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根据该专利的描述，该方法利用深度学习算法进行混凝土坍落度的准确检测。首先，通过收集历史混凝土坍落度数据及坍落过程数据，并进行预处理，确保数据的准确性和可靠性。接着，提取原材料特征与配合比特征，构建详细的历史混凝土坍落度数据库。这一过程的准确性对检测结果至关重要，因为混凝土的物理特性和原材料的波动会严重影响其性能。
专利中的创新之处还包括其自动计算坍落度序列的功能。通过对初步混凝土坍落度和混凝土坍落度序列特征的提取，与传统方法相比，这一技术具有更高的精度和减少不确定性的优点。最终，结合新一批原材料的数据进行第二次修正，确保检测结果更为可靠，这对于提升建筑工程的安全保障具有重要意义。
湖南威士重工自2014年成立以来，专注于专用设备制造业，逐步在行业中建立起了良好的口碑和市场认知。根据天眼查的数据，这家公司已参与多个招投标项目，并持有多项专利和商标，其在知识产权方面的实力证明了其技术研发的重视和投入。
在当前AI技术飞速发展的背景下，柳州等多个城市的建筑行业也开始逐步引入这种智能化检测方法。通过深度学习技术，不仅有效解决了传统混凝土检测方法的不确定性，同时也为搅拌泵车的智能化发展提供了新思路。这不仅能提升混凝土的质量控制效率，也将大大降低人为操作的失误率，保障建筑工程的整体质量。
展望未来，随着深度学习和AI技术的不断成熟，混凝土检测的智能化将成为建筑行业的新标准。类似的检测技术还将扩展到更多建筑材料、施工工序的管理中，形成更加完整的智能建筑体系。这一发展不仅是技术的革新，更是提升建筑安全、效率和环保的重要步骤。
总之，湖南威士重工的此项专利无疑将推动行业的升级与优化，带动更多企业投入到智能建造的浪潮中，从而提升整个行业的技术水平和竞争力。
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