Bagaimana robotik menandakan era baharu untuk pembinaan
Industri pembinaan kini sedang mengalami transformasi besar kerana inovasi digital dalam bidang itu semakin memacu hala tujunya. Robotik adalah satu bidang yang diminati khusus kerana ia membolehkan syarikat pembinaan melaksanakan amalan tanpa lemak, meningkatkan kecekapan dan mengurangkan sisa dalam proses pembinaan.
Bagaimana robot memainkan peranan dalam pembinaan
Salah satu contoh robotisasi yang paling menonjol dalam industri pembinaan ialah Robotic Total Station (RTS), alat ukur separa automatik bahawa Juruukur boleh digunakan untuk menyelaraskan jarak, mengukur sudut dan memproses data. Apabila alat disediakan, ia boleh memberi amaran apabila ambang pengukuran dicapai dan mengurangkan keperluan untuk pasukan dua orang untuk mengumpul data. Alat ini, pertama kali diperkenalkan oleh pengintip fotoelektrik pada awal 1990-an, hanyalah satu contoh bagaimana robotik merevolusikan industri pembinaan lama.
Contoh terkini penyepaduan robot yang sangat berjaya dalam pembinaan termasuk penggunaan robot berkaki empat, seperti robot Boston Dynamics’ Spot, dan penggunaan penyelesaian susun atur robot yang telah diprogramkan. Pasaran robot pembinaan dijangka berkembang daripada AS$2.4507 bilion pada 2019 kepada AS$7.8803 bilion pada 2027.
Apabila robotik semakin popular dalam bidang ini, satu anjakan diperlukan untuk mengubah industri pembinaan daripada industri berasaskan kemahiran perdagangan kepada yang memerlukan gabungan kemahiran perdagangan dan teknikal.
Permintaan untuk Kemahiran Kemahiran
Memandangkan robotik pembinaan semakin digunakan secara meluas, terdapat keperluan untuk pekerja yang boleh menguruskan aktiviti teknikal peringkat tinggi dan memahami batasan alatan robotik.
Kemahiran yang semakin diperlukan untuk pekerja binaan ialah pengendalian dan penyelenggaraan robot dan keupayaan untuk mengoptimumkan proses kerja, mengiktiraf keupayaan dan had sistem robotik, dan mengenal pasti sebarang perbezaan yang mungkin memberi kesan kepada keselamatan dan prestasi. Sesetengah kakitangan juga perlu membiasakan diri dengan membina penyelesaian pemodelan maklumat (BIM) dan set data yang digunakan untuk membimbing robot dan menyediakan kecerdasan kontekstual. Paling penting, pekerja perlu kekal fleksibel dan dapat menyesuaikan peranan mereka dengan teknologi baharu.
Membangunkan dan melatih pekerja
Meningkatkan kemahiran pekerja anda dalam menggunakan robot pembinaan tidak semestinya menjadi tugas yang sukar, kerana tidak semua robot adalah kompleks. Ia boleh bermula dengan arahan dalam kemahiran pengendalian robot asas, seperti mengajar robot untuk memulakan dan berhenti, dan dapat mengecas dan membimbing mereka. Di sana, pekerja boleh belajar untuk menyelenggara robot dan merancang serta mengoptimumkan kerja mereka, dengan mengambil kira keadaan tapak, produktiviti, masa operasi dan saiz beban, sebelum beralih ke dunia robot pembinaan yang lebih kompleks.
Apabila pekerja telah membina kemahiran mereka dengan selamat, mereka boleh memindahkan kemahiran tersebut kepada ahli pasukan yang lain, memastikan kos latihan pada tahap minimum. Setelah berada di tapak, kemahiran paling intuitif boleh diajar serta-merta melalui demonstrasi, dan dengan keperluan latihan jangka panjang, majikan boleh membantu pekerja baharu dan sedia ada mengendalikan sistem robotik dengan selamat dan cekap dengan melaksanakan program latihan dalaman dan pilihan belajar sendiri.
Mengendalikan beberapa jentera pembinaan memerlukan latihan dan pensijilan luaran, dan mengendalikan beberapa jentera robotik canggih memerlukan keperluan yang serupa. Majikan akan dapat memanfaatkan alatan simulasi berasaskan AI untuk membangunkan keupayaan dalam senario kesetiaan tinggi. Contohnya, apabila alat robotik yang lebih kompleks seperti pemadat autonomi, jengkaut dan jentolak memasuki pasaran, pensijilan mungkin diperlukan dan latihan simulasi boleh membantu pekerja membiasakan diri mengendalikan jentera ini.
Alat simulasi ialah kaedah latihan yang sangat serba boleh yang boleh digunakan untuk mengajar pekerja pelbagai kemahiran daripada robot memasang bata kepada pencetakan dan pemantauan 3D. Dalam persekitaran simulasi, pekerja boleh menguji gabungan kognisi, penyetempatan, persepsi dan penderia dalam senario kehidupan sebenar. Apabila pekerja menjadi lebih mahir dalam menggunakan alat ini, sistem simulasi boleh disesuaikan untuk meniru keadaan yang lebih berbahaya dan sukar digunakan. Melalui pendekatan ini, pekerja dengan selamat dan berkesan boleh memperoleh pengalaman memandu dalam senario yang kompleks dan berbahaya seperti keadaan cuaca, menyelaraskan armada robot bercampur dan kompleks, dan merancang dan mengoptimumkan keadaan tapak
Adapt Industry# 🎜🎜## 🎜🎜#Robot binaan ialah bidang inovasi dan pembangunan yang pesat. Dengan meningkatkan kemahiran pekerja mereka, syarikat pembinaan dapat membangunkan lebih banyak pasukan berdaya saing yang kekal di barisan hadapan dalam industri, dan menggalakkan organisasi untuk terus menyesuaikan diri untuk berubah dan menyesuaikan diri dengan perkembangan industri baharu, membolehkan syarikat berkembang bersama industri secara keseluruhan. . Selain itu, syarikat boleh memanfaatkan transformasi teknologi industri pembinaan untuk menarik bakat teknikal teratas yang diperlukan untuk pendigitalan masa hadapan
Apabila dunia beralih kepada digital, industri pembinaan juga tidak terkecuali. Satu-satunya pilihan untuk syarikat pembinaan hari ini adalah untuk mula mempertimbangkan transformasi digital dan pilihan peningkatan kemahiran sekarang atau risiko dilupakan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana robotik menandakan era baharu untuk pembinaan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
