浅析人工智能技术在软包装行业中的应用

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随着包装企业生产制造自动化、信息化和物联网技术的快速发展,企业数据精细化管理变得越来越重要,传统ERP对数据的分析功能比较欠缺,一般都是对数据进行简单的汇总、分类统计.在大数据时代背景下,如何挖掘数据背后的信息使得数据能够更好地为企业服务,变得越来越重要.文中针对此问题,以包装生产企业信息化系统应用为例,将神经网络模型、遗传算法等人工智能技术应用到信息化系统中,挖掘数据背后的隐藏信息,实现产品精准报价,生产计划自动安排,产品生产标准自动调节,产品质量追踪与溯源.系统经过企业使用,数据挖掘功能完善准确,实现了预期效果.结果表明将人工智能技术应用到软包装企业信息化系统可以实现对包装材料企业生产过程信息智能监管,实现材料产品数据追踪与溯源,提高管理部门的决策效率,提高数据价值.
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该文介绍了基于Visual Basic语言程序开发,该程序从气田工区数据核算、气井单井数据核查、不同时期报表数据核算对比入手,实现问题输出、相关数据整理.该程序高效核查核算数据,有效减少异常数据、错误数据传播带来的危害,为后续气田开发分析提供更高质量的数据.
图像处理在当今社会各个方面都有应用.随着人工智能的发展和大数据时代数据体量的节节攀升,日常生活中图像也呈现出爆发式增长.面对庞大的图像数据库,需要有效工具来快速处理复杂海量信息.具有不确定特性的粗糙集为图像处理提供有效的手段.
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当前用户在互联网中发布的一些文本信息中包含色情、暴力、政治敏感或恶意广告等不良信息,对网络生态环境造成破坏,特别对广大青少年网民的健康成长影响较大.本文提出一种基于SVM的不良信息识别方法,该方法包括文本标记、文本分词、Doc2Vec文本向量化、SVM不良信息分类器训练、SVM不良信息测试5个步骤.实验结果表明该方法能有效识别网络不良信息,为网络不良信息的甄别提供了一种方法参考.
人们在日常生活中常常会遇到因为遗忘个人物品的摆放位置,导致找不到物品的苦恼;另一方面,由于老年人记忆力衰退、年轻人丢三落四的坏习惯以及小孩戏耍打闹,对定位物品的需求也成为问题.基于家庭场景的特殊性,笔者设想通过“新一代AI可寻物对讲机”这一中控平台,实现对各种贴上电子标签的个人物品的精准定位.随着AI+IOT迅速发展,万物互联成为一种发展趋势.
多目标跟踪领域以基于检测的跟踪方法为主,CenterTrack算法提出了以目标中心点为检测对象,每帧输出基于目标中心点生成的热图以辅助下一帧的检测和跟踪的方法.此方法在保证帧率的前提下有效提升了多目标跟踪准确率,但由于其缺乏对目标重识别的关注,当目标遭遇到遮挡或噪声影响从检测结果中丢失时无法将随后重新出现的同一目标识别为原目标,导致ID切换较频繁.该文在CenterTrack算法模型中加入近期丢失跟踪链队列和重识别模块以改善其在重识别方面的表现.输入商场监控录像并取得跟踪结果后,根据行人目标移动与停驻时间
基于深度学习算法,在交通中不同路况中对重载车辆进行检测与流量统计问题有待解决.首先对YOLOv4原理及主要算法进行介绍;之后进行了数据集的标注等预处理,将数据输入到YOLOv4模型中进行训练;最后对实验结果进行了一定的分析,并进行了模型检测,实验效果较好.该算法基本能够实现对不同路况中重载车辆的检测和流量统计.
在利用神经网络进行文本情绪分析时,不同的词嵌入会得到不同的判断结果.该文对比了由文本自身建立的基线模型和预训练词嵌入模型GloVe以及FastText的识别效果,通过实验得出了在不同情况下两种类型的识别优劣性.此外,针对两种预训练词嵌入,得出高频词汇的缺失对总体结果无重要影响的结论.
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