低代码可视化AR远程协助、巡检、装配、质检新平台-元境智搭平台

空间计算应用元境智搭平台是行业首款以AR技术为核心的端到端,一站式解决方案的零代码AR垂直应用搭建平台,用本平台搭建应用,企业只需要关注业务本身,可以低门槛、无须专业的AR/AI人才快速通过AR组件、AI组件、数字孪生组件等组件,像搭积木一样的搭建应用,同时也支持通过Open API与企业业务系统集成


支持多行业、多应用场景


AR智能平台支持的行业有:电力、能源、汽车、冶金、矿产、化工、高端制造、军工、航空航天、电子等行业支持的应用场景有:设备运维:设备的巡检、点检、维修、保养等;装配指导:2D和3D可视化装配指导;质量检测:AI自动识别质量问题,可视化辅助质检;售后维修:远程协作+知识库+作业指导,自主+他助;岗位培训:3D可视化实操培训,提升培训效率;供应链稽查:远程供应商质量稽查,和飞行检查效果一样;安全巡查:全程管控巡查过程,安全巡查落在实处。
可视化向导,按需、个性化搭建应用:可按照客户需求,像搭积木一样选配功能组件,10分钟完成应用搭建,为客户开通企业账号后,即可使用。


应用支持各种个性化配置


应用个性化配置项分类有:应用:应用名称、icon、应用皮肤等;应用功能:功能名称、icon、顺序等;功能组件:各组件有专属的配置项可配置,百项多。


功能组件

1、智能SOP:按照“五定”原则设计SOP结合AI算法自动识别辅助作业人员高效、安全、规范、标准的完成工作;2、远程协作:连接现场人员和远程专家,让知识共享打破空间限制,结合AR智能眼镜,现场人员能够解放双手,提升沟通协作效率;3、故障专家知识库:将设备的常见故障以及解决方案“留在”现场,作业人员通过AR终端,可所见即所得获取故障解决方案;4、知识库:将设备的理论知识和老师傅的经验结合起来,将知识留在现场,作业人员通过AR终端快速获取所需知识;5、现场记录:以图片和视频的形式,记录现场发现的问题,事前、事后形成解决对比,以直观的、不可逆的形成原始凭证;6、现场记录:以图片和视频的形式,记录现场发现的问题,事前、事后形成解决对比,以直观的、不可逆的形成原始凭证;7、设备缺陷:与客户业务系统对接获取设备的摄像,将设备的缺陷信息通过AR眼镜在现场进行处理;8、设备台账:设备的静态参数以及实时运行数据可以根据不同工作场景动态展示在AR眼镜上,不再需要打开电脑或者手机查看;

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github双重验证密码忘记或者获取不了了怎么办

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背景 近期由于换了新手机,之前配置好的Authenticator这个App无法使用,导致获取不到二次验证的Authenticator code,登陆不上GitHub,不知道有没有人和我遇到同样的问题? 当我们配置2FA双重验证后,每次登陆github尽管密码输入正确都必须输入2FA生成地一次性验证码。但我们无法获取2FA的验证码时,我们应该如何登陆github,甚至当我们把recovery code也丢失后,该如何登陆我们的github? 解决方案 情形1 当我们无法获取之前设置的2FA(Two-factor authentication*)的验证码时,我们可以使用设置2FA时备份的recovery code进行恢复,下面时具体操作步骤 1.点击下图中的Use a recovery code or begin 2FA account recovery 2.打开设置2FA时保存的github-recovery-codes.txt,此文件保存了Recovery code 3.该文件中有16个Recovery code,可以任意选择一个输入,如下所示 4.点击Veri

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🐾 一个比官方控制台更强大的 OpenClaw 可视化管理工具,支持 QQ、微信、Telegram、Discord 等 20+ 通道统一管理,多 AI 模型提供商配置,技能中心,版本管理,环境检测,Docker 一键部署。 📌 项目简介 ClawPanel 是一个基于 React + TypeScript + Express 的 OpenClaw 智能管理面板,旨在为 OpenClaw 用户提供一个比官方控制台更强大、更直观的可视化管理工具。 项目前身是 openclaw-im-manager(一个简单的 QQ 机器人管理后台),经过 4 个大版本迭代,现已进化为功能完整的 OpenClaw 全能管理面板。 GitHub 地址:https://github.com/zhaoxinyi02/ClawPanel

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文章目录 * 引言:当大模型开始"极简主义"生存 * 一、BitNet是啥?给大模型做"数字化减肥" * 1.1 1.58bit的魔法:三个数字走天下 * 1.2 为什么Java党这次能上桌吃饭 * 二、实战准备:把7B模型塞进边缘设备 * 2.1 硬件门槛:真不是越高越好 * 2.2 模型下载:别下错了版本 * 2.3 Java环境:ONNX Runtime是关键 * 三、核心代码:Java部署7B BitNet全实录 * 3.1 模型加载与初始化 * 3.2 推理Pipeline:分词、编码、解码

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