典型文献
面向离散制造业的深度学习无代码开发平台
文献摘要：
深度学习技术在现代离散制造业中有很多应用场景,是支撑离散制造业由数字化、网络化阶段向智能化转型的关键技术之一.对离散制造业的从业者而言,使用传统开发方式,应用深度学习技术解决生产场景中问题的学习成本很高,需要从业者同时具备较深的开发能力和深度学习知识背景.为了尽可能地降低离散制造业从业人员进行深度学习功能开发的成本,在对离散制造业的特性、深度学习在离散制造业的应用情况和人工智能开发模式进行充分了解之后,提出了适用于离散制造业的深度学习无代码开发平台的构建方案,并进行了实现,最后应用企业级的项目进行了应用效果对比,证明了该开发平台的优异性能.
文献关键词：
离散制造业;深度学习;无代码开发;人工智能;球墨铸管
中图分类号：
作者姓名：
王宇;王挺;宋纯贺;崔勇;王怀震;祝景阳
作者机构：
中国科学院网络化控制系统重点实验室,辽宁 沈阳 110016;中国科学院沈阳自动化研究所,辽宁 沈阳 110016;中国科学院机器人与智能制造创新研究院,辽宁 沈阳 110169;沈阳中科博微科技股份有限公司,辽宁 沈阳 110179;上海波士内智能科技有限公司,上海 201600
文献出处：
引用格式：
[1]王宇;王挺;宋纯贺;崔勇;王怀震;祝景阳-.面向离散制造业的深度学习无代码开发平台)[J].计算机集成制造系统,2022(07):2091-2101
A类：
无代码开发平台,球墨铸管
B类：
离散制造业,深度学习技术,多应用场景,智能化转型,开发方式,学习成本,学习知识,知识背景,学习功能,功能开发,开发模式,构建方案,企业级,效果对比,优异性能
AB值：
0.179444
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