügung. PyTorch könnte in der pytorei die verschiedenen pytor-modelle für tiefeninterne nervennetze zur durchführung des raschen trainings und der überprüfung erstellen.
Maschinengestützte brainteographie bietet folgende vorteile:
Steigerung der produktivität: mittels der analyse historischer produktionsdaten prognostizieren mechanische schulmodelle die zukünftigen produktionszahlen, die produktivität und effizienz der produktion bestimmen, und helfen den unternehmen, ihre produktion rational zu planen.
Produktdesign optimieren: durch die analyse der nutzerbedürfnisse, markttrends und so weiter, wie maschinen lernen, können unternehmen ihre klienten besser einschätzen und das produktdesign optimieren.
Qualität verbessern: maschinen lernen die qualität Von qualitätsdaten während der produktion in echtzeit erkennen und probleme rechtzeitig erkennen und lösen, verbessert die qualität der produkte.
Kostenreduction: mittels analyse Von daten über kosten und beschaffung können maschinen lernmodelle den unternehmen helfen, rationale strategien zur kostenkontrolle zu entwickeln und die produktionskosten zu senken.
Mit dem eintritt der industriellen phase 4,0 werden die Engen fertigungstechniken in der produktion eine viel breitere anwendung finden. In richtung zukunft z. B. :
Grenzüberschreitende integration: fortgeschrittene fertigungsverfahren ermöglichen die digitalisierung der fertigungsverfahren durch neue technologien wie internet Von dingen, cloud computing und big data.
Technologische innovation: um die probleme und herausforderungen bei der herstellung Von firmgegenständen anzugehen, werden in zukunft noch mehr technologische innovationen entstehen, wie etwa intelligente sensoren, industrieroboter und anwendungen vor ort der klassenna.
Stilbasierte innovation: die anpassung intelligenter produktionstechnologien ermöglicht innovationen in fertigungsmodellen, die sich weiterentwickeln, zum beispiel in einer maßgefertigten produktion und in der dienstleistungsproduktion.
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