大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机械设计培训范文的问题，于是小编就整理了2个相关介绍机械设计培训范文的解答，让我们一起看看吧。
设备改造范文？
一． 改造方案设计依据： 本公司受理**公司维修工程项目设计任务书，要求对**部《***********》项目设计任务后，根据**部提供的*********系统改造要求，结合本公司多年来的实践经验，作出以下改造设计方案。 二． 项目概况： *********重要设备之一。由于该*******装置是***开工初期使用的设备，其设备结构较为陈旧，在十几年的使用过程中，元器件老化，技术性能落后，故障频繁较高，已超使用的经济寿命，增加维修费用。该产品制造商家已对此装置属淘汰，更新和停止生产的产品无修复备件供应。为此**部提出改造来提高设备的技术水平。 三． 可行性和改造设计方案： *******控制各类工业设备，经过近五十多年的技术完善和改进，目前已经在软、硬件等方面较为完善，并在国外发达国家广泛使用，其优点在此不赘述。 在国内各行业广泛使用，它的应用范围非常广泛，工业行车（起重设备）、建筑机械、港口机械、铁路机车和调度、水泥泵车、汽车制造、高空作业、工程机械等，凡是工作环境恶劣，操作视野不清，控制电缆架设不便，维修难度大的设备，均可以通过采用*****操作，来提高操作人员的安全性和减少设备的维修量及维修成本。 ****系统的选择主要取决于使用控制的功能点数目，控制点越多，**系统的要求越高，**部此次的**************系统改造，根据本公司多年来积累的*********系统改造项目经验推荐选择如下： 本公司推荐选用：******系统。 布置如图：（附件） 装置功能、参数介绍（省略） 四． 工程结算： 整体设计费用：60000元； 材料费用： 12000元； 施工费用预算：40000元； *****公司
计算机图形学与机器学习（深度学习）怎么结合起来？
恩，题主的这个问题的范围真的比较广，尤其是计算机图形学包括的内容实在是太广了，我百度了下包括：1）计算机辅助设计与制造；2）计算机辅助教学（CAI）；3）计算机动画；4）国土信息和自然资源显示与绘制；5）科学计算可视化；6）虚拟现实等等。在深度机器学习与人工智能飞速发展的今天，在这些领域应该都会有所体现。而我本人因为正在进行计算机视觉方向的学习，因此只能就我所接触到的，非常小的计算机图像学分支---计算机图像形态学，来谈谈这个方面与计算机深度学习一些联系。希望能够抛砖引玉引起大家的一些兴趣。
1）先介绍一下传统的图像形态学是什么，让大家有一个感性的认识。图像形态学的数学基本思想是，使用具有一定形态的结构元素，去度量和提取图像中的对应形状，如边界、骨架、突出部分等，以达到对图像进行分析和识别的目的。基本的操作有：膨胀，腐蚀，canny操作，分水岭算法等。下面我来举个栗子(*^▽^*)。比如：我之前做过一个课题：自然语言处理---将字符从自然背景下提取出来（就是把字母从图片中抠出来）。期初当然是想到用图像形态学来做了啦。利用膨胀和腐蚀如图：
能够简单的将一些背景杂项和噪音点去除，再经过二值化处理只留下文字，感觉还不错哦。。但是，这对于简单情况还可以，真正到自然场景下就不好搞了。例如这样：
这种情况简直是“爆炸”，有植物，有建筑物，字还是斜的。。。颜色五颜六色。这种情况困扰了科学家很久，直到深度学习和深度神经网络的提出，比如CNN卷积神经网络。RCNN，fast-rcnn、faster-rcnn等目标等目标检测的深度学习技术提出后，问题才得到了较好的解决。
可以看到这些基于深度学习的图像检测技术对各种物体（不仅仅是文字）包括人在内的各种物体都有很好地检测识别率。
2）从传统的图像形态学到深度学习的飞跃到底是什么？
对于这个问题现在大家的意见是比较一致的，那就是特征的选择问题。传统的图像形态学特征选择是人工定义的，例如定义短宽的像素是和像素差值才算作是物体的边界；针对一副图片设定多大的阈值才可以比较好的去除背景杂音只留下文字。等等。因此对于复杂自然背景的图片，使用人工去逐一确定各种参数，提取形态各异的图像特征，是不现实的---专业叫缺乏鲁棒性或健壮性，有时甚至是定义不出来的。例如人脸识别，人工很难去用数字或公式去定义两张图像的人脸是不是同一人。于是就要借助于深度学习技术了，深度学习对事物特征的提取是一种“隐式”的定义，这种隐式特征的定义是由不断学习而得来的。神经网络结构复杂，参数众多因此可以拟合出比较复杂的特征。这就像我们人类的学习过程，从小我们就在生活中不断的学习，当我们见过无数的影像，逐渐能分辨出人，桌椅板凳，小动物等等，例如我们能分辨出狗狗和猫咪，很熟练以至于一眼就能分辨出来，但问我们为什么狗是狗，猫咪是猫咪，分辨的公式或参数是什么，我们很难回答，这就是隐式的特征（于此对应的是显式的定义，例如：同一平面内，永不相交的两条直线称为平行线）。
这就让图像形态学插上了腾飞的翅膀，再也不用人工去定义一些参数，阈值了。因为深度学习的强大拟合能力可以让人工神经网络自己去学习这些物体的特征，还能学的不错~~。能让计算机也学会分辨“狗”是“狗”并一眼就认出来，而不用人工去费力气的定义狗的特征：“四条腿”，“有尾巴”，“旺旺叫~”，“可爱~”等等。
因此，我想这种对图像特征的定义，由人工到机器自动学习的巨大改变，应该就是计算机图形学与机器深度学习结合的一个典型范例吧。希望我的这一回答对题主有帮助。
到此，以上就是小编对于机械设计培训范文的问题就介绍到这了，希望介绍关于机械设计培训范文的2点解答对大家有用。