在智能制造装备的智能化升级中，深度学习作为关键技术之一，正逐步改变着生产流程的自动化与智能化水平，在深度学习应用的广阔图景中，却存在一个常被忽视的“盲点”——数据标注的准确性与效率。
深度学习模型的高效运行依赖于高质量的数据输入，而数据标注的准确性直接关系到模型训练的成败，在智能制造装备中，由于设备种类繁多、工作场景复杂多变，高质量的数据标注不仅耗时耗力，还可能因人为错误导致“噪声”数据输入，影响模型的泛化能力，随着设备运行数据的海量增长，如何高效地进行数据标注成为了一个亟待解决的问题。
如何在保证数据标注准确性的同时提高其效率，成为深度学习在智能制造装备中应用的一个关键“盲点”，这需要我们从技术、流程和管理等多个维度出发，探索更加智能、高效的数据标注解决方案，以推动深度学习在智能制造领域的更广泛应用与深入发展。
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深度学习在智能制造装备中虽具潜力，但数据标注不足、模型泛化能力弱及实时性挑战等'盲点’，限制了其全面应用。
深度学习在智能制造装备中虽具潜力，但数据标注不足、模型泛化能力弱及解释性差仍为'盲点''。
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