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智慧物流的核心技术有哪些

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智慧物流的核心技术有哪些

在物流领域,物联网只是一种技术手段,实现智能化的物流才是目标。  在如今的物联网时代,智能除了获取信息外,还要将采集的信息通过网络传输到数据中心,由数据中心做出判断和控制,进行实时调整。所以智能实际上是一个动态的控制反应过程,是在不断调整的。这个调整是根据实时采集的信息做出的判断和控制,要动起来,要有联网,要在线运行。由此可见,自动化、信息化、网络化,是能够体现这个时代智能的三个主要特征。  智能物流的出现,标志着信息化在整合网络和管控流程中达到了动态的、实时进行选择和控制的管理水平。所以,一定要根据自身的实际水平和客户需求来确定信息化的定位。智能物流将是物流业未来发展的方向。

智慧物流的核心技术

智慧物流的定义智慧物流是指通过智能硬件、物联网、大数据等智慧化技术与手段,提高物流系统分析决策和智能执行的能力,提升整个物流系统的智能化、自动化水平。智慧物流强调信息流与物质流快速、高效、通畅地运转,从而实现降低社会成本,提高生产效率,整合社会资源的目的。智慧物流可实现物流行业“降本增效”智慧物流可实现物流的自动化、可视化、可控化、智能化、网络化,从而提高资源利用率和生产力水平,实现物流行业“降本增效”,根据中国物流与采购联合会资料,2019年我国智慧物流市场规模约4860亿元,预测2020年将达到5710亿元。——更多物流行业相关规划、项目及数据分析请参考于前瞻物流产业研究院。

2018年,消费升级,品质升级,技术升级将持续加深,零售科技嵌入到零售业态将进一步加速,核心技术物联网,云计算,大数据,人工智能,区块链等技术将广泛商业应用,在被称之为新零售或无界零售的浪潮下,由互联网巨头,电商巨头引领的零售浪潮变革正在发生,然而智慧物流又是商业零售驱动物流背后贯穿整个供应链运营的所有环节,如何做好消费升级服务的保障落地,智慧物流至关重要!首先,智慧物流它是以物联网,云计算,大数据为技术支撑,以物流产业自动化为基础设施,智能化业务运营,信息系辅助决策和相关核心配套资源为基础,通过流通各环节,各企业的信息系统交互集成,实现物流全过程可自动感知识别,可追踪溯源,可实时应对,可智能化决策的物流业务形态。智慧物流是物流业转型升级的必由之路,在一系统政策,技术,商业模式等背景驱动下,其发展演变的过程主要由最粗放型的物流—系统化物流—电子可视化物流—智能物流—智慧物流。其中国家政策层面,智慧物流是中国制造2025战略的重要基石,也推出了一系列利于行业发展的管理措施,如《关于深入实施“互联网+物流”行动 计划的意见》、《互联网+高效物流实施意见》、《关于确定智慧物流配送示范单位的通知》、《新一代人工智能发展规划》等,为智慧物流的发展在政策层面给予了充分支持和指明了方向。随时技术的进步,工业0、中国智造、互联网+等都在为传统生产与物流产业注入“智能”的基因,新技术驱动物流场景数字化的更直接,实现了整体供应链各端相互链交互更紧密,让决策更加自主和智能。过去商业主要是电商快速发展驱动物流变革加速,驱动供应链智能化发展,降本增效,提高整个全链条的协同共赢,在零售变革的时代,线下线下全渠道融合,供应链快速发展,对物流的智慧化发展提出来更高了要求,共享经济下众包,众筹,合伙人计划,分享成了社会分工协作的主要方式,也涌现了一大批优秀的企业,如运输领域的G7,云鸟,出行领域的滴滴,摩拜,外卖领域的美团,饿了么,达达-京东到家,各个行业领域都要发生了巨大的变化,商业模式的重构思考。伴随着消费升级,品质升级和二三线城市消费红利逐渐稳定,为寻求市场的进一步发展,农业互联网的需求也在不断促进智能物流的大发展。国家战备“一带一路”的提出对智能物流产业全球化发展创造了机遇,跨境电商及物流业的升级输出有了更广阔的可想象空间。一、基于商业零售的发展趋势,未来智慧物流的四大特征:1、协同共享赋能:外部跨企业,跨组织,内部跨集团之间的深度协同,基于全局最优化的智能算法,调度整个物流系统中各参与方高效分工协作。2、行业的互联互通及大数据驱动,所有的物流要素实现数字化交互共享,以数据驱动一切洞察、决策、行动;3、供应链整合,实现全流程短链交付,减少浪费。4、自动化,无人化或少人化正如稍早前京东物流提出的短链,智慧,共生的概念。二、基于目前的零售发展趋势,智慧物流发展的基础框架智慧物流的基础框架分为:前台,中台,后台三部分,前台主要是应用层:车货匹配,多式联运,仓配端资源共享,无车承运人,供应链金融,路径优化等。中台主要是决策层:物流云技术决策、运行规则及标准的逻辑,物流市场的决策。后台主要是数据感知层:货/车/仓的物流要素数据化+地理信息数据化+消费者画像智慧物流发展需要解决的核心要点:1、数据基础设施的共享,降低协同成本。2、社会化仓配及供应链的转型升级。3、跨境多段式供应链协同。4、物流机器人迭代。三、智慧物流发展的应用框架:从平台搭建,数据化运营,智能化作业三个方面思考,智慧化平台的搭建先得从大数据网络布局着手,厘清网络规划,模拟仿真等基础数据。行业洞察上,通过数据分析,梳理最佳实践案例方案进行系统化应用。供应链深度协同上,从入库,在库,出库的库存计划及运营管理上着手实现即时交付,零差异交付,降低库存周转率及资金占用成本。其次在数据化运营的实现上,首先要对智能运营规则的智能设置,建模,仿真运营,人转机器学习的探索上多思考实现路径,分智能仓储,运输,配送环节来不断优化WMS,智能拣选,现场布局,路径最优,智能调度,最优路由推荐,TMS,异常动态规划,智能分拣等功能,使其具备输出智能化降本增效排产的功能。智能作业层面,整个物流环节入库,存储,拣选,复核,包装,出库,盘点,调拔,摆渡,分拣,派送,揽件等作业流程,都应有对应的智能化技术,硬件设备应用。四、 智慧物流的三大市场化需求:1、物流数据服务需求:主要应用在数据共享,销售预测,网络规划,库存部署,行业洞察等典型场景,它是智慧物流形成的基础。2、物流云服务需求:统筹闲置资源人,货,场,车等要素,软件SaaS化服务(WMS/TMS/OMS等)算法组件化服务(路径优化、装箱、耗材推荐、车辆调度等)它是智慧物流运转的载体。3、物流技术服务的需求:包含自动化设备(如自动化立体库、自动分拣机、传输带等)、智能设备(拣选机器人、码垛机器人、AGV、无人机、无人车、无人仓等)、智能终端:快递柜、众包派发。它是智慧物流执行的途径。从细分市场需求的维度看:智慧物流可分为仓储物流智能化需求、国际货代物流智能化建设、运输配送智能化需求,它们是形成整个智慧物流全流程的重要组成部分,缺一不可五、预测未来智慧物流的五大趋势:1、云仓+干支型快递:即云仓+多骨干节点网络;2、物流资源社会化:运力社会化、仓储社会化、分工专业化。3、供应链数据动态化:全链路数据化、物流数据实时化。4、供应链融合化:线上线下全渠道融合、供需链全面打通融合。5、向信息化+数据化+智能化+绿色化+全球化+服务优质化+产业协同化发展,如WMS,TMS,OMS等管理系统的信息化实现,数据化决策,仓/配/运智能设备的引入(自动立体化仓储,快递柜,智能调度,无车承运人等);绿色包装耗材等新性环保性材料的研发使用推广,体现企业社会责任感;走向国际化的跨境物流能力的输出与协同;市场各家极速达,京尊达,京准达,即时配送等分钟服务产品的推陈出新;在政策大背景下的,政企多元化领域合作,制造性企业与物流,零售企业与电商线下线下供应链合作越来越频繁,推动整体社会资源更高效节能运转。随着智慧物流的日益突显,行业巨头在智慧物流上的布局情况(描述顺序不分先后):1、京东成立了X、Y事业部仓储领域:无人仓+无人分拣中心+智能分拣中心+JDsmart系统+预分拣系统+玄武系统+智能分拣设备+智能搬运机器人AGV+智能分拣系统。配送领域:无人配送小车+无人机+青龙物流配送系统+赤兔TMS云领域:京东云2、阿里菜鸟:成立了ET物流实验室菜鸟网络7大数据产品:物流预警雷达+电子面单+五级地址库+大数据路由分单+菜鸟鹰眼+菜鸟天地+大数据反炒信系统。配送领域:智能配送机器人菜鸟小G+无人机等云领域:菜鸟物流云3、苏宁:开设了S实验室仓储领域:苏宁超级云仓+A字架自动拣选系统+自动分拔系统+自动化存储设备+一步式装车系统等;配送领域:共享快递盒云领域:苏宁物流云4、亚马逊:仓储领域:智能云仓+智能机器人Kiva技术+智能入库管理技术+智能拣货+二维码精准定位技术+八爪鱼拣货技术。配送领域:无人机+空中悬浮仓5、顺丰:顺丰数据灯塔+智慧云仓+全自动分拣设备+车联网+无人机+涅槃项目(六代巴枪数据传输)+丰密运单+机器图像识别+智能快递柜丰巢等此外通达,百世等快递企业也纷纷加大对智慧物流的投入,如百世推出智慧供应链;2017年5月“连接升级”全球智慧物流大会上,马云说:"未来的物流企业将是时尚,高科技的企业“目前电商物流头部公司,亚马逊,顺丰,京东,菜鸟等头部公司不断在技术领域加大投入(参阅官方历年财务),亦可验证技术对未来的重要战略意义。涉足物流供应链节点流程的智能硬件、技术未来将迎来新的增长点;仓储技术,仓内智能硬件设备,新能源物流车/车联网格外瞩目;从技术落地上,机器人在物流产业中正发挥作用的主要是仓储机器人和分拣机器人,未来围绕零售变革下的物流商业应用技术前景广阔,如无人机,无人车(京东,顺丰已相继获得部分试运营资质及空域,路段),以及已应收的无人仓技术会大有可为;聚焦零售商业变革浪潮下,商业末端的RFID,配送末端的收派发系统、智能分拣系统、智能输送系统、无人仓等将激发巨大需求,如近年被追捧的商业模式盒马鲜生,7Fresh,永辉超市,小象鲜生,等前店后仓模式的供应链流程已引入了相关技术投入运营。未来是属于技术不断升级,技术改变生活的方方面面

智慧物流发展趋势分析 将呈现供应链整体互联互通当前我国物流降本增效取得了明显成效,但社会物流总费用、企业物流费用率等关键指标依然明显高于欧美发达国家,物流业依然存在大而不强、对实体经济发展的支撑引领作用不够强等问题。2018年作为供应链创新应用的元年,供应链应用成为物流最核心的内容。围绕供应链体系,商务部今年还将会同有关部门,就农产品、药品、家用电器、服装家具,餐饮等短板领域,着力提升供应链的智能化、智慧化程度。智慧物流产业2025年将突破万亿元物流业是国家经济支撑性产业,据前瞻产业研究院发布的《智能物流行业市场需求预测与投资战略规划分析报告》数据显示,2009-2016年,全国社会物流总费用在GDP中的占比由1%下降至5%,但与发达国家物流费用占GDP约10%的比例相比还有很大差距,提高物流效率,降低物流成本成为政府、物流企业与其客户力争实现的目标。当前物流企业对智慧物流的需求主要包括物流数据、物流云、物流设备三大领域,2016年智慧物流市场规模超过2000亿元,预计到2025年,智慧物流市场规模将超过万亿。物流降本增效还有很大空间其中,在社会物流组织方面,公路货运行业窄,运输车辆使用率低,多式联运存在联不上、联不好的问题,海铁联运比例远低于西方发达国家,物流信息共享开放力度不够,“信息烟囱”“信息孤岛”现象仍然非常突出。在企业物流管理方面,大多数企业还缺乏供应链管理的理念,上下游缺乏协同,制造企业普遍没有建立一个规范的物流成本核算方法,企业降成本往往就是压低物流服务价格,而忽视了物流冰山下的隐性成本。在物流发展环境方面,土地、人工、运能、资金等要素成本近年来上涨较快,运输结构不合理,铁路水运的主要优势还没有发挥出来,市场不规范,市场交易成本比较高。借助智慧降低物流成本智慧物流作为现代物流发展的一个重要方向,对于推动物流降本增效,促进物流高质量发展,具有重要意义。智慧物流的目标就是降低成本、提高效率。第三方物流兴起以后,我国物流成本降低了5%,通过流程优化组合以后,物流成本降低了5%-10%,通过创新技术应用,物流成本可能降低10%-20%,随着智慧物流的应用,降本效果会更好。智慧物流和智慧供应链的核心目标就是降成本,只有通过降成本,才能符合当前中国经济转型升级对物流的要求,整个社会经济的效率空间和利润空间才能大大提升。烧钱补贴”等诸多短板问题仍存不过当前智慧物流的发展也面临一些突出问题。“烧钱补贴”就是其一。智慧物流中第一方队包括菜鸟、运满满、货拉拉等,以平台形式出现,属于资金密集型;第二方队拥有大量园区、车队,资产比较重;还有一部分属于方案提供商,属于典型的第三方物流。总的来看,不管是互联网平台还是线下的第三方物流,竞争都十分激烈,可以说进入了“赚吆喝不赚钱”的时代。不断的烧钱和补贴大战不利于形成良性合理的竞争生态。智慧物流未来发展趋势未来智慧物流的趋势,将呈现供应链全要素整体互联互通,平台业务流程和经营模式重构以及供应链全面升级。特别是要加快推进大数据、云计算、物联网、智能分拣等行业发展关键共性技术应用,实现产业与上下游的协调发展、与科技金融人才等要素的协同发展、与社会资源环境的友好发展,促进生产要素从低效领域转移到高效领域,不断提高资源配置效率。要推广无人机、无人车、无人仓和智能配送站等行业高科技的广泛应用和无缝衔接。2018年作为供应链创新应用的元年,供应链应用成为物流最核心的内容。随着智慧物流创新技术的不断涌现,自2018年开始,将会有大量的智慧供应链平台诞生,智慧物流的发展也将进入新的、更加高级的阶段。

在物流领域,物联网只是一种技术手段,实现智能化的物流才是目标。  在如今的物联网时代,智能除了获取信息外,还要将采集的信息通过网络传输到数据中心,由数据中心做出判断和控制,进行实时调整。所以智能实际上是一个动态的控制反应过程,是在不断调整的。这个调整是根据实时采集的信息做出的判断和控制,要动起来,要有联网,要在线运行。由此可见,自动化、信息化、网络化,是能够体现这个时代智能的三个主要特征。  智能物流的出现,标志着信息化在整合网络和管控流程中达到了动态的、实时进行选择和控制的管理水平。所以,一定要根据自身的实际水平和客户需求来确定信息化的定位。智能物流将是物流业未来发展的方向。

智慧交通的核心技术有哪些

每个地方的智慧交通有自己的特性,首先他是区域性的,在者每个城市的基本情况都不一样,最后它的城市的人口质量也不相同,所以每个城市的智慧交通都需要有自己的解决方案,迪蒙智慧交通的一站式解决方案,可以根据你的要求实地考察然后做出整体的解决方案,

智慧交通是在智能交通(简称ITS)的基础上,利用在交通领域中充分运用物联网、云计算、互联网、人工智能、自动控制、移动互联网等技术,通过高新技术汇集交通信息,对交通管理、交通运输、公众出行等等交通领域全方面以及交通建设管理全过程进行管控支撑,使交通系统在区域、城市甚至更大的时空范围具备感知、互联、分析、预测、控制等能力,以充分保障交通安全、发挥交通基础设施效能、提升交通系统运行效率和管理水平,为通畅的公众出行和可持续的经济发展服务。智慧交通系统以国家智能交通系统体系框架为指导,建成"髙效、安全、环保、舒适、文明"的智慧交通与运输体系;大幅度提高城市交通运输系统的管理水平和运行效率,为出行者提供全方位的交通信息服务和便利、高效、快捷、经济、安全、人性、智能的交通运输服务;为交通管理部门和相关企业提高及时、准确、全面和充分的信息支持和信息化决策支持。智慧交通以智慧路网、智慧出行、智慧装备、智慧物流、智慧管理为重要内容,以信息技术高度集成、信息资源综合运用为主要特征的大交通发展新模式。并大量使用了数据模型、数据挖掘、通信传输技术和数据处理技术等有效地集成等数据处理技术,实现了智慧交通的系统性、实时性、信息交流的交互性以及服务的广泛性。智慧交通通常包括:智慧交通基础设施、智慧化交通出行、智慧化交通调度和指挥、智慧化道路交通管理、智慧化港航管理和智慧化路政管理等方面。从另外一个维度来讲,智慧交通可以分为几个体系:通道体系、装备体系、出行服务体系、营运监管体系、营运市场体系、交通指挥中心、交通枢纽体系和交通规划和研究体系。核心来说,智慧交通就是对道路河道、车船、人员和营运企业的全面智慧化管理。

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是“智能”交通监控吧,两者不太一样。智能交通主要是监控车辆行驶记录、交通违章、黑名单车辆报警等。平安城市监控系统是一个很大的系统,它包含智能交通监控、小区卡口监控、街区道路监控、公共场所监控、重要区域监控等等。平安城市监控系统由市公安局监控管理,各子监控系统通过联网组成了一个巨大的监控网络,对公安办案提供了重要的线索。

智慧交通的核心技术

一是车联网。在人工智能和以“电、智、网、共享”为代表的新四化驱动下,引领车联网从第一阶段向第二阶段演进。人机交互逐渐延伸到车辆、车辆与通信设施、车辆与路边单元之间的信息交互。其中,V2X无线通信技术可以将“人-车-路-网-云”等交通参与要素有机结合,不仅可以支持车辆获取比自行车感知更多的信息,还可以推动技术的发展和变革。比如自动驾驶应用,也有助于支撑智慧交通体系建设,推动汽车和交通服务向新商业模式方向发展。二是激光雷达的强度扫描图像。激光雷达有两种基本的成像方式,一种是3D距离成像,大致可以理解为点云;另一种是强度扫描成像,激光被物体反射,根据不同的反射强度值可以得到强度成像图像。强度值包含在点云中,这是光强度分离的核心技术之一。这种定位方式需要预先制作一个特殊的SLAM系统,称为位姿图像,勉强可以算是激光雷达制作的高清地图。三是人机交互。人机交互技术,尤其是触摸屏、语音控制、手势识别技术,很可能在全球未来的汽车市场中得到广泛应用。自动驾驶汽车的人机界面应集成功能设置、车辆控制、信息娱乐、导航系统、车载电话等功能,以方便驾驶员快速、快捷地设置、查询、切换自动驾驶汽车的各种信息。车辆系统,使车辆可以面对面使用。达到理想的跑步和机动状态。四是识别技术。与人眼一样,这款轮式机器人也有自己的眼睛,用于识别道路上的周围车辆、障碍物、行人等。我们眼睛的主要组成部分是眼球,通过调整镜片的曲率来改变镜片的焦距来获得真实的图像。自动驾驶的眼睛是由什么组成的?答案是传感器。包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达,以及红外、超声波雷达等。五是规划决策。决策是无人驾驶体现智能性的核心的技术,相当于自动驾驶汽车的大脑,涉及汽车的安全行驶、车与路的综合管理等多个方面。通过综合分析环境感知系统提供的信息,及从高精度地图路由寻址的结果,规划决策者可以对当前车辆进行速度、朝向等规划,并产生相应的停车、跟车、换道等决策。

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智慧交通(简称ITS)是在智能交通的基础上,在交通领域中充分运用物联网、互联网、云计算、人工智能、自动控制、移动互联网等技术,对交通管理、交通运输、公众出行等等交通领域全方面以及交通建设管理全过程进行管控支撑,使交通系统在区域、城市甚至更大的时空范围具备感知、互联、分析、预测、控制等能力,以充分保障交通安全、发挥交通基础设施效能、提升交通系统运行效率和管理水平,为通畅的公众出行和可持续的经济发展服务。新中新智慧交通解决方案涵盖城市道路、高速道路、公安等多个细分领域。

智能仪器的核心是智慧技术

我觉得核心技术就是人工智能的关键是机器学习,机器学习技术又可以简单分为无监督学习,监督学习,强化学习和它们的混合类型等。但是不管是哪一种技术,建立学习机制的数理模型和其相应的优化方法是最常见的解决实际问题的方法,因此,学习问题的建模技术和最优化技术可以看做是人工智能模型的核心技术。但是不管是哪一种技术,建立学习机制的数理模型和其相应的优化方法是最常见的解决实际问题的方法,因此,学习问题的建模技术和最优化技术可以看做是人工智能模型的核心技术。

人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个领域:它的研究目标是用机器,通常为电子仪器、电脑等,尽可能地模拟人的精神活动,并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力;其研究领域及应用范围十分广泛、例如,自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。在人工智能的应用当中最有趣的应该就是机器人了,其实机器人的范围很广,不仅包括各种外型的智能机器人,还包括一些用于工业生产的、用于代替人类劳动的机器人、现在的机器人技术在制造只有某一种功能的机器人方面已经取得了一定的成果、但是要研制一种多功能、人性化的智能机器人,还需要不少时间。到了那时,我们在科幻片中看到的人类与机器人的矛盾不知会不会成为现实。更多人工智能技术的分析,推荐咨询CDA数据分析师的课程。“CDA课程教你用可落地、易操作的数据科学思维和技术模板构建出优秀模型;聚焦策略分析技术及企业常用的分类、NLP、深度学习、特征工程等数据算法,只教实用干货,以专精技术能力提升业务效果与效率;课程中安排了Sklearn/LightGBM、Tensorflow/PyTorch、Transformer等工具的应用实现,并根据输出的结果分析业务需求,为进行合理、有效的策略优化提供数据支撑;课程涉及大量企业项目案例,加持实战经验,为你进入名企做项目背书 点击预约免费试听课。

计算机技术,即在原有的仪器仪表的检测技术上再加上计算机技术。而所谓的计算机技术实际上就是,根据对仪器仪表使用的要求而编写的判断和执行的程序,而执行这些人工智能的是单片机芯片,及配套电路。比如说现在已普遍使用的数字万用表,中高挡的数字万用表在检测某个参数时,没有具体的档次选择,无论数值的高低它会自动选择适当的量程。这就是数值万用表具有判断的功能,同时还有自动换挡的功能。对于仪器更是有更多的功能,可以将检测的参数、曲线、图形进行储存,可供连接U盘输出,在PC机上进行查看分析。

人工智能是一个典型的交叉学科,涉及到哲学、数学、计算机、控制学、神经学、经济学和语言学等学科,所以人工智能不仅知识量大,而且难度高。

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  • 智慧交通的核心技术
  • 智能仪器的核心是智慧技术
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