本课程为精品课,您可以登录eeworld继续观看: 工业4.0未来发展 18.4 社会冲击问题继续观看 课时1:1.1 工业4.0发展 课时2:1.2 工业4.0技术范畴 课时3:1.3 工业4.0工业工程导入 课时4:工业4.0智慧制造与智慧工厂 课时5:1.5 工业4.0实务 课时6:1.6 工业4.0新挑战与现有系統之工业4.0升級 课时7:2.1物联网发展背景 课时8:2.2射频辨识 (RFID) 技术 课时9:2.3射频辨识 (RFID) 工业4.0应用情境 课时10:2.4物联网技术基础 课时11:2.5物联网工业4.0应用场景 课时12:2.6物联网平台简介 课时13:3.1 传感器是什么 课时14:工业4.0与传感器的关联 课时15:3.3 信号调节 模拟数字转换简介 课时16:3.4 UART通讯简介 课时17:3.5 I²C通讯简介 课时18:3.6 SPI通讯简介 课时19:4.1 工具机简介 课时20:4.2 加工模拟与控制器输出的资料 课时21:4.3 以C#程序读取控制器数据 课时22:4.4 以DIAView读取传感器信号 课时23:4.5 以WebAccess读取传感器信号 课时24:应用实例 远端振动监控 5.1 案例及数据采集器简介 课时25:应用实例 远端振动监控 5.2机台振动简介 课时26:应用实例 远端振动监控 5.3 振动传感器简介 课时27:应用实例 远端振动监控 5.4 振动测量数据分析 课时28:应用实例 远端振动监控 5.5 远端测量展示 课时29:应用实例 云端耗能监控 6.1 Arduino Yun简介 课时30:应用实例 云端耗能监控 6.2 电流测量装置制作 课时31:应用实例 云端耗能监控 6.3 力量的测量与荷重元校正 课时32:应用实例 云端耗能监控 6.4 上传测量结果至云端服务器 课时33:应用实例 云端耗能监控 6.5 Linklt ONE简介及温度测量 课时34:应用实例 云端耗能监控 6.6 云端平台实践 课时35:网络实体系统介绍 7.1 网络实体系统定义 课时36:网络实体系统介绍 7.2 网络实体系统技术范畴 课时37:网络实体系统介绍 7.3 系统建模 课时38:网络实体系统介绍 7.4 系统设计 课时39:网络实体系统介绍 7.5 系统分析 课时40:网络实体系统介绍 7.6 网络实体系统机遇与挑战 课时41:智慧型机器人工业4.0应用 8.1 机器人结构分类与制造应用 课时42:智慧型机器人工业4.0应用 8.2 智慧型机器人在工业4.0角色 课时43:智慧型机器人工业4.0应用 8.3 智慧型机器人测量技术 课时44:智慧型机器人工业4.0应用 8.4 智慧型机器人控制技术 课时45:智慧型机器人工业4.0应用 8.5 多机器人协同作业 课时46:智慧型机器人工业4.0应用 8.6 人与智慧型机器人协同作业 课时47:移动机器人之智慧工厂应用 9.1 固定轨道搬运机器人 课时48:移动机器人之智慧工厂应用 9.2 弹性路径搬运系统 课时49:移动机器人之智慧工厂应用 9.3 无人搬运车分派器设计 课时50:移动机器人之智慧工厂应用 9.4 无人搬运车效能评估 课时51:移动机器人之智慧工厂应用 9.5 无人搬运车与设备之介面 课时52:移动机器人之智慧工厂应用 9.6 全自主移动机器人技术 课时53:机械手臂之智慧工厂应用 10.1 机械手臂组成与基本知识 课时54:机械手臂之智慧工厂应用 10.2 机械手臂结构与运动 课时55:机械手臂之智慧工厂应用 10.3 机械手臂物料处理应用 课时56:机械手臂之智慧工厂应用 10.4 机械手臂加工 组装应用 课时57:机械手臂之智慧工厂应用 10.5 机械手臂影像应用 课时58:机械手臂之智慧工厂应用 10.6 机械手臂效能参数与应用案例 课时59:系统建模与分析 11.1 连续系统建模 课时60:系统建模与分析 11.2 离散系统建模:排队模型 课时61:系统建模与分析 11.3 离散系统建模:裴氏图 课时62:系统建模与分析 11.4 排程与分派 课时63:系统建模与分析 11.5 搬运系统建模 课时64:系统建模与分析 11.6 效能分析 课时65: 智慧工厂整合应用 12.1 工业4.0环境与愿景 课时66:智慧工厂整合应用 12.2 工业4.0愿景下的智慧工厂 课时67:智慧工厂整合应用 12.3 智慧工厂与智慧应用 课时68:智慧工厂整合应用 12.4 智慧生产情境案例演示一 课时69:智慧工厂整合应用 12.5 智慧生产情境案例演示二 课时70:智慧工厂整合应用 12.6 智慧物流应用案例 课时71:云端制造 13.1 云端计算和平台基础 课时72:云端制造 13.2 云端计算之架构与应用 课时73:云端制造 13.1 雾计算基础 课时74:云端制造 13.4 协同机器人 课时75:云端制造 13.5 云端机器人 课时76:云端制造 13.6 企业云端制造应用 课时77:大数据基础与应用 14.1 大数据分析发展简介 课时78:大数据基础与应用 14.2 大数据分析架构 课时79:大数据基础与应用 14.3 大数据分析工具一 课时80:大数据基础与应用 14.4 大数据分析工具二 课时81:大数据基础与应用 14.5 大数据可视化分析 课时82:大数据基础与应用 14.6 大数据的整合应用 课时83:大数据与预测性维修 15.1 大数据工业应用 课时84:大数据与预测性维修 15.2 工业物联网 课时85:大数据与预测性维修 15.3 维修管理系统 课时86:大数据与预测性维修 15.4 预测性维修分析技术 课时87:大数据与预测性维修 15.5 预测性维修案例 课时88:大数据与预测性维修 15.6 大户据工业应用案例 课时89:数字制造 16.1 数字制造简介 课时90:数字制造 16.2 同步工程 课时91:数字制造 16.3 数字制造应用 课时92:数字制造 16.4 数字代理(Digital Twin) 课时93:数字制造 16.5 数字物件记忆 课时94:数字制造 16.6 3D打印应用 课时95:工业4.0与产业创新 17.1 连线产品 课时96:工业4.0与产业创新 17.2 产品服务化 课时97:工业4.0与产业创新 17.3 产品即服务 课时98:工业4.0与产业创新 17.4 产品服务化应用案例 课时99:工业4.0与产业创新 17.5 大量定制化 课时100:工业4.0与产业创新 17.6 产品个性化 课时101:工业4.0未来发展 18.1 技术环境的发展 课时102:工业4.0未来发展 18.2 标准和互用性 课时103:工业4.0未来发展 18.3 安全与隐私议题 课时104:工业4.0未来发展 18.4 社会冲击问题 课时105:工业4.0未来发展 18.5 课程回顾与总结一 课时106:工业4.0未来发展 18.5 课程回顾与总结二 课程介绍共计106课时,21小时32分1秒 工业4.0导论 工业4.0的核心为网络系统和物联网,追究其核心实为将数据通讯技术更进一步的将设备环境及程序等结合,使得实体世界也如数字世界般智能学习与运作。 上传者:桂花蒸 猜你喜欢 LDO功率损耗 数字视频软件开发套件(DVSDK)简介 东芝在线展会2016 E2E 中文论坛工程师分享 - Zigbee 3.0 新功能介绍 利用TI SimpleLink蓝牙、MCU和模拟器件构建无线音频解决方案(2) 高速球型摄像头解决方案 TI-RSLK 模块17 - 控制系统 TI 可适用于低流速的高精度超声波流量测量的方案 热门下载 linux驱动(阿南).rar C语言调试常见错误.rar 实现文件的2DIFS_code32 中文 Excel 2000 编程 24 学时教程 自动售货机VHDL程序与仿真 电工仿真学习 微电子学(1984) avR导联的应用价值 任务偏序集驱动的服务组合研究 一个数据结构的课程设计文件,VC++编写.内容为:交通咨询 热门帖子 基于89S52的电子钟(有闹钟)电路图和程序,目前还没有人可以做出来的 基于89S52的电子钟(有闹钟)电路图和程序,目前还没有人可以做基于89S52的电子钟(有闹钟)电路图和程序,目前还没有人可以做出来的LZ到底是你有还是你想要????回复:基于89S52的电子钟(有闹钟)电路图和程序,目前还没有人可以做出来的;P;P;P要图就直说,还绕弯回复:基于89S52的电子钟(有闹钟)电路图和程序,目前还没有人可以做出来的你要是有的话可以发给我谢谢了aiwuya521@126.com回复:基于89S52的电子钟(有闹钟)电路图和程序,目前还没有人可以 luojianghui_ha 关于lCD! 重发一贴 我在引导程序里面改过之后(显示几个填有不同颜色的矩形框),可以正常显示!-----------------------------------------------------------------但在进入系统之后就不正常了!只能显示一半!右边一半没有显示-----------------------------------------------------------------不知道是为什么?哪些参数会导致这种显示呢?时钟?buffer大小?地址?关于lCD!重发 fengjia 请教一个元件问题 差分输入用的VISHAY的孪生JFET管2N5565的管身上有写HOT是什么意思?请教一个元件问题没用过这个管子,能不能放个图上来???Re:请教一个元件问题 VKLAM 正确理解A/D转换器的输入 许多嵌入式应用都会用到A/D转换器。然而,如果错误连接了A/D转换器输入端的电路,就会无意识的破坏A/D转换的测量。图1:A/D转换器的典型应用图1是A/D转换器和集成采样保持(S/H)电路的典型应用实例。这是一个非常简单的应用,几乎不可能出现错误连接。然而它确实是错误的,由此检测到的A/D转换器的数值将低于预期的数值。要了解错在哪里,我们就得先检查采样保持电路。如今的采样保持电路远比图例中的电路要复杂得多,但基本的原理还是相同的。在采样过程中开关处于 wstt 有段ARM汇编代码不理解,请高手指点. IMPORT|Image$$RO$$Limit|IMPORT|Image$$RW$$Base|IMPORT|Image$$ZI$$Base|IMPORT|Image$$ZI$$Limit|在开发板上写C代码时,要先ARM汇编程序初始化,然后才可以执行C代码.可是我对初始化代码不是很理解,请高手详细解释一下.上面只是其中的一部分.下面是完整的.IMPORT|Image$$RO$$Limit| ldfree 《动手学深度学习(PyTorch版)》7、循环神经网络 一、循环神经网络产生的背景到目前为止,我们遇到过两种类型的数据:表格数据和图像数据。对于图像数据,我们设计了专门的卷积神经网络架构来为这类特殊的数据结构建模。到目前为止我们默认数据都来自于某种分布,并且所有样本都是独立同分布的(independentlyandidenticallydistributed,i.i.d.)。然而,大多数的数据并非如此。例如,文章中的单词是按顺序写的,如果顺序被随机地重排,就很难理解文章原始的意思。同样,视频中的图像帧、对话中的音频信号以及网 xinmeng_wit 网友正在看 RBMs are infinite sigmoid belief nets 零状态响应的ZT求解 转移函数矩阵&系统自然频率 简单微分方程对应的框图 LL(1)分析算法6 原理图库元件模型的组成介绍01 基于SPI协议的Flash驱动控制(全擦除五) 支持多通道的32Gbit/s 信号质量分析仪——MP1800A