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文中收集了3 498条不同成因类型的锆石微量元素数据,并通过测试和运用随机森林、支持向量机、人工神经网络和k近邻等4种机器学习算法,最终得出准确率为86.8%的线性支持向量
珞石(ROKAE)致力于新一代协作机器人、医疗机器人、打磨机器人、工业集成系统及高端智能装备的技术研发与开拓创新,帮助企业持续提高生产效率、改善产品质量、提升安
2023年2月28日 目前业界对锆石镶嵌机器人的介绍,经常采用的是自动化,而不是智能化。 很多人觉得机器人很傻,而不是智能。 因为目前机器人的应用多是机械化的点到点作
事实上,锆石微量元素组成的影响因素是非常复杂的,它不仅仅受岩浆成分的控制,还会受到诸如岩浆演化(例如矿物的分离结晶)、包体矿物、后期蚀变、晶格结构(例如晶格应变模型)等因素的影响( Zou et al., 2019
2023年6月1日 文章中提出的半监督机器学习方法是从非均变论的角度出发,能够对已标定大地构造背景或花岗岩类型的锆石(从太古宙到显生宙)进行准确识别,其精度(大于89%)明显优于传统的二维判别图解(
珞石机器人研发中心系统工程师任赜宇博士为大家分享协作机械臂的设计解析及应用。 任博士主要分享协作机械臂的技术背景、性能需求,从而引出协作机械臂及其关节的设计和
2023年5月30日 将调试好的高维机器学习模型应用于澳大利亚杰克山的冥古代锆石表明,这些锆石主要结晶于大陆弧形成的岩浆中(90%),其中45%属于s-型熔化物。
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