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工序、机台(产线)环境下的排程要点

单一工序,资源种类. 工序,单一资源种类(较少见). 工序,资源种类.   下面对上述四种生产计划进行逐一分析,本文的分析,着重于计划的优化实现,而不是硬性规则的确保。...例如在印刷生产中,对排在最后的手工工序制定生产计划时,需要根据各个产线的人力安排情况,按比例安排定额任务。这些情况可使用“单一工序、单一种类”资源计划。...工序,资源种类   多个工序,资源种类的和产计划,也是目前最为常见,也是最为复杂的生产计划,是本文讨论的重点。工序与前一个问题一样,是针对整个产品的工序路线进行排产。...工序与机台的场景描述 规划过程中用到的概念。...实际工序机台生产计划中的约束   在实际制造中,除了上述讨论的三个主要约束外,还会存在非常企业自身业务场景相关的限制因素,会更大程度上限制生产活动的执行。

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.NET Core线 (5) 常见性能问题

上 .NET Core多线程(3)异步 - 下 .NET Core多线程(4)锁机制 .NET Core多线程(5)常见性能问题 去年换工作时系统复习了一下.NET Core多线程相关专题,学习了一线码农老哥的...虽然这个数值并不高,但是对于这个已经运行了7年的大单体老系统(.NET 4.5的大Shi山)而言,已经是线上很不稳定了,经常可以看到客服发来的客户抱怨的ticket。...(6)新增了两台应用服务器分流压力 2021年开始研发中心内部各团队应用开始疯狂调用该系统接口,每分钟请求量达到了1500+左右,造成了原本只是对外部客户服务的应用服务器压力增大,因此新增了两台应用服务器将所有其他团队的内部应用的...service请求流量切分到独立的三台服务器上,内外部客户的流量分开,优先保证外部客户的可用性。...参考资料 一线码农,腾讯课堂《.NET 5多线程编程实战》 不明作者,《Task调度与await》 作者:周旭龙 出处:https://edisonchou.cnblogs.com 本文版权归作者和博客园共有

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智能商业》新定位:点——线——面——体

互联网上的线,最直观的价值就是去中心化,减少中间环节 与“点”和“点”互动成“线”相似,“线”与“线”相交、互助、协同,“面”也就呼之欲出了。...“线”与“线”交织在一起,互相影响的“线”越多,则“面”越宽广。...到“面”这一级,平台的形态才真正确立 再也不要简单地认为淘宝只是一个购物广场,如今它已经变成一个旺盛的生态系统 开放,连接,扩大网络 回顾淘宝的历史,它的神奇之处就在于 ,一条零售线能侧重如此的“点”...发育,延伸出这么的“线”,并逐渐蔓延形成“面”,向“体”的方向发展。...“点”自由分布、按需聚成的“线”,将远比过去封闭的“线”更有活力

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智能制造车间生产线可视化

本文将以芯片生产流水线车间为例,介绍丰富的2D、3D 组态进行可视化数字孪生,搭建出一个生产线可视化系统。打造集智能化、绿色化的数字型智慧车间。 ​...由常规的人工巡检转换为智能巡检,及时了解设备的健康状态,降低了工厂运作人工成本。以动画的形式展现产线芯片的生产加工过程,动画能进行播放、暂停与重置。 ​ ​...用户通过 PC 端、 PAD 或是智能手机,只要打开浏览器可随时随地访问三维可视化系统,实现远程监查和管控。...可视化赋能行业的智能制造与数字化转型,让产业运维可追溯管理,让设备运行可监控管理,让万物”互联互通”。 ​...智能制造之芯片生产线可视化管理平台集监查和管控为一体,实现了工业可视化,解决了制造商实时监管困难,数据繁杂不够清晰等难题。

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基于边缘辅助极线Transformer的视角场景重建

基于边缘辅助极线Transformer的视角场景重建[J]....电子与信息学报编辑:一点人工一点智能原文:基于边缘辅助极线Transformer的视角场景重建01  引言为计算机视觉领域广泛研究的核心问题之一,视角立体几何( MVS)通过具有重叠区域的幅图像以及预先标定的相机参数...为了缓解上述问题,本文提出基于边缘辅助极线Transformer的多阶段深度推断网络。...利用极线Transformer的跨注意力机制显式地对不同视角下构建的代价体进行3D建模,并结合辅助的边缘检测分支约束2D底层特征在极线方向的一致性。...05  结束语本文提出一种基于边缘辅助极线Transformer的视图深度推断网络。首先将深度回归转换为深度值的分类进行求解,可以在有限的深度采样率下保证深度推断的准确性。

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百度智能搜索到底有智能

其实,机器认知世界的方式,也不仅仅局限在自然语言,还包括对语音、视觉等模态信息的综合应用。 为此,百度重点研发了知识增强的跨模态深度语义理解技术。 ?...智能模搜索技术 2015年,百度就提出了模搜索的理念,探索从文本搜索向语音、视觉、视频等模态搜索的演进。...智能搜索不只是搜索 说了这么,有没有觉得日常的搜索背后,涉及到的信息量属实庞大? 在今天,信息的获取方式看似便捷,但海量资讯涌来的同时,也带来了越来越多的无效信息。...在这样的背景之下,智能时代的搜索不再是简单的信息检索,而是人们与信息、服务等各种解决方案之间的高效连接方式。 此外,智能搜索和智能推荐融合,还会进一步扩大化这种效率的提升。...而作为人工智能技术的第一块试验田,不论是搜索还是机器都在不断进化,搜索现在也确实成为了人工智能技术的集大成者。

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ThinkPHP6.0 自动应用部署、应用智能识别

本文前提:在应用模式中 1. 自动应用部署 官方手册原文 应用模式 2. 自动应用模式的URL地址默认使用 3. 应用智能识别 1....自动应用部署 官方手册原文 应用模式 ---- 通过index.php入口文件访问的话,并且没有设置应用name,系统自动采用自动应用模式 如果没有指定访问的应用,自动访问默认应用 http://...自动应用模式的URL地址默认使用 ---- 访问admin应用 http://serverName/index.php/admin 访问shop应用 http://serverName/index.php...应用智能识别 ---- 应用不存在时,系统会自动切换到单应用模式,并进行全局路由(route/*.php)匹配检查 如果希望应用不存在的时候,直接访问默认应用的路由 在全局配置文件 config/app.php

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图文帖智能封面提取方案

一个好的封面能明显提高用户的点击欲,而对于不少UGC内容的帖子,用户也不会去指定封面,这时智能提取封面就显得尤为重要。...本文主要跟大家分享一下我们团队最新开发的智能封面提取方案。...封面提取流程 针对以上需求,我们提出了一种图文帖的封面提取方案,其主要流程如下: 可以看到单张图片处理的流程主要包括人脸检测、显著性检测、区域提名和区域打分(其中长图分割属于异常流程,非必经主流程)。...长图分割 在波洞星球App中有大量的长图,如果不加以分割可能会造成几个问题:首先,人脸检测的输入尺寸是416x416,长图下采样到这个尺寸后已经无法检出人脸;其次,在显著性检测中耗费大量计算资源;再次

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人工智能在空调焊接产线中的应用

”预测显示在2020年年底之前,制造市场上25%的商品生产线将由取放机器人占据,2020年底,25%的制造业的管理者将利用人工智能改进其生产管理系统,截至2021年底,50%的制造企业将以某种形式应用人工智能...目前生产线存在的问题主要有: 空调底座焊接产线老旧、相对固化,存在大量非结构化因素,限制了产线改造的灵活性,产线无法进行运动-暂停-运动的连续间断工作模式,只有连续工作和持续暂停模式,对整体智能化改造带来了困难...解决方案 3.1 系统解决方案 针对第二部分的问题阐述,我们在现有的生产线基础上进行增量式智能改造。...为了更好的展现和解释空调底座焊接产线的增量式智能改造; 图1展现了空调底座焊接产线智能改造系统流程图, 图2展现了空调底座焊接产线智能改造结构框图。 ? 图1 空调底座焊接产线智能改造系统结构图 ?...图2 空调底座焊接产线智能改造系统流程图 通过构建的智能化检测系统取代了线上的人工肉眼检测,不仅节约了人工成本、提高了检测效率,同时降低人员在生产过程中发生生产事故的可能性。

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Petuum:Neurobots产品线精简智能过程自动化

人工智能平台公司Petuum公开了Petuum Neurobots,这是一系列智能过程自动化(IPA)工具,为机器人过程自动化(RPA)提供前沿的人工智能功能。...Petuum创始人兼首席执行官Eric Xing博士说,“我们相信,为了取得更好的商业成果,不同行业、不同规模的所有公司都必须能够使用人工智能技术。...Neurobots是Petuum更大战略的关键部分,该战略旨在提供最先进的人工智能,将RPA机器人转变为具有认知能力、能够学习、思考和协作的智能体,从而实现完全可操作的业务自动化。”...目前的使用案例包括房地产,酒店和租赁物业,商店商品安置,销售关联以及智能城市等。 END

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线互联网智能推荐系统架构演进

整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样,部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。...从相关、相似的产品推荐过渡到特征、多维度、用户实时行为、结合用户场景进行的全方位智能推荐。 ?...在移动互联时代,屏场景非常普遍,整合用户在屏的信息,能使个性化推荐更精准。屏整合的背后技术是通过前端埋点,用户行为触发埋点事件,通过点击流系统进行屏的行为信息收集。...用户画像在京东各终端的推荐产品中都有应用,618推出的智能卖场是用户画像的典型应用场景。智能卖场的产品包括发现好货、个性化楼层、秒杀、活动、优惠券、分类、标签等。...Openresty是一种高性能的Web服务器,能够承受很高的QPS,并且具有很高的稳定性,它的这两点特性保障了服务的稳定。 数据抽取系统把服务器集群磁盘上的数据抽取到临时仓库。

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