189.边缘检测常用的算法不包括( )。

311.基于数字孪生的设备控制调试能够在虚拟空间开展虚拟验证,有效降低了传统物理调试　时间。

310.少品种大批量离散行业数字孪生应用场景很稀少。

309.基于数字样机的产品运维将产品研发阶段的各类机理模型与 IOT 实时数据, 并与人工　智能分析相结合,实现更加高可靠的运维管理。

308.传感器通过集成技术(包括边缘、通信接口和安全)达成物理世界与数字世界之间的数据　传输。

307.数字孪生有五大驱动要素——物理世界的传感器、数据、集成、分析和驱动器, 以及持　续更新的数字孪生应用程序。

306.在基于数字孪生的产品全生命周期管理方面,多品种小批量离散行业应用成熟度远低于　其他行业。

305.基于数字孪生的仿真培训为现场工程师提供了模拟操作环境,能快速帮助工程师提升技　术技能,为其开展实际运维工作提供基础训练。

304.基于智能仿真的设备运行优化,通过在虚拟空间进行工艺调参验证工艺变更的合理性,　以及产生的经济效益。

303.基于实时仿真的设备深度运维管理,将传统仿真技术与人工智能技术结合,极大提升了　传统仿真模拟准确性。

302.在拓展孪生空间应用中,主要涵盖同尺度孪生对象协同和不同尺度孪生对象协同两类应　用。