智能制造对实时性与自适应提出更高要求，传统深度学习模型（CNN、LSTM、Transformer）在动态环境下存在算力消耗大、因果建模弱等不足。液态神经网络（LNN）凭借输入驱动的动态时间常数和较强的鲁棒性，在非平稳数据处理与实时控制中展现独特优势。本文回顾 LNN 的理论基础与典型模型，梳理其在过程控制、生产管理及供应链优化中的应用，并总结算力需求、数据依赖、系统兼容与可解释性等挑战，提出轻量化

在科技和经济飞速发展的背景下，人力成本不断上升，给许多行业带来压力。为了解决这个问题，许多行业开始使用机器人代替传统的人力劳动，这已成为趋势。码垛机器人是一种结合高新技术与工业生产的产物，具有诸多优势，可以更好地服务于工业生产。

三维模型轻量化技术研究综述 摘要：本文系统阐述了三维模型轻量化的多维度技术路线，包括几何层面的顶点聚合与边折叠算法（如QEM）、属性层面的多属性保真技术、拓扑层面的网格重构与图优化方法，以及数据压缩编码与智能驱动优化策略。研究指出，当前轻量化技术已从单纯几何简化发展为融合几何-语义的多属性协同优化体系，并呈现向深度学习、强化学习等智能方法演进趋势。未来研究方向将聚焦端到端联合轻量化、跨模态一致性保

本项目开发了一个基于Vue3和Express的AI聊天网站，前后端分离架构。前端使用Vue3+Vite实现响应式界面，后端通过Express代理调用DeepSeek API，隐藏密钥确保安全。核心功能包括：流畅的聊天界面、上下文记忆、流式输出效果。项目特色：1) 采用.env管理敏感信息；2) 实现CORS安全策略；3) 支持本地快速部署。该方案既可作为学习Vue3和Node.js的实践案例，也可

摘要：Quadric Error Metrics（QEM）算法是三维模型轻量化的里程碑式工作，通过顶点二次误差矩阵定量描述几何偏差，实现高保真网格简化。该算法以数学严谨性著称，支持误差量化计算和全局传播控制，具有O(n logn)复杂度，适用于百万级面片实时处理。核心流程包括误差矩阵构建、边折叠计算和优先队列优化，并衍生出属性保持、特征保护等改进版本。QEM已成为游戏引擎、CAD等领域的标准简化方

本文探讨了AI技术在智能制造中的关键应用，聚焦两大核心场景：1）基于多模态大模型的零缺陷质检2.0系统，通过小样本学习、主动学习和可解释判废机制，实现高精度视觉检测；2）预测性维护与运维Copilot系统，结合RUL预测和知识增强生成技术，构建从设备监测到智能工单的闭环。实践案例显示，AI质检可使召回率提升至98%，预测性维护能减少45%计划外停机。

本文探讨了AI技术在智能制造中的关键应用，聚焦两大核心场景：1）基于多模态大模型的零缺陷质检2.0系统，通过小样本学习、主动学习和可解释判废机制，实现高精度视觉检测；2）预测性维护与运维Copilot系统，结合RUL预测和知识增强生成技术，构建从设备监测到智能工单的闭环。实践案例显示，AI质检可使召回率提升至98%，预测性维护能减少45%计划外停机。

扩散模型正从AI艺术创作走向工业制造领域，成为制造业数字化转型的关键技术。该技术通过"加噪-去噪"机制，能高效生成产品设计、优化生产工艺并预测设备故障，在工业设计、生产调度、工艺控制等环节展现出强大潜力。其优势在于提升设计创新性、增强生产灵活性、实现预测性维护，推动制造业向绿色化、个性化方向转型。尽管面临算力消耗大、数据依赖强、可解释性不足等挑战，但扩散模型仍被视为工业4.0向

四个现象合并