无监督学习方法在智能制造图像分割中的应用

"智能制造前沿论文最新进展 2018.11.04 方建勇" 这篇摘要提及了两篇关于智能制造领域的最新研究论文。首先，第一篇论文聚焦于无监督图像分割，由ashifsikandariquebal和satishbukkapatnam撰写。在当前智能汽车和医疗制造系统的背景下，大量图像数据的生成带来了处理和分析的挑战。传统的方法往往依赖于昂贵的标注和映射工作。为此，研究人员提出了一种无监督学习方法，将最大后验估计转化为连续最大流问题，利用马尔可夫随机场来迭代确定流量容量。这种方法在实际数据集上的表现优于其他无监督算法，显著提高了 dice 分数，显示了在如脑肿瘤分割和制造表面缺陷检测等领域的潜力。 第二篇论文关注的是泰国制造业的改进和迁移预防，由naporn reeveerakul等人撰写。面对经济增长放缓和外资撤离的问题，论文提出了一种基于供应链视角的决策支持框架。通过数据收集、文献回顾和SCOR模型的应用，研究者在Arena仿真环境中分析了工厂的运营情况。这个综合分析模型强调了供应链协作在提升制造绩效中的关键作用，为防止进一步的业务转移提供策略指导。 这两篇论文共同揭示了智能制造领域的两个核心方向：一是利用先进算法处理大规模图像数据的能力，二是通过优化供应链管理来提升制造业的整体竞争力。这些研究不仅对学术界，也对工业界在智能汽车、医疗成像和制造过程优化等领域提供了有价值的理论和技术支持。