乾三的案例列表
化学气体传感器漂移补偿策略
空气质量或气体传感器由于其高灵敏度和低成本而广泛应用于电子鼻设备中。但是，为了可靠地利用这些传感器，必须处理其敏感元件的变化，这是由传感器暴露在气体中被腐蚀产生的。当在相同条件下暴露于相同分析物时，化学传感信号响应逐渐和不可预测的变化为了显著限制这种变化，每次气体暴露后必须进行非常耗时的清洗过程。这样，当需要连续快速地监测气体浓度时，缓慢的清洗过程（几十分钟）强烈地限制了由传感器组成的电子鼻的使用。在这里，本文探索一种机器学习方法，以减少由于敏感层的不完全清洁过程而导致的气体传感器响应不稳定性的影响。在这个过程中，我们将经历数据集清理、可视化、支持向量机和随机森林建立分类模型等步骤。 本文所
低压非居民合同数据获取
此项目为国家电网内网项目，客户需要进入营销系统获取未生成合同的用户编号，然后进入营销档案管理系统获取合同所需要的数据，一个一个将数据填入模板合同相应位置。 项目成效 机器人在英特尔i5处理器8G内存环境下生成一份合同大概需要1分钟，人工大约需要二十分钟左右，机器人处理一千份合同大约需要16小时左右，人工一个人不眠不休也需要14天的时间，并且人工容易出错，机器人极大提高了工作效率、节省了人力，且大大提高了文档编号的准确性。
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案例判断参考
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化学气体传感器漂移补偿策略
空气质量或气体传感器由于其高灵敏度和低成本而广泛应用于电子鼻设备中。但是，为了可靠地利用这些传感器，必须处理其敏感元件的变化，这是由传感器暴露在气体中被腐蚀产生的。当在相同条件下暴露于相同分析物时，化学传感信号响应逐渐和不可预测的变化为了显著限制这种变化，每次气体暴露后必须进行非常耗时的清洗过程。这样，当需要连续快速地监测气体浓度时，缓慢的清洗过程（几十分钟）强烈地限制了由传感器组成的电子鼻的使用。在这里，本文探索一种机器学习方法，以减少由于敏感层的不完全清洁过程而导致的气体传感器响应不稳定性的影响。在这个过程中，我们将经历数据集清理、可视化、支持向量机和随机森林建立分类模型等步骤。 本文所...
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