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智慧(机器人)餐厅点餐体验优化

人工智能-机器人 巫弟兄

项目背景 主要目标从常规点餐软件“标准功能”转移到“体验优化”,在此基础上满足智慧餐厅整体流程、内容、视觉、情感化等方面优化,提升顾客体验和效率。...

智慧(机器人)餐厅点餐体验优化
智慧(机器人)餐厅点餐体验优化

设备管理平台

人工智能-机器人 巫弟兄

设计容纳在线管理百万台远程设备运营、健康监控和维修保养IoT平台建设。该平台采用云边结合的系统架构,云端采用微服务架构(Spring Cloud),边缘侧采用上位机(运营与云端数据交互)+下位机(设备驱动)。实现远程OTA、日常设备点检、供应链接入等提升设备运营效率。...

设备管理平台
设备管理平台

上位机智能制造WMS仓库管理系统

人工智能-机器人

本项目以上位机控制平台为核心,结合 WMS 仓库管理系统与 AGV 智能叉车,实现物料从入库到出库的全流程自动化管理。系统通过与 MES、ERP 数据对接,自动生成任务并下发至 AGV,完成物料的定位、搬运、入库与库存更新。采用 PLC、Modbus、CAN 等多种通讯协议,实现设备与系统的无缝集成。最终提升了仓储效率与管理透明度,减少人工操作成本,实现智能制造环境下的柔性仓储与实时数据追踪。...

上位机智能制造WMS仓库管理系统
上位机智能制造WMS仓库管理系统
上位机智能制造WMS仓库管理系统

指针表智能读数

人工智能-机器人 赵鹏

1、算法选择darknet框架下yolov4作为检测模型,mobilenet-deeplabv3。 2、利用labelImg、labelme分别制作检测和语义分割数据集。 3、模型训练与测试。 4、代码集成算法框架。 5、工控机部署。...

指针表智能读数
指针表智能读数

激光清洗机器人

人工智能-机器人 王鹏程

轮胎模具激光清洗机器人项目 1. 通过激光相机获取3D点云数据 2. 对点云输出进行降噪、增强、平滑等处理 3. 将点云输出给机械臂和激光器,对磨具表面进行清洗 4. 开发前端用于个工作场景的可视化和各硬件的控制操作。...

激光清洗机器人
激光清洗机器人
激光清洗机器人

智能巡检机器人系统

人工智能-机器人 子青

上位机软件,使用的开发语言是 C# C/S架构 ,开发工具为 VS ;数据库使用的是开源 sqlite/mysql 使用TCP协议开启服务端或者客户端,通过modbus协议通信或者自定义校验码通信 开发的项目:1、变电站智能巡检机器人系统,2、煤矿皮带巡检机器人系统, 变电站智能巡检机器人系统 功能有,软件的主要功能有:环境监测(温度、烟雾、甲烷、氧气、一氧化碳、二氧化氮、氨气、悬浮微粒等)摄像机拍照录像、热成像、根据设置任务自动巡检,手动巡检、巡检记录和报告、语音广播、报警功能,学习点位功能等 煤矿皮带巡检机器人系统 软件的主要功能有:环境监测,摄像机拍照录像、热成像、根据设置...

智能巡检机器人系统
智能巡检机器人系统

大屏设备scada系统

人工智能-机器人 小范大人

‌大尺寸交互终端‌ 采用 ‌10寸或15.6寸工控机,支持图表化动态显示液位、温度、阀门状态等关键参数 。 工控机操作界面可实现‌一键补液、手动除雾、紧急制动‌等快捷控制功能 。 ‌高精度监测传感器‌ ‌双模式液位探测‌:兼容差压式与电容式液位计,精度达±1mm,实时监测液氮存量 。 ‌多点温度传感‌:同步采集罐体表面、内部样本区及旁路温度,超温自动触发保护机制 。 ️ 二、智能控制系统 ‌自动化运行策略‌ ‌按需补液‌:设定液位阈值后,系统自动启停电磁阀完成液氮补充,减少人工干预 。 ‌压力精准调节‌:通过PLC编程控制增压/排气流量,维持罐内压力稳定...

大屏设备scada系统
大屏设备scada系统

机器人官网开发

人工智能-机器人 心想事🍊

幻尔机器人小程序 前端开发工程师 内容: 该小程序的主要用于幻尔机器人的参数控制,如滑动条、开关按钮,弹框参数输入等。主要用的技术栈是:uniapp。 业绩: 1、开发出LeArm智能机械手臂控制的小程序,功能包括弹框添加自定义动作、滑动条调整参数等等 2、开发出Microbot可编程机器人的小程序,使用微信官方的组件库进行排版布局,滑动条、开关按钮等 业绩: 1、开发出 LeArm 智能机械手臂控制的小程序,功能包括弹框添加自定义动作、滑动条调整参数等等 2、开发出 Microbot 可编程机器人的小程序,使用微信官方的组件库进行排版布局,滑动条、开关按钮等。...

机器人官网开发
机器人官网开发

影刀RPA开发

人工智能-机器人 Ti

使用影刀开发跨境电商平台(亚马逊、shopee、TK等)机器人以及国内的一些平台,聚水潭、金蝶等ERP系统,客服机器人...

影刀RPA开发
影刀RPA开发

智能聊天机器人

人工智能-机器人 梦中人若翩翩

随着自然语言处理技术的不断发展,基于序列到序列(seq2seq)架构训练的聊天机器人成为了研究和应用的热点。seq2seq 模型的核心在于其独特的编码器 - 解码器结构,能够将输入的对话上下文序列编码为一个固定长度的向量表示,再通过解码器将该向量转换为合理的回复序列,为聊天机器人的对话生成提供了强大的框架。 在训练过程中,首先需要准备大量的对话数据对,包括各种常见话题和情境下的用户输入以及对应的合适回复。这些数据用于模型的学习和优化。编码器通常采用循环神经网络(RNN)或其变体(如 LSTM 或 GRU)来处理输入序列,能够捕捉到序列中的上下文信息和长距离依赖关系,将输入序列映射到一个语义丰...

智能聊天机器人
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