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工业自动化领域人工智能物联网(AIoT)

本文共分为三个章节:(1)什么是AIoT;(2)AIoT工业自动化角色;(3)AIoT工业领域应用。 欢迎各位喜欢写文章和有分享欲同学们关注和投稿啊! 现阶段的人工智能主要用于解决某些限定领域特定问题,物联网(The Internet of Things,IoT)领域是其中之一。AIoT可视为人工智能技术和物联网技术融合。 02 AIoT工业自动化角色 工业自动化本身就是物联网技术最主要应用场景之一。 人工智能和物联网技术支撑下,现代数字化工厂逐渐朝着智慧工厂转变。AIoT工业自动化角色不仅仅是“观察者”,还是“决策者”。 03 AIoT工业领域应用 AIoT工业领域应用主要集中以下几个方面: 供应链管理 供应链是一个数据密集型行业,但庞大数据只被记录下来,并不具备提供预警和指导未来能力。

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3D机器人视觉仓储物流和工业自动化领域应用 | AI ProCon 2019

工业自动化和仓储物流等对自动化有较高需求产业领域,3D 视觉、人工智能工业机器人结合而成“3D机器人视觉”正逐渐成为一种趋势,3D 机器人视觉让工业机器人等自动化装置能以更高精度、更快速度执行更复杂工作 带着这些疑问,让我们从杭州灵西机器人首席科学家,北京大学信息科学技术学院博士王灿 2019 AI 开发者大会(AI ProCon 2019)上演讲《3D机器人视觉仓储物流和工业自动化领域应用》中找寻答案 以下为王灿演讲实录整理,AI科技大本营整理(ID:rgznai100): 3D视觉成像原理分类 ? 今天我带来演讲题目是《3D机器人视觉仓储物流和工业自动化领域应用》。 应用案例 仓储物流领域 ? 这是我们仓储领域主要应用架构。 我们公司国内首次将仓储物流 3D 机器人落地。 ? 物流领域对成本非常敏感,基本上要求一年就要收回成本。 工业领域 ? 工业领域,这是我们为一家美国铸件公司提供方案。

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    人工智能现阶段应用领域

    人工智能定义: 人工智能它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能理论、方法、技术及应用系统一门新技术科学。 人工智能现阶段应用领域1.jpg 人工智能主要应用领域 1、农业:农业中已经用到很多AI技术,无人机喷撒农药,除草,农作物状态实时监控,物料采购,数据收集,灌溉,收获,销售等。 通过应用人工智能设备终端等,大大提高了农牧业产量,大大减少了许多人工成本和时间成本。 人工智能现阶段应用领域2.jpg 人工智能现阶段应用领域3.jpg 2、通信:智能外呼系统,客户数据处理(订单管理系统),通信故障排除,病毒拦截(360等),骚扰信息拦截等 3、医疗:利用最先进物联网技术 ,个人助理(小爱、siri)等 未来领域期待 人工智能技术也是国家主导八大高新领域之一,也是国家主导发展方向,通过国家和各位科学家科研成果不断创新,越来越多分支领域一定会快速发展。

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    【漫画AI】一文了解人工智能三大领域及其工业应用

    总结 我们转向人工智能工业应用之前,让我们总结一下在上一部分中学到知识。我们学习了语音识别。计算机可以听到我们声音并做出一些响应,例如将我们说的话翻译成文本。 例如,让AI调整交通信号中时间以指挥交通,或者实施大规模交通联动调度以提高整个城市运营效率。 ? 公共安全 公共安全领域人工智能还具有使用图像识别和面部识别的特别明显应用。 例如,我们大量视频信息中发现了嫌疑人线索;或给定特定特征,人工智能从与视频特征匹配的人员或物品中提取信息,这是快速而准确。 ? 自动驾驶 人工智能在自动驾驶领域也有许多应用。 在网络领域人工智能技术已在网络自助机器人,智能VoLTE语音质量测量,智能家庭宽带安装中得到了大规模应用安全领域,反欺诈系统已经能够拦截诈骗电话,中国,每月拦截量超过1400万。 结合自身在垂直行业中业务优势,电信公司正在积极各个行业中部署AI应用程序,包括智能教育,智能医疗,智能交通,智能工业,智能农业等方面。 总结 最后,我们总结了这部分学习内容。

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    区块链贸易金融领域应用(二):付款方式自动化

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    设备指纹爬虫领域应用

    IOS模拟器其本质为X86_64架构上运行iPhone自带模拟器,同时APP需要页数适配才能被安装 IOS采集指纹检测可分为如下 通过通用Hook原理进行识别 通过特定工具特征识别 寻找特定空间存储设备标识进行识别 ) Web指纹采集检测原理可如下 无头浏览器识别 UA识别:检测/Headless Chrome/.test(Navigator.userAgent) Webdriver检测: Webdriver是否 navigator selenium检测:检测window.seleium PhantomJS\nightmare-JS 检测 等 隐身模式识别 Chrome:隐身模式下,FileSystem API 禁止,使用报异常 Firefox:隐身模式下,IndexedDB执行Open报异常 Safari:隐身模式下,localStorage对象存在,但运行setItem方法报异常 控制台检测 隐式调用元素 Id 隐式调用Regexp等toString Hook检测 自定义Hook检测:定义函数时将函数整体作为参数生成Hash值执行该函数时校验Hash值 函数检测:采集调用toString方法对内容进行校验

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    深度学习金融领域应用

    作者丨梅子行 来源丨风控算法工程师(ID:RC_algorithms) 现在我们正处在一个深度学习时代,CV领域基本上已经被NN所统治,NLP、推荐也有不同程度大规模应用。 纵观整个机器学习界,无外乎都是从传统机器学习逐渐过渡到NN一个过程,个人觉得深度学习各个领域普及是迟早事情。 那么当前深度学习风控场景都有哪些应用呢? 代表场景主要是用于拥有拓扑关系数据上: 将可以求和数据展开成feature-map样子即可做卷积,从而实现特征交叉,挖掘更深层次特征 深度学习另一个非常重要领域就是我们知识图谱中。 广义上来讲任何数据赋范空间内都可以建立拓扑关联,谱聚类就是应用了这样思想(谱聚类(spectral clustering)原理总结)。所以说拓扑连接是一种广义数据结构,GCN有很大应用空间。 传统风控模型中,挖掘交叉特征主要依靠人工提取,这种做法主要有以下三种缺点: 重要特征都是与应用场景息息相关,针对每一种应用场景,工程师们都需要首先花费大量时间和精力深入了解数据规律之后才能设计、

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    Elasticsearch安全分析领域应用

    ES (Elasticsearch)是当前主流大数据搜索引擎,具有扩展性好,检索速度快,近实时等优势,依托于ES这些优势,其不仅广泛地应用于各种搜索场景,如日志检索,应用搜索等,安全分析等领域也开始逐渐展现其强大能力 传统安全领域,企业通常会借助防火墙,杀毒软件等为企业构造起一套固若金汤安全防御体系,然而即使如此严密防护之下,仍然无法完全保证内部数据安全,尤其是当面临内部威胁时。 而ES正是为应对海量数据采集和检索而生,将ES应用于安全分析领域可以非常便捷高效地解决安全分析领域海量数据存储和检索问题。使用ES进行安全分析工作流如下图: 1. Elastic Stack提供Beat工具包含了丰富数据采集工具,可以方便地应用于各种数据采集场景。 ,参考 Elasticsearch ingest pipeline 可以根据现有数据进行个数数据操作,甚至通过脚本自定义处理方式,参考 3.索引数据 海量安全数据存储和检索传统安全分析领域是一个非常棘手问题

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    BST:Transformer推荐领域应用

    文章主要内容就是将近几年在NLP领域常用Transformer模型迁移到推荐领域,利用Transformer处理 用户行为序列信息。 虽然WDL作为推荐领域影响深远模型,但是现阶段处理某些特征时却出现了瓶颈,即: 用户行为序列( users’ behavior sequences 简称 UBS) , 即用户item点击顺序。 所以CV领域更常用。 而在NLP领域,LN就更加合适。因为它删除不同样本间大小关系,但保留了一个样本内不同特征之间大小关系。 文章是transformer推荐领域迁移,对transformer关键点Positional Embedding和Multi-head Self-attention进行了复用,如position函数和激活函数更改 相比于阿里出品其他论文,稍显寡淡。 随着Transformer和BertNLP领域效果上一枝独秀,推荐领域有越来越多模型开始借鉴、迁移NLP中优秀技术。

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    编译原理安全领域应用

    ,有时高深理论不见得适合工业界,虽然我几行grep没法拿来写论文。 污点分析技术最早是1976被提出,2005年左右开始,污点分析应用于二进制漏洞挖掘研究火了好多年,其实技术已经相对成熟。 编译原理漏洞攻防中应用 ? 搞文件Fuzzing,我们可以样本(收集、筛选、精简)和Fuzzer(策略、方向等)上面下功夫,甚至简单地暴力fuzzing文件都可以挖到漏洞。 还有通过编译器增加防漏洞利用机制,比如GS、CFG等安全机制,在对抗漏洞攻击上也起到了不小作用。 所以通过研究llvm、gcc等编译项目,对漏洞攻防领域也是有一些可作为地方。 ? 总结 编译原理逆向工程、漏洞攻防、软件开发等诸多领域有所应用,有时就看你怎么使用,也并不是每个人在安全工作领域中有机会运用到,但技多不压身,不妨多储备点知识,以免到了“书到用时方恨少”地步。 ?

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    深度学习推荐领域应用

    作者: 吴岸城,菱歌科技首席算法科学家,致力于深度学习文本、图像、预测推荐领域应用。曾在中兴通讯、亚信(中国)担任研发经理、高级技术经理等职务。 责编:何永灿,欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错,请发送邮件至heyc@csdn.net 本文为《程序员》原创文章,未经允许不得转载,更多精彩文章请订阅《程序员》 来源于:人工智能头条 ,深度学习推荐领域应用 首先要确定微博领域数据,关于微博数据可以这样分类: 用户基础数据:年龄、性别、公司、邮箱、地点、公司等。 来看看现在应用最广方式——协同过滤、或者叫关联推荐。 这就需要一种可靠向量化社交关系表示方法。基于这一思路,2016年论文中出现了一个算法node2vec,使社交关系也可以很好地适应神经网络。这意味着深度学习推荐领域应用关键技术点已被解决。

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    机器学习气象领域应用

    关于这些概念不做过多解释,主要讲一下目前人工智能,机器学习和数据挖掘气象领域应用。相信很多听过机器学习气象人都想过机器学习是否可以用来预测天气。 虽然机器学习可能无法预测天气方面取得很大成就,但是机器学习还是可以气象领域发挥作用。 机器学习气候领域应用 由于极端天气事件对生态系统、基础设施和人类健康有着巨大潜在风险。 Oklahoma大学气象学院和计算机科学学院联合成立了一个实验室,即IDEAL,专门研究数据科学,人工智能和机器学习气象领域应用。该实验室主要研究内容就包括高影响天气预测和天气分析。 IDEAL机器学习/人工智能/数据挖掘气象领域应用方面,尤其是强对流活动方面的应用进行了大量研究,最重要是有相当一部分研究是开放源码以及数据。 因此机器学习气象领域可能具有更光明应用前景。

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    深度学习推荐领域应用

    作者: 吴岸城,菱歌科技首席算法科学家,致力于深度学习文本、图像、预测推荐领域应用。曾在中兴通讯、亚信(中国)担任研发经理、高级技术经理等职务。 责编:何永灿,欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错 当2012年Facebook广告领域开始应用定制化受众(Facebook Custom Audiences)功能后,“受众发现”这个概念真正得到大规模应用 这里也包括腾讯微信端广告推荐上应用、GoogleYouTube上推荐感兴趣视频等。下面让我们结合前人工作,实现自己Lookalike算法,并尝试着新浪微博上应用这一算法。 这就需要一种可靠向量化社交关系表示方法。基于这一思路,2016年论文中出现了一个算法node2vec,使社交关系也可以很好地适应神经网络。这意味着深度学习推荐领域应用关键技术点已被解决。 针对某客户(乳品领域世界排名前三品牌主)计算出结果(部分): ?

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    工业相机全息成像中应用

    对透明物体成像作为一种独特技术,广泛应用于生物学、医学、工业机器视觉等领域,其中特殊涂层、样本染色、相位成像、结构光和多光谱成像等,都是透明物体成像技术一种。 然而,发展透明物体成像技术,许多领域都面临挑战。 数字全息成像(Digital holography)利用光波振幅和相位数据来重建3D图像,因此能够提供重要成像能力,甚至可以对透明物体进行成像。 同时,许多情况下,相当宽光谱范围内研究一个样品是一件有趣工作。因此,一个亟待解决问题是开发记录‘涉及准连续光谱调谐多光谱全息图像’方法。 03 数字全息成像应用 数字全息成像非接触成像能力,使其特别适合于一些精细应用,如生物医疗应用中细胞和结构(尤其是活体标本)研究;无损材料测试,如金属或复合材料中内部缺陷检测;透明介质中折射率场 本文所描述技术应在不需要多个相干光源情况下“提高全息图像信息性”,同时也有利于那些“必须同时研究透明物体振幅相位和光谱结构”应用

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    可口可乐人工智能和大数据领域7项应用

    引言:人工智能和大数据领域,可口可乐可能比一般传统大公司要跑得快一些,7项应用成果可见一斑。 我们惊喜地发现了人工智能和大数据一些有趣应用。 1. 大数据口味调配 我们都知道对于口味大数据分析,人工智能能够做和我们一样好。 人工智能支持自动售货机 即使遍布自动售货机日本,自动售货机实际功能也没有多大改变。事实证明,你可以自动售货机上添加许多很酷功能,让它们变得更有趣。 后者为他们开发了一款帮助其更有效地管理库存应用。 来源:SupplyChain247 现在,可口可乐公司可以将这款应用程序部署到该领域所有合作伙伴中,他们现在可以更轻松地管理全球各地1600万台冷饮售卖机订单。

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    独家 | 人工智能技术医学领域应用与前景(附PPT)

    [导读]2017年6月20日,零氪科技首席架构师王晓哲,清华大学“天池医疗AI大赛”第一季肺部结节智能诊断 《医学影像在肿瘤诊疗中应用及智能诊断探索》发表演讲,演讲主题为《辅助医者 普惠患者:人工智能技术医学领域应用与前景 以下为王晓哲演讲记录。 后台回复关键词“清华大数据”,可下载《王晓哲:人工智能技术医学领域应用与前景》及《行湘:大数据视觉智能实践及医学影像智能诊断探索》完整版PPT。 表征学习有很多应用非医疗领域,如机器翻译、图像识别这些问题,都经常使用表征学习方法,将图像、文本或者声音这些比较稀疏、高维度信号,转换成一个稠密、低维度向量。 三、当前医疗领域深度学习应用热点方向 当前宣传最火就是深度学习。因为它表征处理能力,可以很好把很多现实问题转换成可以处理形式。深度学习擅长处理就是高维度、稀疏信号。 相比于机器学习领域中大家争先恐后地去寻找新网络结构、新激活函数、新优化方法趋势,我们临床需求落地到具体场景时,更应该关注是原始数据怎么取得,怎么能以比较低成本拿到高质量数据。

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    RPA机器人流程自动化IT服务领域7个应用案例

    IT服务领域,RPA软件机器人可以实现软件批量安装、邮件自动处理、服务器监控以及批量任务处理流程自动化。 RPA机器人流程自动化IT服务领域具体应用 应用1:邮件自动处理 创建或更改电子邮件地址通常要花费很长时间,需要验证用户身份、测试地址,将其集成到通讯组列表中,并与其他应用程序相关联。 应用2:软件批量安装 无论是本地,还是通过SSH或RDP(远程桌面),IT团队都可以依靠RPA来安装具有相互依赖组件复杂应用程序。 应用4:数据备份与恢复 由于异构系统上常存在不同访问逻辑,这使得软件自动备份变得极为复杂。为此,许多IT人员每周花费数小时服务器上执行手动备份。 机器人模拟人工操作,进行系统间迁移,生成报告并遵照一定规则频率发送到维护团队。 应用7:自动化测试 目前市场上很多具有高级功能测试软件,通常都是面向开发人员。

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    CIS相机工业AOI应用和发展

    随着现代工业制造技术发展,对产品品质控制以及自动化生产要求越来越高,机器视觉作为一项新兴工业自动化技术各行各业得到了广泛应用。 作为机器视觉技术中非常重要一个分支,自动光学检测(AOI,Automatic Optical Inspection)工业领域得到广泛应用,已成为现代制造业必备环节,其克服了人工检查个体差异大、稳定性差 CIS图像传感器最早被用于传真机、扫描仪等商用设备,随着技术进步发展,金融机具、医疗设备、工业检测装备领域已得到越来越广泛应用,具体应用领域如下表所示。 需要说明是,CIS图像传感器工业领域针对平面产品(如玻璃、橡胶、薄膜等行业)自动光学检测方面具有巨大应用空间。 制造业领域,为了提升企业竞争力,增加产品附加值,越来越多企业提出了基于CIS技术工业自动光学检测设备需求。从电子、军工等高端应用行业,到纺织、印染等传统制造行业,都有着迫切需求。

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    大数据技术工业应用

    数据科学结合了诸多领域理论和技术,包括: 应用数学 统计 模式识别 机器学习 数据可视化 数据仓库 高性能计算 等…… 新兴领域 很多每天都在报道数据科学将是未来一个有前途新兴领域,它会给各个产业都带来变革 工 业界应用大数据难点 不得不说,大数据技术工业应用相较于新兴互联网行业,遇到了更多障碍: 观念问题 首先,最核心还是人问题。 如此之多要求,都是其他领域数据分析很少遇到工业 大数据应用场景 我们来看两个工业大数据分析中典型场景: 故障预警 ? 传统工业做法:设备维护发生在故障之后。 提高产品良品率也是大数据工业应用一大场景。 在生产过程中,工作人员往往无法实时对参数进行优化,只能在生产结束后对产品进行检测,并且回溯到生产时设备参数,再进行研究。 因此工业中,对于设备有一个全生命管理周期概念,这也是工业大数据中一个重要领域

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      人工智能服务平台(云智天枢)支持快速接入各种数据、算法和智能设备,并提供可视化编排工具进行服务和资源的管理及调度,进一步通过 AI 服务组件集成和标准化接口开放的方式降低 AI 应用开发成本。

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