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微软的人工智能布局，你看懂了多少？

也正因为此，谷歌、IBM、微软、Facebook、苹果等巨头纷纷在人工智能布局。与谷歌、IBM相比，微软在人工智能上显得相对低调，研究成果也并不为人们所熟知。近期笔者有机会到位于美国西雅图的微软总部，采访包括微软全球执行副总裁沈向洋在内的一些微软人工智能领域的研究人员，对微软在人工智能领域的研究成果有了初步了解，也对人工智能在微软的战略布局有了一定认识。微软执行副总裁沈向洋而微软刚刚正式接手的领英，微软的人工智能在其中也有很大的应用空间。

来源：ZD至顶网

2017-05-17

工业物联网应用升温，行业巨头加强布局

随着工业物联网应用的不断升温，各制造业巨头也积极加强布局工业物联网市场。三一重工则是国内制造企业布局物联网的一个典型。而微软、英特尔、AUTODESK、思科和IBM等厂商也不惜花重金，争先恐后加强布局工业物联网。相比国外软件巨头的大张旗鼓，国内的软件企业也不遑多让。百度凭借其在云计算、大数据领域的优势，大力开发“BAIDUIOT”，与ARM、MTK、科通芯城、TI、博通等产业领军企业合作，以人工智能为核心加强自己的物联网应用布局。相关链接：工业物联网站上风口制造业巨头纷纷抢入布局大盘点：国内物联网巨头们今年都忙了些什么?

来源：e-works

2017-01-17

盘点IT巨头在人工智能领域的战略布局

在国外，谷歌、IBM、微软、苹果等科技巨头在大力布局人工智能产业，在国内，以阿里巴巴、百度和腾讯为代表的科技新贵也正在加紧布局。 1．谷歌人工智能布局的两大路径一般认为，谷歌人工智能的布局是从2011年收购510Systems及其姊妹公司Anthony’sRobots开始的，这标志着谷歌正式进入自动无人驾驶汽车领域。第二，通过其庞大的用户终端群布局教具和健康医疗，获得来自手机及手表感器和大量第三方配件的健康数据，通过这些数据实现在教育和健康领域的业务布局。 IBM对人工智能市场的布局要从宣布组建“WatsonGroup”说起。总结IT巨头的布局让我们感受到了人工智能市场弥漫的硝烟，也认识到人工智能离我们的生活越来越近。

来源：e-works

2016-12-05

移动机器人工业应用仿真技术设计与实践

每一个智能工厂的转型成功，都依托于科学的规划设计，包括设施布局设计、物流设计、资源配置、运行参数设计等。首先体现在空间竞争与动态路径规划，在机器人之间、机器人与人员/设备之间在共享空间内会存在潜在的路径冲突和拥堵风险，需要提前预判在设计阶段进行提前规划。用户可以规划、优化和进行生产业务流程再设计，优化布局、设备改进、自动化排程等。其设计的关键性需求如图1所示。图1移动机器人仿真设计软件需求分析仿真设计的主要范围是进行设施布局设计、物流设计、资源配置设计与运行参数设计。设施布局设计的目的是优化设备、工作站和仓储的区域规划，以减少物料搬运距离和瓶颈。通过建图技术与三维建模技术将物理空间与仿真数字空间进行映射，通过逻辑设计模拟还原实际业务流程，通过工业机器人的分配、规划算法库实现机器人大规模集群调度，实现还原真实工厂形态的机器人集群调度数字化仿真。

来源：e-works

2025-12-30

狭小空间的奥义！堡盟OM20/30助力光伏产业有绝招

其实，最主要原因在于客户的印刷机本身设计就相对比较轻巧，这样可以有效节约最终用户在场地和空间上的消耗，当然这也就造成了设备内部的空间被进一步压缩，由于安装高度和测量高度都有限，所以只能尽可能地选择体积较小的产品在相同的空间内，堡盟可以轻松地被安装，并可以检测网印头到太阳能硅片高度，稳定地发挥作用。2强大测量功能，且极具性价比OM20系列传感器，虽然体积小巧但测量功能十分强大，且使用方便，易于连接。

智能传感器

来源：堡盟Baumer

2022-04-13

汽车线束设计的流程与原则

来源：线束中国

2018-05-02

信息化选型征文：基于生产线布局及自动化设计软件平台的选型研究

1.2二维三维布局功能通过将三维零部件和设备模型拖放至二维平面图，实现其相互关联，并利用关联好的二维零部件和设备平面图实现快速生产线布局设计，生成多种布局方案平面图，并且能够一键切换快速生成多种布局方案三维图 1.4三维数字化工厂可视化与分析功能能够渲染三维数字化工厂模型，生成高质量的渲染效果图，并且能够使用三维虚拟漫游和飞行功能检测数字化工厂空间约束和设备冲突。，生成多种布局方案平面图，并且能够一键切换快速生成多种布局方案三维图。 FDS中的inventor模块可以精确创建的数字工厂模型帮助工程师优化工厂设计，设计高效的制造布局，可以快速评估多个假设布局场景以在设备安装之前确定最佳解决方案。 FDS可同步生成2D和3D数字工厂布局，使设计人员在2D和3D数字工厂布局中快速切换，使2D和3D数据保持同步，快速进行生产线布局设计。

来源：e-works

2014-07-01

IoT的数据管理与智能处理

2.1数据空间技术数据空间是近几年提出的数据管理新技术。按照文献描述，数据空间是与主体相关的数据及其联系的集合，其中的所有数据对主体来说都是可控的。主体相关性和可控性是数据空间数据项的基本属性。文献指出数据空间有3个基本要素：主体、数据集和服务，其中主体是指数据空间的所有者；数据集是与主体相关的所有可控数据的集合，包括对象和对象之间的关系；主体通过服务对数据空间进行管理和使用，服务包括分类、查询数据空间的初始目标就是解决web应用中多源、异构、海量数据的管理和使用问题。因此，在数据空间的概念下组织、管理和使用物联网数据是可行而有效的途径，也符合物联网自身的可扩展性特点。解决物联网数据管理与智能处理的关键研究内容包括：3.1物联网数据的管理针对物联网的数据管理需要研究以下内容：(1)数据空间中采用的数据模型需要合理地定义物联网数据空间的要素，研究出更为灵活的模型来表达数据空间数据及其关联关系的方法鉴于物联网数据的异构、海量、分布性和决策控制的实时性，需要研究数据挖掘引擎的布局及多引擎的调度策略；需要研究时空数据的实时挖掘方案，海量数据的实时挖掘方法，不确定知识条件下的实时挖掘算法，数据挖掘算法的综合运用

来源：e-works

2011-08-08

无人驾驶核心技术及产业布局趋势

正因为Level4有着巨大的技术挑战和相应的更广阔的市场空间，目前Level4无人驾驶技术是市场关注的焦点。相比起其他传感器，他最大的优势在于对于空间的测量非常精确，可以保证相对高的安全系数。目前全球的LiDAR供应几乎被Velodyne垄断。机械式激光雷达通过高速旋转，能够通过点云形成对周边空间环境的准确感知，各家无人驾驶厂商需要开发自己的点云特征识别技术。漳州招商局开发区总面积56平方公里，是一个城市级别的物理空间，项目还将配套设立100亿产业母基金用于实验室的建设和对入驻企业支持。

来源：电子说

2018-02-01

人工智能热背后的产业链布局分析

除了这些谈到的行业巨头，在这一领域还有众多的初创公司，如中星微、寒武纪以及西井科技等，但在产业布局能力和研发实力方面还不可与这些巨头匹敌。其中，IBM最早布局人工智能，“万能Watson”推动多行业变革；百度推出“百度大脑”计划，重点布局无人驾驶汽车；而谷歌的人工智能业务则较为繁杂，多领域遍地开花

来源：e-works

2017-10-08

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