数控机床维修论文参考文献,数控机床维修论文参考文献有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数控机床维修论文参考文献的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数控机床维修论文参考文献的解答，让我们一起看看吧。

1. plc可以做机械设计毕业论文吗？
2. AI技术目前很发达了吗？

plc可以做机械设计毕业论文吗？

可以，PLC与机械专业结合，将PLC应用于机电一体化设计，测试与诊断都是可以作为毕业论文的，如机械手，机械臂都是可以运用PLC进行设计分析和计算的，PLC还可以与数控机床编程结合作为论文题目，都是符合机械设计论文方向的，可以选题的范围很广泛。

AI技术目前很发达了吗？

目前人工智能有哪些能力？请看：

一，听

人工智能可以听懂人类说的吗？目前来说已经不是什么难事，它就是语音识别（ASR）技术，即让机器通过识别和理解过程，把语音信号转变为相应的文本或命令的技术。语音识别技术发展到今天，特别是中小词汇量非特定人语音识别系统识别精度已经大于98%，对特定人语音识别系统的识别精度就更高。

二、说

机器人能开口说话吗？当然可以。随着人工智能技术的发展，智能客服机器人渐渐进入客服岗位，帮助企业降低人工成本，提高工作效率。智能客服机器人集成了语音识别、语义理解、知识图谱、深度学习等多项智能交互技术，能准确理解用户的意图或提问，再根据丰富的内容和海量知识图谱，给予用户满意的回答，系统可覆盖金融、保险、汽车、房产、电商、***等多个领域。

三、读

读书太累？让人工智能为你读书、读新闻、读***，也是可以的哦。这就是语音合成（TTS）技术，它是将计算机自己产生的、或外部输入的文字信息转变为可以听得懂的、流利的汉语口语输出的技术。

讯飞在线语音合成服务提供了众多有特色的发音人（音库）供您选择。其合成音在音色、自然度等方面的表现均接近甚至超过了人声。而且能够通过切换语音引擎、重复朗读、放慢或者加快朗读速度、调高或者调低朗读音调等功能帮助学生学习外语，提供包括中、英、日、韩等几十个语音引擎，还支持粤语、东北话、四川话等各地方言呢。发音标准，语气感***彩丰富，几可乱真。

基于对人工智能（AI）的广泛接受的定义，也就是关于将某种人类级别的认知放入机器中的知识，当今尚不存在AI。

确切地说，具体术语是弱AI，这就是我们今天拥有的东西，实际目标是构建强AI。

人工智能是计算机科学/工程学领域的一个广阔领域，旨在将人的智能融入机器中。到目前为止，我们已经成功地为机器提供了视觉，自然语言和游戏方面的相当先进的感知技能。

但是，诸如推理，视觉理解，自然语言理解以及广泛的功能之类的才是智能巅峰的东西仍然难以捉摸。

人们会害怕强大的AI，这是因为显而易见的后果，例如失去工作或从地球上彻底歼灭人类。

媒体以及很多传统工业企业营销，非常热衷挑起大多数人对AI的恐惧，因此他们的大多数作品都是吸引人的并且引起恐惧，例如“ 人工智能制造人工智能”，这种标题会成为流量的巨大诱饵，以便他们向其网站发送更多流量。 这种东西使大多数尚不了解AI当前局限性的人感到迷惑。

在其他时候，研究人员应归咎于诸如“超越人类水平的表现等等”之类的头衔，这种事情可以使人们不寒而栗。 但是事实是，这种AI离我们很遥远，所以我们可能应该更担心的是一个巨大陨石撞击地球，而不是担心某个实验室里的科学家突然创造出了恐怖的强AI。

虽然人工智能领域已经取得并继续取得巨大进步，但我们距离实际的强AI情况还非常遥远。 因此，媒体更喜欢使用标题党标题，而不是真的从深度技术来解读实际情况，它们会掩盖很多东西，从而吸引更多的受众。

真正热爱技术并且专业的人员不会恐惧，在未来强AI到来之前，无论是技术防护手段还是法律都会趋于完善，不太可能让科技成为人类整体的坟墓。

因此，下次您从媒体文章中阅读有关AI的文章时，请不要相信那些危言耸听的一切。

由于自己从事AI领域，从实际使用的角度来回答一下。

AI技术可以简单理解为人的各种能力的扩展或者延伸，比如脑力、语言沟通、视觉、听觉、操作（手的能力）、行走（腿的能力）等各个方面。

现在AI的脑力刚刚处于起步阶段。根据特定的规则、输入相应的数据，可以进行一定程度的分析和预测。20年前，孙正义预测芯片的晶体管的数量在2018年左右会超过人脑的神经元的数量，事实上2018年左右出现超越。但是，这并不意味着芯片比人聪明。但是在大规模计算能力方面，AI已经走在人类的前面。在需要灵活性、自主性判断方面，还有很长的路要走。总的来讲，AI还处于人的婴儿时代。

最近几年，AI的视觉识别（机器视觉）能力已经得到大幅度提升。摄像头、传感器以及视觉计算，都极大地提升了AI的能力。在人脸识别、姿势识别、行为识别等领域已经获得了巨大的进展。比如人脸识别方面，日常生活中的主要应用场景的人脸识别基本上没有什么问题。

恩很发达，前年google推出的bert在各个领域已经开始碾压人类，这还是在机器最不擅长处理的自然语言领域，我们不是一直说我们与动物最大的区别就是语言吗？

至于其它的领域，什么语音识别，图形图像估计早就碾压人类了。

好比无人驾驶，特斯拉的事故率和人类的事故率对比下就知道了。说实话真的不喜欢百度这家伙公司，说自己是ai公司不过是追着国外fb，google的尾随者。这种公司也就在国内骗骗钱。

作为一名AI领域的科技工作者，我来回答一下这个问题。

首先，当前AI产品的实际应用情况可以用一句话来概括，那就是“智商偏科，情商为零”，虽然这种说法存在一定的片面性，但是也能够在很大程度上说明一定问题。总的来说，当前的AI依然处在行业发展的初期，也就是通常所说的弱人工智能阶段。

影响AI发展的因素集中在三个方面，分别是算法、算力和数据，当然AI产品的应用与不同的场景也有较为密切的关系。

在当前产业互联网的推动下，AI算法的迭代速度还是比较快的，当然这是从应用的角度来看。AI算法的迭代速度必然会随着大数据和云计算的发展而不断提升，基于算法上的创新也是很多人工智能研发人员的重要工作任务。

数据对于人工智能产品的研发也具有非常重要的意义，因为无论是算法训练还是算法验证，都需要大量的数据作为支撑。随着当前大数据技术体系的不断发展和成熟，数据对于人工智能的研发也在产生越来越积极的影响。目前很多智能体之所以有了越来越好的功能表现，一个重要的原因就是有了更多的数据支撑。

人工智能领域的研发对于算力的要求也非常高，目前在云计算和边缘计算的推动下，算力也有了较大幅度的提升，这对于未来智能体走向生产环境有非常直接的影响。5G通信的落地应用将加速边缘计算的应用和发展，未来“云+边”的技术方式可以为人工智能产品提供更加有效的算力支撑。

最后，由于人工智能对于工业互联网的发展具有重要的意义，所以未来人工智能领域的创新会越来越多。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

到此，以上就是小编对于数控机床维修论文参考文献的问题就介绍到这了，希望介绍关于数控机床维修论文参考文献的2点解答对大家有用。