我爱电脑技术论坛文章列表:

• 1、2022年世界互联网大会乌镇峰会网络安全技术发展和国际合作论坛举行
• 2、CNCC技术论坛｜演化计算进展、应用与未来
• 3、未来者说STICK论坛南山书城举行聚焦新技术与无限海洋
• 4、ABB机器人故障维修大全
• 5、CNCC技术论坛丨深度零售：智能科技改变新零售

2022年世界互联网大会乌镇峰会网络安全技术发展和国际合作论坛举行

11月10日，2022年世界互联网大会乌镇峰会网络安全技术发展和国际合作论坛在浙江乌镇举行。中国国家互联网信息办公室副主任曹淑敏出席论坛并致辞。

曹淑敏表示，党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视网信事业，统筹发展与安全。在习近平总书记关于网络强国的重要思想指引下，我们始终坚持系统部署和全面推进网络安全和信息化工作，夯实网络安全工作基础，提升网络安全防护能力，加强网络安全宣传普及，深化网络安全国际合作。

曹淑敏指出，当今世界正经历百年未有之大变局，面对互联网发展和安全的新风险与新挑战，国际社会应当加强网络空间团结协作、维护公平正义、共享数字红利。借助本次论坛，希望与国际社会共同努力，本着相互尊重、相互信任的原则，深化国际合作，尊重网络主权，维护网络安全，共同构建和平、安全、开放、合作的网络空间。

曹淑敏在致辞中提出四点建议：一是维护和平安全。网络空间是人类共同的活动空间，各国应共同努力打击网络犯罪、维护网络安全，应当坚持构建网络空间命运共同体、人类命运共同体理念，让互联网成为和平之网、安全之网。二是增进包容互信。应当充分利用世界互联网大会等国际平台，深化信任、增进交流、扩大共识，倡导尊重各国网络空间主权，共同反对将网络安全问题政治化，致力于共同构建平等和谐的网络空间环境。三是携手创新合作。应当及时交流网络安全领域的新技术、新想法、新理念，不断夯实网络安全基石，以共进为动力，以共赢为目标，共同推动全球数字经济创新发展。四是共建良好秩序。应当坚持多边参与、多方参与，共同维护网络空间安全秩序，共同研究制定网络安全国际治理规则，把网络空间建设成为造福全人类的发展共同体、安全共同体、责任共同体、利益共同体。

在论坛上，亚太地区应急响应合作组织（APCERT）主席阿米鲁丁·阿卜杜·瓦哈卜、非洲CERT联盟创始人让·罗伯特·洪都密、阿拉伯信息通信技术组织秘书长穆罕默德·本·奥马尔、欧洲标准化委员会主席沃尔特·福美等11名国际代表，以及12名国内网络安全行业代表围绕“深入推进网络安全国际协作”、“坚持新形势下数据安全合规治理”、“共谋网络安全新技术新应用发展”三大版块和“网络安全技术与合作专题对话”展开深入交流对话，分享网络安全合作实践经验。

本次论坛以“深化网络空间安全交流合作”为主题，由国家计算机网络应急技术处理协调中心主办。来自相关国际组织、研究机构、行业组织、企业等的80名代表参会。

来源： 网信中国

CNCC技术论坛｜演化计算进展、应用与未来

2018中国计算机大会（CNCC2018）将于10月25-27日在杭州国际博览中心（G20会场）举行，大会主题为「大数据推动数字经济」（Big Data Drives the Digital Economy）。

10月15日前报名可享优惠，详见文末信息。

演化计算是人工智能领域的一个重要方向，主要关注如何通过计算的手段模拟真实世界中的各类演化过程，其在解决涉及复杂优化的任务中已发挥重要作用。论坛有幸邀请到七位专家，介绍演化计算的进展与应用，并探讨未来。

地点：杭州国际博览中心会议区 一层102a会议室

演化计算是人工智能领域的一个重要方向，主要关注如何通过计算的手段模拟真实世界中的各类演化过程，回答或解决复杂的实际问题，其历史可追溯到1950年图灵对构建智能机器提出的开创性设想。经过半个多世纪的发展，演化计算的模型、算法日趋成熟，在解决许多优化、学习、博弈、设计问题中均发挥了重要作用，尤其适合求解目标函数非凸（多峰）、不连续、不可导、不唯一、带噪声以及约束条件非线性的复杂优化问题。本论坛将讨论两种新提出的具有良好性能的演化算法：基于概率分布估计的演化算法和自组织多目标粒子群优化算法；讨论如何平衡演化算法的探索和开采能力，以及如何利用机器学习技术提升演化算法的效率；讨论一种面向机器学习的演化算法工具箱；并讨论演化算法在深度神经网络的结构设计和参数优化，以及软件工程中的应用。

论坛主席

南方科技大学计算机科学与工程系

唐珂

简介：唐珂，南方科技大学计算机科学与工程系教授。主要研究方向为演化计算、机器学习及其应用。在IEEE TEVC、TNNLS、TCYB、NIPS、IJCAI等期刊和会议发表论文140余篇，被引用6000余次（Google Scholar），研究成果获教育部自然科学一等、二等奖各一项、中国电子学会自然科学一等奖一项。曾先后获得IEEE计算智能学会杰出青年奖（Outstanding Early Career Award）、英国皇家学会牛顿高级学者基金（Newton Advanced Fellowship）、教育部新世纪优秀人才、安徽省杰出青年科学基金，并担任IEEE Trans. on Evolutionary Computation等期刊编委。

特邀讲者

讲者一：西安电子科技大学

公茂果

简介：公茂果，西安电子科技大学二级教授，博士生导师，计算智能研究中心主任，校学术委员会委员，陕西省重点科技创新团队负责人，国家重点研发计划项目首席。主要研究方向为计算智能理论及其在数据与影像分析中的应用。主持国家重点研发计划、国家863计划、国家自然科学基金等十余项课题，发表SCI检索论文100余篇，被引用6000余次，入选中国高被引学者，授权国家发明专利20余项，获2013年国家自然科学奖二等奖和2016年教育部自然科学奖二等奖。担任IEEE演化计算汇刊、IEEE神经网络与学习系统汇刊等期刊编委，IEEE计算智能学会Task Force on Collaborative Learning and Optimization主席，第十/十一届BIC-TA等学术会议主席，中国人工智能学会理事等。曾获"国家高层次人才特殊支持计划"中组部青年拔尖人才、国家优秀青年科学基金、霍英东青年教师奖、教育部新世纪优秀人才支持计划等。

演讲题目：深度神经网络的多目标演化学习

摘要：面对大数据的诸多挑战，深度神经网络借助其深层结构，具备很强的复杂问题建模能力，在计算机视觉、人机对弈等很多应用中取得了突破性的进展。然而，深度神经网络在理论研究上仍然存在亟待解决的瓶颈难题。首先深度网络的结构设计困难，如网络层数、节点数目等都需要人工设定；同时，模型的表达参数对性能的影响显著，需要反复调参；而且，基于梯度的网络优化方法存在梯度弥散和陷入局部最优的缺点。本报告将介绍利用演化多目标优化解决上述难题的一些尝试，并汇报在深度神经网络解决空时影像变化检测关键难题上的一些最新进展。

讲者二：北京工业大学

韩红桂

简介：韩红桂，男，教授，博士生导师。先后入选国家自然科学基金优秀青年科学基金、中国科协青年人才托举工程、北京市科技新星计划等。主要研究方向为城市污水处理过程智能优化控制。研究成果共发表学术论文40余篇，被他人引用600余次；撰写专著1部；获得授权美国/中国发明专利30余项、软件著作权30余项；获教育部科技进步一等奖、吴文俊人工智能科学技术进步奖一等奖、中国产学研合作创新成果科技进步一等奖等。

演讲题目：自组织多目标粒子群优化算法

摘要：多目标优化问题是工程实践和科学研究中的主要问题之一，基于群体智能的多目标粒子群优化算法已成为解决多目标优化问题的有效方法。然而，如何根据优化任务选择合适的种群规模，依然是多目标粒子群优化算法尚未解决的问题。自组织多目标粒子群优化算法根据进化过程中种群的进化状态、种群多样性和有效解所占比例，设计出基于性能指标的种群规模调节标准，确定粒子的有效性；进而提出一种种群规模自组织机制，实现种群规模根据优化任务选择合适的范围；同时，设计出一种惯性权重自适应调整方法，平衡自组织多目标粒子群优化算法的探索和开发能力；自组织多目标粒子群优化算法可以自适应调整种群规模和惯性权重，提高了算法的探索能力和解的多样性。应用于基准测试函数和污水处理过程优化运行的结果显示，自组织多目标粒子群优化算法具有较好的性能。

讲者三：大连理工大学

江贺

简介：江贺，大连理工大学软件学院教授、博导、国家优秀青年科学基金获得者。目前担任大连理工大学软件学院软件工程研究所所长。目前主要研究兴趣为智能软件工程、软件大数据分析。先后在IEEE系列汇刊（TSE, TKDE, TSMCB, TCYB,TSC）, ECJ,中国科学等期刊及ICSE,SANER,GECCO 等国际会议发表论文70余篇，在科学出版社出版专著一部，在人民邮电出版社出版著作及译著各1部。2013年获得大连市五一特等奖章。2013年入选教育部新世纪优秀人才计划。2014年指导博士生获得中国计算机学会优秀博士学位论文奖（CCF优博）。2016年获得全国东软-NASAC青年软件创新奖。2017年获得国家优秀青年科学基金资助。2018年研究成果获得国际软件工程大会ACM SIGSOFT Distinguished Paper Awards.

演讲题目：基于搜索的软件工程

摘要：基于搜索的软件工程作为演化计算与软件工程的交叉领域，为演化计算领域提供了一类新的研究对象，并由此受到国际学术界和工业界的高度关注。本报告首先通过文献分析的方式，揭示本领域的发展概况，包括研究群体分布、主流方法、关键任务等。在此基础上，以需求工程的典型应用为例，介绍基于搜索的软件工程的一个完整研究案例。

讲者四：华南理工大学

陈伟能

简介：陈伟能，华南理工大学计算机科学与工程学院教授，博士生导师、副院长。主要研究方向是演化计算、群智能、运筹优化与云计算，已发表国际期刊和国际会议论文90余篇，其中IEEE Transactions长文20余篇。2017年获国家优秀青年科学基金资助，2015年获广东省杰出青年科学基金资助；2018年获霍英东青年教师奖，2016年获IEEE CIS（计算智能学会）杰出博士学位论文奖（全球评选1篇），2012年度中国计算机学会（CCF）优秀博士学位论文奖。现任IEEE广州分会副主席，中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会委员，主持国家自然科学基金等国家、省部级科研项目8项，是科技部重点领域（机器智能）创新团队的核心成员。

演讲题目：基于概率分布的演化算法

摘要：演化计算和群体智能方法，是通过模拟自然界中群体的智能现象和行为来求解问题的一类方法。由于它不依赖于待解问题的数学模型特性，在解决复杂的优化问题时具有独特的优势。本报告将介绍一类特殊的演化算法——基于概率分布的演化算法，提出两类基于概率分布估计的演化算法框架：多解优化概率分布演化方法，以及基于概率分布的连续-离散混合空间优化方法。前者通过将基于概率分布的EC算法思想和小生境技术相结合，通过建立具备概率模型提高算法的搜索多样性，并提高算法在不确定环境中的求解能力；后者针对如粒子群优化等部分重要的EC算法传统上定义于连续空间，难以直接用于离散优化问题的不足，引入概率分布的思想，将问题的解定义为集合，将算法的速度定义和解更新过程重定义为学习概率的更新，从而将算法拓展于连续、离散混合空间。最后，本报告将介绍上述方法在实际工程问题中的应用。

讲者五：西安交通大学

孙建永

简介：孙建永，英国埃塞克斯大学博士，大数据国家工程实验室大数据分析算法研究中心主任，西安交通大学数学与统计学院教授、博导，青千，IEEE高级会员，英国埃塞克斯大学访问教授，英国工程与自然科学研究理事会（EPSRC, BBSRC）评审，英国高等教育学院会员。研究方向包括智能计算、统计机器学习及大数据算法与分析技术，以第一作者在 PNAS及IEEE汇刊发表多篇论文。

演讲题目：Balancing Exploration and Exploitation in Search Space for Multiobjective Evolutionary Optimization

摘要：Balancing exploration and exploitation is fundamental to the performance of evolutionary algorithm, especially to multiobjective evolutionary algorithm. In this paper, we propose a survival analysis method to address this issue. The survival analysis is based on a deep understanding to the evolutionary search procedure. Criterion derived from the analysis is used to guide the chose of appropriate solution generators, which favor either exploration or exploitation. In the developed algorithm, a differential evolution recombination operator is used for the purpose of exploration, while a new clustering-based operator is proposed for exploitation. In the latter operator, a new sampling strategy is proposed to create offspring solutions by adding Gaussian noises with learned variance-covariance. The contribution of each operator in creating new solutions is guided by the survival analysis. Further, to reduce the computational cost on clustering, a reusing scheme is employed based on the clustering analysis between adjacent generations. Empirical comparison with four well-known multi-objective evolutionary algorithms on a number of test instances with complex Pareto sets and Pareto fronts indicates the effectiveness and outperformance of the developed algorithms on these test instances in terms of commonly-used measure metrics.

讲者六：华东师范大学

周爱民

简介：周爱民，博士，研究员，博士生导师。主要研究方向为演化计算与最优化、机器学习、图像处理和应用。分别于2001年和2003年在武汉大学获得计算机学士和硕士学位，2009年在英国Essex大学获得计算机博士学位，2009年起在华东师范大学工作。在IEEE TEVC、IEEE TCYB等权威期刊和会议发表50余篇学术论文，获IES 2014最优论文，Google Scholar引用量3300余次。担任Swarm and Evolutionary Computation、Complex & Intelligent Systems等期刊副主编或编委，参与创办演化计算与优化(ECOLE)研讨会并担任2016年会议主席。

演讲题目：Learning Guided Evolutionary Multiobjective Optimization

摘要：Learning guided evolutionary optimization utilizes statistical & machine learning techniques to assist the evolutionary algorithms. The learning techniques can be used to extract the problem and algorithm information online and thus to improve the algorithm performance. When using learning techniques in evolutionary algorithms, there arises a variety questions, such as why using learning techniques, which learning techniques to use, and how to use learning techniques. In this talk, we firstly try to answer these questions by some analysis. Then from the angle of algorithm design, i.e., initialization, reproduction, selection, stop condition, and algorithm tuning, we give some examples to show how to applying learning techniques to evolutionary multiobjective optimization.

讲者七：南京大学

俞扬

简介：俞扬，博士，南京大学副教授，博士生导师。主要研究领域为人工智能、机器学习、强化学习。获得5次国际会议论文奖，博士论文被评为2013年全国优秀博士学位论文、2011年中国计算机学会优秀博士学位论文，参与的队伍获得OpenAI Retro Contest强化学习比赛等冠军。入选2018年IEEE Intelligent Systems杂志评选的AI's 10 to Watch，获2018 PAKDD Early Career Award，受邀在IJCAI'18做Early Career Spotlight演讲。

演讲题目：ZOOpt: 面向机器学习的非梯度优化工具箱

摘要：机器学习任务常形式化为优化问题。在复杂的应用目标、非线性的模型表示等多种因素的影响下，形成的优化问题往往不具有优良的数学性质。非梯度优化方法对优化函数的要求极少，适用于非凸、非连续、含有大量局部极值的函数，可帮助处理机器学习任务面临的复杂优化问题。然而机器学习任务通常还包含参数维度高、评估噪音大等特性，这对经典非梯度优化方法的有效性形成挑战。报告将汇报我们在非梯度优化的高效、高维、抗噪性等方面的研究，以及基于研究成果开发的ZOOpt工具箱，并讨论实际应用的经验。

更多信息详见大会官网：http://cncc.ccf.org.cn

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未来者说STICK论坛南山书城举行聚焦新技术与无限海洋

深圳新闻网讯（记者 王志明）12月22日，由深圳市科学技术协会、深圳市南山区科学技术协会、科学与幻想成长基金主办，深圳市以太科幻创意发展中心承办，北京文化和深圳书城南山城协办的的第六期未来者说STICK论坛在深圳市南山书城三楼主题活动区举行。

金溢科技副总裁、科学与幻想成长基金秘书长、深圳市政协委员姜华，计算机流体物理模拟专家、曼卡斯数字媒体（MadCats FX）创始人梁潮坡，时空壶科技创始人田力，小库科技高级研究员王楚裕，AIDA国际自由潜水国际裁判/四星教练官、INFREE自由潜水俱乐部创始人朱古参与本次论坛，科学与幻想成长基金首席研究员、中国科幻界著名的科幻评论家和活动家三丰作为活动嘉宾主持了本次论坛，与会嘉宾和现场观众进行了一场与人类自身戚戚相关的前沿技术和海洋无限探索的思维碰撞。

论坛围绕“人类的未来——新技术与无限海洋”的主题展开，是“人类的未来”系列主题论坛的第二期。与会嘉宾们畅所欲言，探讨了我们在智慧交通、流体模拟、自然语义分析、未来建筑、海洋运动探索等领域的未来发展和现实困难，描绘了一幅充满诱惑力的未来图景，让人恨不得拿起人生遥控器，快进十年进入未来世界。同时，在STICK论坛跨界融合宗旨鼓励下，与会嘉宾们进行了脑洞放松。将人类未来居住环境移到海底，如何进行我们的居住地建设、交通建设；如果自然语义分析让跨语言交流不再是问题，那我们的海洋探索和交流会有什么变化等等有趣的脑洞一刻让人大呼惊奇。

STICK（science、technology、imagination、creation、knowledge五个单词首字母简写而来）club是由中国首支致力于科幻产业发展的公益基金——科学与幻想成长基金发起的中国科幻领域首个跨领域主题研讨平台，从科学、技术、想象、创造和知识多元领域，以“科幻、科技、科普”为主题内容，以未来技术与人类社会为主题方向，整合由科学与幻想成长基金与腾讯科普共同发起的国内首档讲述科幻与未来产业的高端人物访谈短视频栏目——“未来者说”嘉宾资源，展开科学幻想与未来产业的时代创想，还原未来产业“想象与科技改变未来”的创造历程，以想象撬动科技前行，坚持多元解读，跨界碰撞，以不同视角摩擦出新观点，打造科学、技术、想象、创造和知识话题分享平台，打破单一固化的思维模式，引发公众思考，以期激发公众想象力，提升民族创造力。来源：深圳新闻网

ABB机器人故障维修大全

1、机器人报警“20252”，电机温度高，DRV1故障处理

处理方式：检查电机是否过热，如电机温度正常则检查连接电缆是否正常(可能是控制柜处航空插头没插好λ如果査不出问题，又着急用机器人，可临时将报警信号短接，不过注意，此时电机真正过热后也不会报警，可能会引起电机烧毀。

具体操作方式：在控制柜左下角找到A43板，找到板子上5插头，上边有4根线，其中线号为439和440的两根线就是电机过热报警信号线将两根线从中间断开，把板子这边的两根线短接即可。（如下图）

2、ABB机器人电源模块短路板短路故障处理

人为因素：热插拔硬件非常危险，许多电路板故障都是热插拔引起的，带电插拨装板卡及插头时用力不当造成对接口、芯片等的损害，从而导致机器人电路板损坏;随着使用机器人时间的增长，机器人电路板上的元器件就会自然老化，从而导致机器人电路板故障。

环境因素：由于操作者的保养不当，机器人电路板上布满了灰尘，可以造成信号短路。

3、什么情况下需要为工业机器人进行备份

1.新机器第一次上电后。

2.在做任何修改之前。

3.在完成修改之后。

4.如果工业机器人重要，定期1周一次。

5.最好在U盘也做备份。

6.太旧的备份定期删除，腾出硬盘空间。

4、机器人开机，示教器一直显示下图界面，如何处理

上述情况是示教器和机器人主控制器之间没有建立通讯连接，未建立连接的原因包括：

1.机器人主机故障。

2.机器人主机内置的cf卡（sd卡）故障。

3.示教器到主机之间的网线松动等。

处理方式：1.检查主机是否正常，检查主机内sd卡是否正常。

2.检查示教器到主机网线是否连接正常。

5、机器人出现报警提示信息10106维修时间提醒是什么意思?

这种情况是ABB机器人智能周期保养维护提醒。

6、机器人在开机时进入了系统故障状态如何处理？

1.重新启动一次机器人。

2.如果不行，在示教器查看是否有更详细的报警提示，并进行处理。

3.重启。

4.如果还不能解除则尝试B启动。

5.如果还不行，请尝试P启动。

6.如果还不行请尝试I启动（这将机器人回到出厂设置状态，小心）。

7、机器人备份可以多台机器人共用吗？

不能。比如说机器人甲A的备份只能用于机器人甲，不能用于机器人乙或丙，因为这样会造成系统故障。

8、对于机器人备份中什么文件可以共享？

如果两个机器人是同一型号，同一配置。则可以共享RAPID程序和EIO文件，但共享后也要进行验证方可正常使用。

9、什么是机器人机械原点？机械原点在哪里？

机器人六个伺服电机都有一个唯一固定的机械原点，错误的设定机器人机械原点将会造成机器人动作受限或误动作，无法走直线等问题，严重的会损坏机器人。

10、机器人50204动作监控报警如何解除？

1.修改机器人动作监控参数（控制面板—动作监控菜单中）以匹配实际的情况。

2.用AccSet指令降低机器人加速度。

3.减小速度数据中的v_rot选项。

11、机器人第一次上电开机报警“50296,SMB内存数据差异”如何处理？

1.ABB主菜单中选择校准。

2.点击ROB_1进入校准画面，选择SMB内存。

3.选择“高级”，进入后点击“清除控制柜内存”。

4.完成后点击“关闭”，然后点击“更新”。

5.选择“已交换控制柜或机械手，使用SMB内存数据更新控制柜”。

12、如何在RAPID程序里自定义机器人轨迹运动的速度？

1.在示教器主菜单中选择程序数据。

2.找到数据类型Speeddata后，点击新建。

3.点击初始值，Speeddata四个变量含义分别为：v_tcp表示机器人线性运行速度，v_rot表示机器人旋转运行速度，v_leax表示外加轴线性运行速度，v_reax表示外加轴旋转运行速度，如果没有外加轴则后两个不用修改。

4.自定义好的数据就可在RAPID程序中进行调用了。

13、高速旋转时出现电机差错计数器溢出过错，怎么处理？

高速旋转时发作电机差错计数器溢出过错。

对策1：查看电机动力电缆和编码器电缆的配线是否正确，电缆是否有破损。

输入较长指令脉冲时发作电机差错计数器溢出过错。

运转过程中发作电机差错计数器溢出过错。

对策2：增大差错计数器溢出水平设定值；减慢旋转速度；延长加减速时间；负载过重，需求从头选定更大容量的电机或减轻负载，加装减速机等传动组织提高负载才能。

14.在有脉冲输出时不工作，怎么处理？

监督操控器的脉冲输出当时值以及脉冲输出灯是否闪烁，承认指令脉冲现已履行并现已正常输出脉冲；

查看操控器到驱动器的操控电缆，动力电缆，编码器电缆是否配线过错，破损或许接触不良；

查看带制动器的伺服电机其制动器是否现已翻开；

监督伺服驱动器的面板承认脉冲指令是否输入；

Run运转指令正常；

操控形式必须挑选方位操控形式；

伺服驱动器设置的输入脉冲类型和指令脉冲的设置是否共同；

确保正转侧驱动制止，回转侧驱动制止信号以及差错计数器复位信号没有被输入，脱开负载而且空载运转正常，查看机械体系。

15、没有带负载报过载，怎么处理？

假如是伺服Run（运转）信号一接入而且没有发脉冲的情况下发作：

查看伺服电机动力电缆配线，查看是否有接触不良或电缆破损；假如是带制动器的伺服电机则必须将制动器翻开；速度回路增益是否设置过大；速度回路的积分时间常数是否设置过小。

假如伺服只是在运转过程中发作：

方位回路增益是否设置过大；定位完成幅值是否设置过小；查看伺服电机轴上没有堵转，并从头调整机械。

16、运转时出现反常声音或颤动现象，怎么处理？

伺服配线：

运用规范动力电缆，编码器电缆，操控电缆，电缆有无破损；查看操控线附近是否存在干扰源，是否与附近的大电流动力电缆互相平行或相隔太近；查看接地端子电位是否有发作变化，实在确保接地杰出。

伺服参数：

伺服增益设置太大，主张用手动或主动方法从头调整伺服参数；承认速度反应滤波器时间常数的设置，初始值为0，可测验增大设置值；电子齿轮比设置太大，主张恢复到出厂设置；伺服体系和机械体系的共振，测验调整陷波滤波器频率以及幅值。

机械体系：

衔接电机轴和设备体系的联轴器发作偏移，安装螺钉未拧紧；滑轮或齿轮的咬合不良也会导致负载转矩变化，测验空载运转，假如空载运转时正常则查看机械体系的结合部分是否有反常；承认负载惯量，力矩以及转速是否过大，测验空载运转，假如空载运转正常，则减轻负载或替换更大容量的驱动器和电机。

17、ABB机器人伺服电机修理做方位操控定位不准，怎么处理？

首要承认操控器实际宣布的脉冲当时值是否和料想的共同，如不共同则查看并修正程序；

监督伺服驱动器接收到的脉冲指令个数是否和操控器宣布的共同，如不共同则查看操控线电缆；查看伺服指令脉冲形式的设置是否和操控器设置得共同，如CW/CCW还是脉冲 方向；

伺服增益设置太大，测验从头用手动或主动方法调整伺服增益；伺服电机在进行往复运动时易产生累积差错，主张在工艺答应的条件下设置一个机械原点信号，在差错超出答应规模之前进行原点查找操作；机械体系本身精度不高或传动组织有反常（如伺服电机和设备体系间的联轴器部发作偏移等）。

18、ABB机器人伺服电机修理做方位操控运转报超速故障，怎么处理？

伺服Run信号一接入就发作：查看伺服电机动力电缆和编码器电缆的配线是否正确，有无破损。

19、ABB工业机器人如何进行常规保养维护？

“刹车检查” 正常运行前，需检查电机刹车每个轴的电机刹车检查方法如下：

1.运行每个机械手的轴到它负载最大的位置。

2.机器人控制器上的电机模式选择开关打到电机关(MOTORS OFF)的位置。

3.检查轴是否在其原来的位置如果电机关掉后，机械手仍保持其位置，说明刹车良好。

失去减速运行(250mm/s)功能的危险

不要从电脑或者示教器上改变齿轮变速比或其它运动参数。这将影响减速运行(250mm/s)功能。

20、安全使用示教器应该注意的几点：

安装在示教器上的使能设备按钮(Enabling device)，当按下一半时，系统变为电(MOTORS ON)模式。当松开或全部按下按钮时，系统变为电机关(MOTORS OFF)模式。

21、为了安全使用示教器，必须遵循以下原则：

1.使能设备按钮(Enabling device)不能失去功能编程或调试的时候，当机器人不需要移动时，立即松开能使设备按钮(Enabling device)。

2.当编程人员进入安全区域后，必须随时将示教器带在身上，避免其他人移动机器人。

22、在机械手的工作范围内工作，需遵守以下几点:

1.控制器上的模式选择开关必须打到手动位置,以便操作使能设备来断开电脑或遥控操作；

2.当模式选择开关在

3.注意机械手的旋转轴,当心头发或衣服搅到上面.另外注意机械手上其它选择部件或其它设备；

4.检查每个轴的电机刹车。

23、触摸偏差

现象1：手指所触摸的位置与鼠标箭头没有重合。

原因：示教器安装完驱动程序后，在进行校正位置时，没有垂直触摸靶心正中位置。

解决：重新校正位置。

现象2：部分区域触摸准确，部分区域触摸有偏差。

原因：表面声波触摸屏四周边上的声波反射条纹上面积累了大量的尘土或水垢，影响了声波信号的传递所造成的。

解决：清洁触摸屏，特别注意要将触摸屏四边的声波反射条纹清洁干净，清洁时应将触摸屏控制卡的电源断开。

24、示教器触摸无反应

现象：触摸屏幕时鼠标箭头无任何动作，没有发生位置改变。

原因：造成此现象产生的原因很多，具体如下：

1.表面声波触摸屏四周边上的声波反射条纹上面所积累的尘土或水垢非常严重，导致触摸屏无法工作；

2.触摸屏发生故障；

3.触摸屏控制卡发生故障；

4.触摸屏信号线发生故障；

5.主机的串口发生故障；

6.示教器的操作系统发生故障；

7.触摸屏驱动程序安装错误。

解决：观察触摸屏信号指示灯，该灯在正常情况下为有规律的闪烁，大约为每秒钟闪烁一次。

当触摸屏幕时，示教器黑屏，这个问题比较复杂了。如果设置了背光节能，黑屏是正常的；如果误操作了系统控制区的第二个字，也会黑屏。如果排除前两点，则更新到最新的韧体进行查看。

CNCC技术论坛丨深度零售：智能科技改变新零售

本论坛将于CNCC2019第二天，10月18日下午在苏州金鸡湖国际会议中心A103会议室举行，并邀请业内专家共同论道深度零售，智能科技如何改变新零售，层出不穷的黑科技怎样创造出全新的本地生活场景？值得期待！

智能科技如何改变新零售，层出不穷的黑科技怎样创造出全新的本地生活场景？

近年来新零售领域的快速发展深刻地影响着每个消费者的日常生活。在传统零售向新零售的转型过程中，智能科技究竟发挥了怎样的作用？在万物互联的时代，“网络协同”和“数据智能”是如何改变新商业生态系统的DNA，使得只有适应智能商业新环境的深度零售物种才能继续生存和发展？

本论坛将打通企业界和学术界的视角，探讨新零售经济中最具创新性的技术应用前沿话题，回答“智能 零售”后产生变革对本地生活领域的深远影响及未来趋势。

论坛主席：蒋凡

个人简介：阿里巴巴本地生活高级科学家。首创城市物流配送领域智能调度系统，拥有多项国家专利和学术期刊论文。中国计算机大会CNCC2017智慧物流技术论坛主席、CNCC2018智能增长技术论坛主席，主持研发的智能物流调度系统荣获2017年第七届吴文俊人工智能科技进步奖（企业创新项目）。出版有《智能增长》。译有《推荐系统》和《推荐系统：技术、评估及高效算法 》。

论坛讲者：何田

个人简介：美国明尼苏达大学(双城校区)计算机科学及工程系教授，ACM Fellow 和 IEEE Fellow，博士生导师，物联网领域专家，现任阿里巴巴本地生活Lab首席科学家。

报告题目：线上化数字化智能化本地生活场景

报告摘要：即时配送、外卖和到店餐饮场景最为复杂，是物联网和AI科技最好的落地场景。本次演讲将阐述阿里本地生活Lab对线下“时间场景人物事件”四个要素的捕捉和基于AI的数据增强，全面赋能即时配送和餐饮新零售行业，使之成为科技与商业紧密融合推动时代的典范。

论坛讲者：张响亮

个人简介：沙特阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）计算机系的副教授。2010年毕业于法国国家计算机与控制科学研究院（INRIA）及巴黎第十一大学并获得博士学位。研究方向为机器学习和数据挖掘。作为负责人承担项目经费超过400万美元。目前已在包括KDD,TKDE,AAAI,ICDM,VLDB，IJCAI等国际会议和期刊上发表高水平学术论文100余篇。长期担任KDD, ICDM, AAAI, IJCAI，ICML, NIPS等国际会议的程序委员会委员（PC or SPC）。担任顶级期刊Information Sciences和Health Information Science and Systems journal编委。2018年获邀在IJCAI-ECAI 2018发表Early Career Spotlight talk。

报告题目：探究用户精准推荐中的动态问题

报告摘要：为用户做精准的推荐是新零售场景的一个重要优势之一。在本报告中，我们将首先讨论如何建模用户与产品的动态交互关系，以做到精准推荐用户感兴趣的后续产品。新零售场景中存在大量的数据记录了用户与各种产品的动态交互行为。这样的时序交互数据支持了我们建模用户长效和短效的购物兴趣，比从静态交互数据中学习到的模型能更精准地推荐用户感兴趣的后续产品。另一个动态问题是关于如果为深度推荐模型动态地选择更有效的训练数据。几乎所有深度推荐模型的训练效果都依赖于选择的训练数据。新零售场景中的大数据为训练深度推荐模型提供了充分的原料但是也带来了挑战。选择合适的训练数据可以极大地提升训练效果并缩短训练时间。我们将介绍一个基于动态采样的方法为模型训练节省一半以上的时间，同时保证模型推荐的精准度。

论坛讲者：李佩

个人简介：饿了么技术中心高级总监，负责阿里本地生活的智慧物流，无人配送与人工智能团队，对人工智能技术如何改造线上线下融合场景的商业有着深刻研究。

报告题目：人工智能驱动即时配送行业演进

报告摘要：即时配送是物流行业中对时效与速度要求最高的一种形态。它的主要挑战有：分钟级行程规划，平均配送时长半小时以内；并发度高，瞬时单量波峰突破每分钟5万单；供需极易失衡，商家促销等带来的配送需求增长与运力供给不匹配；成本敏感，从业人员成本上升与用户需求扩大之间的矛盾；等等。

我们将介绍阿里本地生活针对即时配送行业推出的全流程人工智能解决方案，主要包括物流云脑与端脑两部分。物流云脑基于大数据与机器学习运筹优化，对骑手能力与熟悉区域自动学习，对分单场景自动感知，对供需压力进行预测，对骑手路径进行规划，对行程时间与进楼时间做分钟级粒度的预估，促成日订单量千万级的即时配送平台的智能化升级。物流端脑基于感知决策控制，运用激光雷达等多传感器技术打造楼内楼外的无人配送与转运仓体系，与配送员实现人机协同。我们将全面展现基于大数据、视觉与物联网的人工智能技术如何重塑即时配送行业，驱动从以人为中心的数字化时代到以人机协同为中心的智能化时代的演进。

论坛讲者：泡桐

个人简介：阿里巴巴淘系技术部商业机器智能部门高级算法专家，目前负责淘系技术部智能运营域用户增长算法的探索和应用。工作涉及搜索推荐、社交、广告、电商等领域，对传统机器学习、深度学习、广告算法、社交算法等有相关应用经验。

报告题目：用户增长：淘系线上用户理解及获取算法探究

报告摘要：随着互联网流量获取成本日益增加，根据应用产品需要，分阶段进行目标用户的高效获取，有利于应用的健康发展；本次分享交流，主要站在用户增长的角度，介绍在电商体系中，线上用户理解以及用户获取的相关算法应用、技术难点以及解决方案。

论坛讲者：李哲

个人简介：饿了么资深数据专家，管理科学与工程博士，负责饿了么标签画像系统、数据挖掘以及营销算法，在机器学习赋能营销的领域有丰富的经验。之前先后任职于Google、eBay。

报告题目：知识图谱在新零售/新餐饮场景下的构建和应用

报告摘要：饿了么有数亿的用户、数百万商家和数亿的商品。知识图谱如何将这些数据链接起来，智能化的助力饿了么新零售、餐饮的发展？

本次将详叙饿了么在知识图谱的构建与落地应用的详细历程，并分享知识图谱对饿了么新零售、餐饮的赋能成果。

Panel环节简介

1、“网络协同”和“数据智能”背后本质的技术变革是什么？

2、新零售业务领域存在哪些适合智能科技改造的创新点？

3、海量商业数据如何为人工智能科学的进一步发展提供动力？

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