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摘要
以新一代信息技术与工业制造为基础，依托人工智能与大数据算法，结合数控机床及数控系统，对融合系统平台进行研究与实现。在生产过程中采集大量的数据，以Docker容器技术进行云平台部署、运维和生产管理；通过TensorFlow平台进行模型训练来完成生产任务的识别与分类；以Pandas、Numpy等大数据工具库加载误差补偿样本数据来进行误差补偿模型的训练。对模型不断进行训练和固化，通过优化产线程序流程及调整工艺参数，最终提高生产效率和产品质量。
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单位贵州大学明德学院
