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煤矿巷道掘进爆破设计涉及到工程地质、围岩稳定性、断面形状、瓦斯赋存、开采条件及岩石力学等诸多因素,是一项复杂的理论与技术问题。针对这一技术难点,将煤矿巷道爆破领域专家理论研究成果、实践经验等与最新发展的计算机人工智能相结合,进行煤矿巷道爆破智能设计系统研究。系统建立了内容丰富的典型爆破案例、爆破理论和规则、专家经验、行业规范知识库,基于规则与典型案例推理机制,运用产生式规则和最大匹配度的推理策略,实现了煤矿巷道爆破方案参数优化设计。基于CAD二次开发技术研究设计绘图子系统,实现了爆破工程图表自动绘制。应用该系统进行多个矿区实际煤矿巷道爆破方案设计,其结果与实际情况基本相符。

AMK伺服系统作为当今自动化工业领域中的重要组成部分，其高效性、稳定性和精确性要求使用者必须严格按照相应的操作规范执行。AMK伺服系统使用说明书为用户提供了全面的指导，以确保用户可以正确安装、维护和操作伺服系统，从而发挥其最大性能。 在正式安装伺服系统前，用户首先需要经过一系列的审批流程。这一步骤要求由相关负责人对安装的必要性和伺服系统的适用性进行评估，以确保所选用的设备完全符合企业生产线的实际需求。审批流程的实施有助于防止不必要的资源浪费和可能出现的设备不匹配风险。 备件采购是保障伺服系统稳定运行的重要环节。用户需根据技术人员提供的详细清单进行采购，这样做可以避免出现紧急且无计划的采购行为，从而实现备件管理的有序化。同时，采购人员在执行任务时应具备质量意识，坚持经济性原则，以确保采购行为既不损害公司利益又满足质量要求。 备件的库存管理同样重要。备件的存储和管理应该遵循“备件清单”来记录，确保每一个备件都得到妥善管理。在存储备件时，无需严格分类，但需确保备件的供应能够在仓库中得到合理的安排，以便在需要时能够迅速地补充新备件或替换现有备件。 设备登记是维护备件库存准确性与完整性的重要手段。对每个入库备件进行及时的登记，不仅有助于库存管理，也有助于后期的设备维护和备件更换。 设备检查是确保伺服系统稳定运行的关键步骤。在设备投入运行之前，需要按照标准程序进行精度测量，检查实际电压、气压、液压、润滑系统等是否满足技术条件。只有经过严格检查并且各项参数均符合要求的设备才能被允许启动。若发现设备存在不符合技术条件的情况，则不得启动设备，并需要对故障原因进行详细分析。 试运行是检验伺服系统安装正确与否的一个重要环节。试运行步骤包括清洁、检查、调整、启动和生产等几个层面。其中，无负荷试运行、启动和验收分为三个不同的层次，每一层次都应该在技术人员的指导下谨慎进行。 AMK伺服系统的稳定运行还需考虑特定的工厂环境因素。环境温度、湿度、振动等都会对伺服系统的性能产生影响。因此，在安装和使用伺服系统之前，需要对这些因素进行充分考虑，并采取相应的措施来确保系统在最佳的工作环境下运行。 通过这份详细的AMK伺服系统使用说明书，用户可以了解并掌握伺服系统的全面操作流程，从而在实际应用中能够更好地发挥伺服系统的效能。遵循说明书中的步骤，可以有效提高伺服系统的运行效率，减少故障发生概率，延长设备使用寿命，同时还可以实现设备性能和成本控制的最佳平衡。因此，对于伺服系统的使用者来说，这份说明书是操作伺服系统的宝贵参考。

"机器人头部动作识别系统的硬件设计" 机器人头部动作识别系统的硬件设计是指通过头部运动测量单元的设计，采用了三轴陀螺仪L3G4200D和三轴加速度传感器ADXL345，来检测人的头部运动信息，并将其发送到机械臂执行端，以控制机械臂的运动。该系统主要由头部动作识别单元和机械手部分组成。 头部运动测量单元的设计是该系统的核心部分。该单元采用了三轴数字陀螺仪与三轴加速度传感器融合的策略，将采集到的信息经过数字滤波处理后，估算出头部的运动姿态，通过无线单元发送到机械臂执行端。 陀螺仪采用意法半导体（ST）推出的L3G4200D，是三轴数字陀螺仪，支持I2C和SPI接口，量程范围从±250dps到±2000dps，用户可以设定全部量程，低量程数值用于高精度慢速运动测量。器件提供一个16位数据输出，以及可配置的低通和高通滤波器等嵌入式数字功能。 加速度传感器采用ADXL345，是ADI公司的三轴加速度传感器，支持I2C和SPI接口，最大可感知16g的加速度，感应精度可达到3.9mg/LSB，具有10位的固定分辨率和用户可选择分辨率，可通过串行接口配置采样速率。具有自由落体检测，单击双击检测等功能。 无线通信单元采用由NORDIC出品的工作在2.4GHz~2.5GHz的ISM 频段的无线收发器nRF24L01。无线收发器包括：频率发生器、增强型“SchockBurst”模式控制器、功率放大器、晶体振荡器、调制器和解调器。芯片具有极低的电流消耗：当工作在发射模式下发射功率为0dBm时电流消耗为11.3mA，接收模式时为12.3mA，掉电模式和待机模式下电流消耗更低。输出功率频道选择和协议的设置可以通过SPI 接口进行设置。 主控MCU主控芯片采用意法半导体的增强型ARM cortex-m3处理器STM32F103RBT6，最高72MHz系统时钟，集成128K FLASH和20K SRAM，16通道12bit ADC,集成多达7通道的DMA控制器，多达4个16位定时计数器其中包括一个面向于电机控制的高级定时器，集成I2C,SPI,CAN,USART和USB通信接口。满足系统需求。 姿态估计通过I2C总线与陀螺仪和加速度传感器进行通信，通过定时器中断，估算出头部的运动姿态，通过无线单元发送到机械臂执行端。 机械臂的执行器驱动单元设计，该部分采用MOSFET驱动，有电流反馈。机械臂结构设计，该部分采用线性执行器电动推杆，推力1500N，速度在2mm/s至60mm/s之间可控，行程200mm，机械臂底盘支持360度全向旋转，整体水平作用距离达1.2m，垂直作用距离1.0m，腕关节支持360度旋转，夹持机构开合行程30mm，可以应对一般家庭应用。 本文利用加速度计与陀螺仪组合单元检测人的头部的机械运动，控制机械臂运动并抓取目标，之后人可以控制机械臂将物品放在适当的位置，可以为四肢瘫痪的人提供一种交互式的辅助装置。 该系统的设计可以为残疾人提供一种交互式的辅助装置，提高他们的生活质量和自主能力。同时，该系统也可以应用于其他领域，如智能家居、医疗保健等。

神经网络设计 Martin T.Hagan (美)Howard B.Demuth Mark H.Beale 此书介绍了神经网络的基本结构和学习规划，重点是对这些神经网络的数学分析、训练方法和神经网络在模式识别、信号处理以及控制系统等工程实践问题中的应用。并带有matlab代码实现及讲解。 1.绪论 2.神经网络结构 3.说明性实例 4.感知学习规划 5.信号和权值向量空间 6.神经网络中的线性变换 7.有监督的Hebb学习 8.性能曲面 9.性能优化 10.Widrow-Hoff学习算法 11.反向传播 12.反向传播的变形 13.联想学习 14.竞争网络 15.Grossberg网络 16.自适应谐振理论 17.稳定性 18.Hopfiled网络

项目说明：https://blog.csdn.net/qq_34761385/article/details/146548975?spm=1011.2415.3001.5331 该项目适合vue3初学者了解相关架构学习的demo演示项目，技术栈：vue3+elementPlus+Sass+ts+pinia 后期在引入了MateChat之后，构建了ai智能聊天,实现了移动端自适应，也可以作为对接私域应用打造Ai智能聊天

标书对比王是一款标书查重工具，支持多份投标文件两两相互比对，重复内容高亮标记，可快速定位重复内容原文所在位置，并可导出比对报告。 所有数据均本地化处理，确保敏感信息绝对安全，让您的标书审核工作既专业高效又安全可靠。 标书对比王可应用于采购单位、招标代理机构、供应商等场景使用，是招投标必不可缺的帮手。

9.27C解决了3个问题： 1，过期的卡能开门能取电的问题（把旧卡收回来，注销，以后就正常了）。 2，后卡不能覆盖前卡的问题。 3，只能注册长期的问题。 4、总卡嘀嘀嘀20声才能开门的问题（在门锁 授权卡一次，时间卡一次）。 替换后，正常情况下，不需要注册，不需要设置门锁 这个是老V9的接口文件，解决了2025年的房卡 显示为2009年的问题。 替换一下酒店系统里面的proRFL.DLL即可，酒店系统【不需要】改软件。 操作步骤： 第1步：关闭酒店系统。 第2步：打开门锁软件，任意制作一张房卡，确保发卡器与卡片是OK的，然后关闭门锁软件。 第3步：在前台电脑 整个硬盘搜索prorfl.dll，找到酒店系统的这个文件 所在位置，然后从桌面的 此电脑 进入到这个位置。 第4步：把酒店系统 旧的prorfl.dll重命名为 prorfl-旧.dll，备份 以防万一。 第5步：把新的proRFL.DLL 复制到酒店系统。

】近日，由清华大学人工智能研究院、北京智源人工智能研究院、清华—中国工程院知识智能联合研究中心、阿里集团—新零售智能引擎事业群编写的《人工智能之认知图谱》报告正式发布。报告显示，以知识图谱、认知推理、逻辑表达等技术为支撑的认知图谱是实现机器认知智能的使能器，不仅让机器理解数据的本质，还可以让机器解释现象的本质。 【认知图谱】是人工智能领域的一个重要分支，它结合了认知心理学、脑科学以及人类知识，致力于构建一种新型的认知引擎。这种引擎不仅能够理解和处理大量的数据，还能对现象进行本质的解释，推动人工智能从简单的感知智能阶段迈向认知智能。认知图谱通过知识图谱、认知推理和逻辑表达等技术来实现这一目标，它强调机器的理解能力和解释能力，以实现可解释性和鲁棒性，是第三代人工智能的重要组成部分。 **知识图谱**是认知图谱的核心元素之一，它是结构化的知识存储方式，用于表示实体（如人、地点、事件）及其相互关系。知识图谱的发展历程可以从早期的知识库系统追溯到现代的大规模知识图谱，如Google的知识图谱。关键技术包括知识的获取、整合、验证和更新，以及基于图谱的查询和推理。知识图谱广泛应用于搜索引擎、智能助手等领域，改善信息检索和理解的效率。 **认知推理**则是在知识图谱基础上，通过推理算法来模拟人类思考过程，解决复杂问题。这涉及到推理规则的建立、推理算法的设计和优化，以及推理结果的评估。认知推理在智能决策、问答系统等方面有重要应用，它使得机器能够依据已有的知识进行逻辑推断，从而理解和预测未知情境。 **逻辑表达**是认知图谱中的另一关键环节，它使用形式逻辑来表示和处理知识，使得机器可以进行精确的推理。逻辑表达通常涉及一阶逻辑、描述逻辑等，这些逻辑系统提供了强大的表达能力，可以处理复杂的语义关系。 报告中还分析了**认知图谱领域的人才现状**，通过对AMiner平台数据的研究，揭示了国内外学者分布、学术水平、国际合作以及人才流动的情况，指出中国在人才培养和引进方面的挑战，并提出了相应对策。 在**应用场景**部分，以阿里巴巴电商平台为例，展示了认知图谱如何提升搜索和推荐系统的性能。此外，认知图谱还在智慧城市、司法、金融、安防、精准分析等多个领域有广泛应用，例如，通过智能解释和自然人机交互提高服务质量和效率，通过智能推荐优化用户体验。 报告对**认知图谱的发展趋势**进行了展望，包括技术创新热点、专利数据和国家自然科学基金支持的情况。这预示着未来认知图谱将在更多领域深化应用，推动人工智能的进一步发展。 《人工智能之认知图谱》研究报告详尽探讨了认知图谱的理论基础、关键技术、人才状况、应用实例和发展前景，对于理解和研究人工智能的高级阶段——认知智能具有重要参考价值。随着技术的进步，认知图谱将更深入地融入我们的日常生活和工作中，成为推动社会智能化进程的关键工具。

清华大学人工智能研究院-人工智能之认知图谱-2020.8-239页.pdf