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,成功控制相機(jī)實(shí)時(shí)采集到鼓輪上中空濾棒端面圖像。關(guān)鍵技術(shù)的突破給團(tuán)隊(duì)成員注入“強(qiáng)心劑”,他們趁熱打鐵,設(shè)計(jì)方案流程、調(diào)整優(yōu)化參數(shù),搭建試驗(yàn)平臺,
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滿18歲的成年人和青少年中采集唾液樣本。研究員馬塞洛·菲洛恩齊·多斯·桑托斯(Marcelo Filonzi dos Santos)解釋道,"這就
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含水率全過程智能預(yù)測控制;探索產(chǎn)品自動(dòng)取樣檢驗(yàn)與生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集應(yīng)用的研發(fā),采取建模分析的方式對生產(chǎn)、檢測設(shè)備的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和分析,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析、預(yù)警
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、工業(yè)數(shù)據(jù)采集、視覺識別、邊緣計(jì)算和智能調(diào)度算法等技術(shù),實(shí)現(xiàn)由商業(yè)訂單響應(yīng)、車輛調(diào)度、裝載、配送直至商業(yè)卸貨全鏈條信息化管理。由公司物流管控平臺匹配訂單后的承運(yùn)車輛到達(dá)廠物流門
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一次“自我為主”的低成本創(chuàng)新實(shí)踐。該項(xiàng)目對接上下游業(yè)務(wù)平臺打通成品物流供應(yīng)鏈各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)鏈,通過物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)數(shù)據(jù)采集、視覺識別、邊緣計(jì)算和智能調(diào)度算法等技術(shù),實(shí)現(xiàn)車輛調(diào)度、裝載
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到底”的工業(yè)以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),裝置生產(chǎn)現(xiàn)場智能巡檢、設(shè)備在線監(jiān)測、工藝實(shí)時(shí)優(yōu)化等應(yīng)用,以及工業(yè)5G專網(wǎng)的通訊支撐,車間構(gòu)建起生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集、傳輸、分析智能高效的管
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局(分公司)落實(shí)“四個(gè)強(qiáng)化”,穩(wěn)步推進(jìn)省級營銷子系統(tǒng)上線工作。一是強(qiáng)化提前部署,精準(zhǔn)完成基礎(chǔ)信息采集工作??朔叭藛T少、客戶多、時(shí)間緊”的困難
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;助力貨源精準(zhǔn)投放。充分發(fā)揮市場信息采集對于市場狀態(tài)反饋的作用,對重點(diǎn)關(guān)注品牌的市場價(jià)、社會庫存、品牌需求等信息進(jìn)行全方位、系統(tǒng)化采集,對當(dāng)前市場狀態(tài)進(jìn)行研判,
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控方針,深度挖掘數(shù)據(jù)信息,助力貨源精準(zhǔn)投放。充分發(fā)揮市場信息采集對于市場狀態(tài)反饋的作用,對重點(diǎn)關(guān)注品牌的市場價(jià)、社會庫存、品牌需求等信息進(jìn)行全方位、系統(tǒng)化采集
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,重視STP項(xiàng)目痕跡管理及資料收集歸檔,按月度清單充分做好相關(guān)方案、材料、調(diào)查等方面資料的歸檔;持續(xù)做好項(xiàng)目App信息采集工作,App信息采集貫穿