本文共分为三个章节：（1）什么是AIoT；（2）AIoT在工业自动化中的角色；（3）AIoT在工业领域的应用。 欢迎各位喜欢写文章和有分享欲的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的特定问题，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的融合。...02 AIoT在工业自动化中的角色 工业自动化本身就是物联网技术最主要的应用场景之一。...在人工智能和物联网技术的支撑下，现代数字化工厂逐渐朝着智慧工厂转变。AIoT在工业自动化中的角色不仅仅是“观察者”，还是“决策者”。...03 AIoT在工业领域的应用 AIoT在工业领域的应用主要集中在以下几个方面： 供应链管理 供应链是一个数据密集型的行业，但庞大的数据只被记录下来，并不具备提供预警和指导未来的能力。
特别是近年来，人工智能与千行百业加速融合，其价值在很多场景得到释放，这也让人不禁猜想，如果将ChatGPT应用到国民经济主导产业工业领域会碰撞出什么样的火花？...To B领域或先取得突破性应用 **“在国内，类似ChatGPT人工智能在商业领域中，To B领域或将先于To C领域获得突破性的应用。”...其实面向2B端，人工智能是工业互联网发展的重要抓手，两者有着天然的结合度，To B领域最具有创新性应用或许将会在工业互联网领域诞生。...针对人工智能技术在工业领域具体能做些什么，ChatGPT给出七条应用场景。 问：AI技术能在工业领域能提供什么？ ChatGPT：AI技术可以在工业领域提供许多好处。 包括： 1、预测性维护。...目前，以深度学习、知识图谱、自然语言处理为代表的人工智能技术正处于多方创新和突破的时期，通过与工业领域知识融合的不断加深，AI技术正逐渐加速向工业互联网渗透，在工业企业“研产供销管”业务链条下形成众多落地应用
BOSHIDA DC电源模块在工业自动化的应用随着自动化技术的不断发展，DC电源模块已成为工业控制系统中不可或缺的一个组成部分。...在许多自动化系统中，如机器人、控制器、PLC等，都需要使用到直流电源模块来提供稳定可靠的电源，以确保系统的正常运行。本文将从以下几个方面探讨DC电源模块在工业自动化中的应用。...数据化：DC电源模块具有数字化的显示和传输功能，便于监测和控制。三、DC电源模块在工业控制中的应用1....图片总之，DC电源模块在工业自动化中应用广泛，可以为各种设备和系统提供稳定、可靠的电源支持，保证系统的正常运行。...因此，加强DC电源模块的研究和开发，提高其性能和可靠性，将有助于推动工业自动化技术的发展。
BOSHIDA DC电源模块在工业自动化中的应用随着工业自动化的快速发展，电子技术的不断进步，DC电源模块已经成为了工业自动化领域中的重要组成部分之一。...DC电源模块广泛应用于各种自动化设备中，如PLC、DCS、机器人、变频器等。本文将从以下几个方面详细介绍DC电源模块在工业自动化中的应用。...DC电源模快在工业自动化生产中能够实现高效稳定的供电，避免了因电源故障而导致的设备停机，从而保障了工业自动化的生产效率和安全性。...图片3.提高能源利用率DC电源模块在工业自动化中地应用，可以有效提高能源利用率。在电力传输和转换过程中，AC到DC转换比较容易实现，可以在传输过程中减少能量的损失。...因此，在工业自动化生产过程中，DC电源模块是高效能源利用的重要手段。4.提升节能降耗DC电源模块的应用可以提高设备和系统的工作效率，从而减少了能源的消耗。
在工业自动化和仓储物流等对自动化有较高需求的产业领域，3D 视觉、人工智能和工业机器人的结合而成的“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的工作...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在 2019 AI 开发者大会(AI ProCon 2019)上的演讲《3D机器人视觉在仓储物流和工业自动化领域的应用》中找寻答案...以下为王灿的演讲实录整理，AI科技大本营整理（ID:rgznai100）： 3D视觉成像原理分类 ? 今天我带来的演讲题目是《3D机器人视觉在仓储物流和工业自动化领域的应用》。...应用案例 仓储物流领域 ? 这是我们在仓储领域主要应用的架构。...我们公司在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 ? 在工业领域，这是我们为一家美国铸件公司提供的方案。
结构引入到视觉领域，打通了NLP领域与视觉领域的鸿沟，证明了视觉任务对于CNN的依赖不是必要的。...在大型数据集上预训练的VIT模型，在中小型(ImageNet、CIFAR-100、VTAB等)图像识别Benchmark上，可以取得与基于Convolutional Network的SOTA模型相媲美的效果...VIT的核心思想是把原始图像划分成一个个的小Patch，每个Patch相对于NLP的一个Word，就可以对其应用Transformer结构了。...附录中，作者讲到，其实对Transformer的所有输出应用Global Average-Pooling (GAP)也可以达到同样的效果。...Experiments 在小规模训练集上，VIT的效果不如Resnet，作者给出的原因是，VIT没有CNN的归纳偏置、Weight Decay等策略，在小规模训练集上容易过拟合，导致迁移效果不好。
人工智能的定义： 人工智能它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。...人工智能现阶段应用的领域1.jpg 人工智能主要应用领域 1、农业：农业中已经用到很多的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，大大提高了农牧业的产量，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的领域2.jpg 人工智能现阶段应用的领域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：利用最先进的物联网技术...，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的八大高新领域之一，也是国家主导的发展方向，通过国家和各位科学家的科研成果不断创新，越来越多的分支领域一定会快速发展。
总结 在我们转向人工智能的工业应用之前，让我们总结一下在上一部分中学到的知识。我们学习了语音识别。计算机可以听到我们的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调整交通信号中的时间以指挥交通，或者实施大规模的交通联动调度以提高整个城市的运营效率。 公共安全 在公共安全领域，人工智能还具有使用图像识别和面部识别的特别明显的应用。...例如，我们在大量视频信息中发现了嫌疑人的线索；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，这是快速而准确的。 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。 在安全领域，反欺诈系统已经能够拦截诈骗电话，在中国，每月的拦截量超过1400万。...结合自身在垂直行业中的业务优势，电信公司正在积极在各个行业中部署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，我们总结了这部分的学习内容。
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而在自动驾驶领域，大模型主要有两种含义：一种是参数量过亿的模型；另一种是由多个小模型叠加在一起组成的模型，虽然参数量不过亿，但也被称为“大模型”。 第二个问题：大模型的应用有什么条件？...大数据和大算力是大模型应用的重要前置条件。...大模型在云端的应用 1.1 数据自动标注 采用大模型预训练的方式可以实现自动标注，自动标注工具可大幅提升数据处理速度。模型的标注精度相对越高，对人的替代程度相应也越高。...这样能够最大限度保障模型在实际部署与仿真测试之间的一致性。...下一篇我们来讲 大模型在车端的应用。
作者： 吴岸城，菱歌科技首席算法科学家，致力于深度学习在文本、图像、预测推荐领域的应用。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...，深度学习在推荐领域的应用 首先要确定微博领域的数据，关于微博的数据可以这样分类： 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的方式——协同过滤、或者叫关联推荐。...这就需要一种可靠的向量化社交关系的表示方法。基于这一思路，在2016年的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。这意味着深度学习在推荐领域应用的关键技术点已被解决。
文章的主要内容就是将近几年在NLP领域常用的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的模型，但是现阶段在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) , 即用户的item点击顺序。...所以在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的大小关系，但保留了一个样本内不同特征之间的大小关系。...文章是transformer在推荐领域的迁移，对transformer的关键点Positional Embedding和Multi-head Self-attention进行了复用，如position函数和激活函数的更改...相比于阿里出品的其他论文，稍显寡淡。 随着Transformer和Bert在NLP领域效果上一枝独秀，推荐领域有越来越多的模型开始借鉴、迁移NLP中的优秀技术。
，有时高深的理论不见得适合工业界，虽然我的几行grep没法拿来写论文。...污点分析技术最早是在1976被提出的，2005年左右开始，污点分析应用于二进制漏洞挖掘的研究火了好多年，其实技术已经相对成熟。...编译原理在漏洞攻防中的应用 ? 搞文件Fuzzing，我们可以在样本（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的机制，比如GS、CFG等安全机制，在对抗漏洞攻击上也起到了不小的作用。 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的地方。 ?...总结 编译原理在逆向工程、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”的地步。 ?
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、推荐也有不同程度的大规模应用。...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的一个过程，个人觉得深度学习在各个领域的普及是迟早的事情。 那么当前深度学习在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的数据上： 将可以求和的数据展开成feature-map的样子即可做卷积，从而实现特征交叉，挖掘更深层次的特征 深度学习的另一个非常重要的领域就是在我们的知识图谱中。...广义上来讲任何数据在赋范空间内都可以建立拓扑关联，谱聚类就是应用了这样的思想（谱聚类（spectral clustering）原理总结）。所以说拓扑连接是一种广义的数据结构，GCN有很大的应用空间。...传统的风控模型中，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： 重要的特征都是与应用场景息息相关的，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的规律之后才能设计、
IOS模拟器其本质为在X86_64架构上运行iPhone自带的模拟器，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 通过通用的Hook原理进行识别 通过特定的工具特征识别 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是否在...navigator selenium检测：检测window.seleium PhantomJS\nightmare-JS 检测 等 隐身模式识别 Chrome：在隐身模式下，FileSystem API...禁止，使用报异常 Firefox：在隐身模式下，IndexedDB执行Open报异常 Safari：在隐身模式下，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：在定义函数时将函数整体作为参数生成Hash值在执行该函数时校验Hash值 函数检测：采集调用toString方法对内容进行校验
ES (Elasticsearch）是当前主流的大数据搜索引擎，具有扩展性好，检索速度快，近实时等优势，依托于ES的这些优势，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，在安全分析等领域也开始逐渐展现其强大的能力...在传统安全领域，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的安全防御体系，然而即使在如此严密的防护之下，仍然无法完全保证内部数据的安全，尤其是当面临内部威胁时。...而ES正是为应对海量数据的采集和检索而生的，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的存储和检索问题。使用ES进行安全分析的工作流如下图： 1....Elastic Stack提供的Beat工具包含了丰富的数据采集工具，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 海量安全数据的存储和检索在传统安全分析领域是一个非常棘手的问题
开源在医疗健康领域的应用 摘要 开源技术在医疗健康领域的应用正日益受到关注。本文将探讨开源技术在医疗健康领域的多重应用，包括医疗设备、健康信息管理、医学研究等。...通过深入分析开源在医疗健康中的价值和挑战，揭示了开源对于推动医疗健康创新的重要性。 引言 随着科技的迅速发展，开源技术在各个领域都扮演着重要角色。...在医疗健康领域，开源技术为创新提供了新的可能性，不仅降低了成本，还加速了医疗健康技术的发展。本文将深入探讨开源在医疗健康领域的应用，以及它所带来的影响。...开源在医疗健康领域的应用 开源医疗设备 开源技术为医疗设备的创新带来了新的思路。例如，开源硬件平台Arduino和Raspberry Pi被用于构建低成本的医疗设备，如心电图监测器、血压计等。...在处理敏感的健康数据时，需要采取有效的隐私保护措施，以防止数据泄露和滥用。 总结 开源技术在医疗健康领域的应用为医疗创新带来了新的机遇和可能性。
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在气象领域的应用。相信很多听过机器学习的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在预测天气方面取得很大成就，但是机器学习还是可以在气象领域发挥作用。 机器学习在气候领域的应用 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的潜在风险。...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在气象领域中的应用。该实验室的主要研究内容就包括高影响的天气预测和天气分析。...IDEAL在机器学习/人工智能/数据挖掘在气象领域的应用方面，尤其是在强对流活动方面的应用进行了大量的研究，最重要的是有相当一部分研究是开放源码以及数据的。...因此机器学习在气象领域的可能具有更光明的应用前景。
作者： 吴岸城，菱歌科技首席算法科学家，致力于深度学习在文本、图像、预测推荐领域的应用。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在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...这里也包括腾讯在微信端的广告推荐上的应用、Google在YouTube上推荐感兴趣视频等。下面让我们结合前人的工作，实现自己的Lookalike算法，并尝试着在新浪微博上应用这一算法。...这就需要一种可靠的向量化社交关系的表示方法。基于这一思路，在2016年的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。这意味着深度学习在推荐领域应用的关键技术点已被解决。...针对某客户（乳品领域世界排名前三的品牌主）计算出结果（部分）： ?
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