近年来AI技术发展速度迅猛，深入到生活中的方方面面，从手机APP到车载语音系统。...今天小PP和大家一起仔细了解，AI技术中的语音技术在各场景的应用，并奉上对应模型~ 语音识别技术 语音识别其实是一种感知智能，核心功能是将物理世界的信息转化成可供计算机处理的信息，为后续的认知智能提供基础...实际上，语音识别早已经应用于我们日常生活中的方方面面。现在非常多的手机APP支持语音识别，解放双手提升效率。...除上述应用方向，语音识别技术落地场景多种多样。语音技术也是深度学习算法工程师从业的重要方向之一，那么哪些框架里能找到语音识别模型呢？ 目前主流深度学习框架都有各自的语音识别模型。...这次小伙伴们已经了解语音技术的应用和模型，后续也将呈现NLP、目标检测、人脸识别和图像方向的相关内容，欢迎大家持续关注~
在人工智能和大模型技术飞速发展的今天，我们有幸见证了AI如何深刻地影响和改变着我们的世界。这场变革不仅可能重塑我们的世界，更在各个领域引发了深远的影响。...为了深入理解这场技术变革，把握AI应用的未来趋势，我们特别策划了这一期“大模型&AI应用”主题书单。...本期大牛书单，我们请来了鹅厂内部行业专家，他们用丰富的知识和实践经验，为我们精选了一系列深度与广度兼备的好书和框架推荐，不仅覆盖了AI的基础理论，更深入探讨了AI在不同领域的应用实践，从技术实现到伦理思考...，从行业应用到未来趋势，为我们提供了全方位的视角。...福利时刻 在评论区写下关于你在AI应用或大模型学习中的故事，分享你的心得和看法，我们将在8月9日抽取 10 位朋友各送一本被许多大牛与博主都推荐过的顶尖AI科学家李飞飞自传——《我看见的世界》。
Reality AI 面向工业场景的嵌入式AI应用，如加速度传感器和震动传感器数据，环境音识别等，极大的扩展了 AI On-edge的应用领域。 ?...对于AI的工业级应用，有效的数据搜集和标记是AI模型训练和预测的关键，Reality.ai更可以提供详细的工具和指引 - ?...可通过如下链接了解更多内容，更可以下载白皮书 -- https://reality.ai/successful-data-collection-for-machine-learning-with-sensors-part
AI视觉识别，主要是利用人工智能算法对图像或视频数据进行分析和处理，以提取关键信息并执行筛选、判断、预警等任务。AI视觉识别涵盖多种应用，如人脸识别、目标检测和识别、图像分割、行为识别、视频分析等。...本篇就简单介绍一下AI视觉识别的应用场景。1、质量控制和检验在制造领域，AI视觉识别可用于检查生产线上的产品是否存在缺陷，确保产品质量稳定，减少残次品。...5、智慧零售在零售领域，AI视觉识别可以通过监控店铺客流、货架消耗来分析营销和库存水平，提升店铺经营效率。6、智慧农业AI视觉识别可以通过空中或地面图像，识别监测作物生长状态、健康状况、病虫害情况等。...7、自动驾驶汽车AI视觉可以帮助车辆感知环境、检测障碍物并安全导航，这已成为智能化新能源车的必备能力之一。以上人工智能视觉识别在不同行业的多样化应用的几个例子。...随着技术的不断进步，AI视觉识别在各行各业得到越来越普遍的应用，佰马科技面向AI + 物联网应用融合发展，推出多款AI智能网关，广泛应用于安全生产、智慧城市、智慧商业、智能制造、危险化工、校园安全、消防安全的行为监测
一、引言 这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库，为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。...你可以直接使用一个框架训练你的模型然后用另一个加载和推理。 本文重点介绍Evaluate模型评估。...二、Evaluate模型评估 2.1 概述 Transformers库中的evaluate API主要用于评估模型在特定数据集上的性能。...下面是一个使用Python和Transformers库进行模型评估的基本步骤，假设你已经有了一个预训练模型和相应的数据集处理器。...评估结果将包含各种指标，如准确率，具体指标还要取决于你的模型。
成品质量检验是工业生产最后必不可少的环节，随着我国工业化的蓬勃发展，工业产品日益迈向高端化、精密化，对于工业产品的质量检验要求和投入成本也在不断提高，产品质检涉及到比以往更多维度、更多零部件、更高精度的识别...基于AI边缘智能网关的工业质检应用佰马AI边缘智能网关，针对工业生产领域的视觉识别分析应用研发，具备高性能、低功耗、环境适应性强等特点。...基于AI智能边缘网关，搭配工业摄像机实现AI视觉成品质检，能快速识别分析工业成品外观，实现对裂纹、划伤、脏污、缺损、变形、毛刺、异色等问题的分辨、记录和上报，提升质检效率，大幅降低质检过杀率与漏检率，且准确率不会随着时间降低...AI视觉质检主要依靠AI网关的边缘算力，本地数据识别处理不仅快速高效，而且无需额外通信带宽上传视频数据，节省云端算力。3、广泛适用性。...针对不同门类的工业产品，可按需定制开发视觉识别算法，满足对不同产品外观、特性、标准的识别应用，无需重新部署系统，适应智能柔性生产线的需求。
借助新的 NVIDIA Jetson AGX Xavier 工业模块，NVIDIA 使在安全性和可靠性至关重要的恶劣环境中的边缘部署 AI 成为可能。...这种新型工业模块扩展了 Jetson AGX Xavier 系统级模块的功能，使开发人员能够构建先进的、支持 AI 的加固系统。...这些包括纠错码、单纠错、双错误检测和奇偶校验保护，以在工业应用中提供内部 RAM 弹性、地址和数据总线错误检测和纠正以及 IP 弹性。...专为要求最严苛的工业用例而打造 Jetson AGX Xavier Industrial 面向工业、航空航天、国防、建筑、农业、物流、库存管理、交付、检验和医疗保健领域的应用。...NVIDIA 的 CUDA-X 加速、NGC上的免费生产就绪预训练模型和NVIDIA 迁移学习工具包为开发人员提供了构建和部署深度学习以及 AI 训练和推理系统的最快途径。
此外，PinSAGE 也设计了一种新颖的训练策略，该策略可以提高模型的鲁棒性并加快模型的收敛。...这篇论文是 GraphSage 一次成功的应用，也是 GCN 在大规模工业级网络中的一个经典案例，为基于 GCN 结构的新一代 Web 级推荐系统铺平了道路。...GCN 在工业中应用的主要挑战在于如何在数十亿节点和数百亿边的网络中高效完成训练，对此论文提出了以下几种改进措施： 「动态卷积」：通过对节点的领域进行采样构建计算图来执行高效局部卷积，从而减轻训练期间对整个图进行操作的需要...2.4 Efficient nearest-neighbor lookups 作者主要通过计算 query 和 item 的 Embedding 向量的 k-近邻来进行推荐。...除了保证高度可扩展性外，作者还引入 Importance Pooling 和 Curriculum Learning 的技术大大提高了模型的性能和收敛速度，从实验结果表明 PinSAGE 显著了提升了推荐系统的效果
2 工业大数据概念与特征 工业数据是指在工业领域信息化应用中所产生的数据。...4 工业大数据的典型应用 工业大数据可广泛应用于企业整个生产过程。下面按照企业生产过程的研发设计、供应链、生产制造、营销与服务环节，对工业大数据的应用场景及其应用进行探讨。 ?...利用大数据技术，对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。 设备预测维护。...通过对企业生产线各关键环节能耗排放和辅助传动输配环节的实时动态监控管理，收集生产线、关键环节能耗等相关数据，建立能耗仿真模型，进行多维度能耗模型仿真预测分析，获得生产线各环节的节能空间数据，协同操作智能优化负荷与能耗平衡...采集客户个性化需求数据、工业企业生产数据、外部环境数据等信息，建立个性化产品模型，将产品信息传递给智能设备，进行设备调整、原材料准备，生产出符合个性化需求的定制产品。
背景动机 AI，机器学习/深度学习技术（包括深层神经网络，DNN）在许多领域和应用中取得了很大的进展，包括医药、自动驾驶、社交媒体、金融工业等。...然而，直到最近，在环境科学领域只有很少的AI应用开发工作。 令人鼓舞的是，AI在这些领域的应用在不断增加，而且取得了令人鼓舞的结果，其中包括预测技能。...这些数据的增加将给这些数据的应用带来极大的挑战，AI已经成为潜在的解决技术。 主要内容 通过粗粒度实现基于机器学习的湿度物理参数化。 利用在线序列极限学习机进行预测。...利用机器学习技术在能量级外地球系统模型中表示气溶胶与云的相互作用。 在最新的GCM中用神经网络对辐射传输参数进行模拟。...资源获取 第十二期的视频资料及PPT获取，好奇心Log公众号后台回复NOAA12 Python地图可视化三大秘密武器 ECMWF-ESA:面向地球系统观测和预测的机器学习 为什么学海洋/气象/环境的要往机器学习
人工智能技术在近年来得到飞跃性地发展，在自主识别、分析、判断、规划等功能方面都进步显著，也已经应用于越来越多的行业产业。...在工业物联网领域，人工智能也将成为一大助力，通过与工业物联网系统集成融合，能够为工业生产、制造、监测、控制领域提供高智能、高效、实时快速、精准的数据分析、决策和自动化反馈，本篇就简单介绍一下人工智能在工业物联网中应用的几种方式...同时，人工智能模型还可以从历史数据中学习，识别表明即将发生设备故障的模式，通过持续监控和分析数据，这些模型可以高精度预测维护需求。...并且人工智能模型还可以检测生产过程中的异常情况，帮助识别可能影响产品质量的生产、调度、流程规划等问题。...人工智能与工业物联网的集成是一个持续的过程，两个领域的进步将继续推动工业领域的创新、效率和竞争力。伴随人工智能技术的发展和应用，工业生产制造效率和品质也将迎来新的提升。
本期推荐的是这两个之外的AI绘画产品。我以最温can柔bao的方式测试，画手！这是所有AI都要过的一道坎。...它是 New Bing 的一个绘画应用，用的也是 DALL·E。...vivago AI 链接：vivago.ai/video 魔法：需要 在写本文时，这款AI绘画工具可以免费使用，不限次数。画手的能力一般，但它可以做视频，可玩性极高。推荐各位工友试试。...平台上有各种各样的绘画模型，数量非常庞大。在写本文时，每天登录哩布哩布送300点算力，折算成使用各种模型的话，每天能画几十张图了。...随便选择一个模型试一下。 造型还不错，但脸毁了。赶紧用 《『SD』人脸修复-局部重绘》 提到的方法来修复一下吧。----
本文是《机器学习宝典》第 8 篇，读完本文你能够掌握机器学习中逻辑回归模型。 在前一篇 线性回归 中已经知道可以通过 ?...为不同实数区间时对应到不同的类别，这样就能够得到分类模型，逻辑回归（Logistic Regression）就是基于上面的原理来实现分类的。...逻辑回归算是工业界应用最广泛的的模型之一了，比如推荐系统，广告点击预估等等。 由于实际生活中二分类的情况居多，所以下面以二分类为切入点来说明下逻辑回归的原理。...的结果为模型的输出，值域为 (0,1)，我们可以将 ? 的输出结果看作是样本属于正样本的概率。如果 ? ，那么 ? ，也就意味着该样本属于正样本的概率高于 0.5；如果 ? ，那么 ?...参考： 周志华.机器学习.第三章（线性模型） 深入浅出ML之Regression家族 (http://www.52caml.com/head_first_ml/ml-chapter1-regression-family
完成配置外部 API 数据接口 步骤四：创建调用外部数据 API 的 AI 应用 创建一个新的 AI 应用 返回 Dify 的首页，选择 “创建空白应用”，根据你的喜好给应用起个名字，选个图标。...更新模型参数 接着，在新应用的界面中，根据自己的具体情况更新模型参数。...再次在关键词中搜索“sky”，并问模型应用“为什么推荐这几部电影”。 模型结合搜索引擎的输出结果 1 模型会将搜索引擎中得到的前三条电影填充到 Prompt 中，并提交到模型服务中，进行结果推理。...访问构建好的 AI Chat 应用 访问构建好的 AI 应用 当我们完成了应用调整后，访问这个 AI 应用的“概览页面”，找到模型应用的“预览”按钮。...点击它，浏览器将打开一个新窗口，在这个新窗口中，我们能够访问我们配置好的 Chat 应用。 访问 AI 电影推荐应用 在这个界面中，我们就可以使用自然语言的方式，随意的向我们的搜索引擎提问啦。
所以这个模型大概就把我们的一个机会点和难度点说清楚，模型层面竞争日趋激烈的。 但应用市场现在看到还没出现杀手级应用，最大杀手级应用就是ChatGPT，其他的一些杀手级应用还没出现，为啥？...包含对大模型的了解，在大模型之上是我们的应用组件，那么应用组件上面是我们的应用框架。...应用组件里面就包含了我们的 AI 的能力，我们 AI 的能力，还有我们的云能力，那 AI 能力可能就包括我们的多模态，大模型插件，云能力像什么向量数据库、COS 存储，这些云能力你可理解为是给 AI 开挂的...所以当他被询问的时候呢，他智能体会根据你的兴趣和冒险的倾向为你推荐做可以做的事情。还能帮你预定你喜欢的餐厅。 如果没有这样的一个 AI 场景的话，你现在做这些事情可能需要旅行社帮你去定制。...或者说如何我们转型到这个 AI 应用开发的这样一个层面上，我们需要 5 需要掌握啥？ 学习机器、深度学习的一些基础知识，上面这两层就是这个大模型层面和行业模型层面。
这篇文章，我们继续聊聊，如何折腾 AI 应用，把不 AI 的东西，“AI 起来”。在不折腾复杂的检索系统的前提下，快速完成轻量的 RAG 实践。...《使用 Dify 和 Moonshot API 构建你的 AI 工作流（一）：让不 AI 的应用 AI 化》中的 “优化后的 Dify Docker 配置”。...步骤四：创建调用外部数据 API 的 AI 应用 返回 Dify 的首页，选择 “创建空白应用”，根据你的喜好给应用起个名字，选个图标。 接着，在新应用的界面中，根据自己的具体情况更新模型参数。...再次在关键词中搜索“sky”，并问模型应用“为什么推荐这几部电影”。 模型会将搜索引擎中得到的前三条电影填充到 Prompt 中，并提交到模型服务中，进行结果推理。...访问构建好的 AI Chat 应用 当我们完成了应用调整后，访问这个 AI 应用的“概览页面”，找到模型应用的“预览”按钮。
工具层包括AI Agent，其中包括像AutoGPT这样的工具及模型平台和模型服务等2.3 下游应用层包括：内容消费：在各种平台上生成内容，如抖音、快手等创作工具：提供基于AI的工具，如MID Generate...企业服务：根据行业提供各种应用，如微软、亚马逊等产业中，我们的位置是在AIGC工具层，即AI Agent层，作为中间件，承上启下。...应用开发者的位置可能更多在中游和下游，发挥着重要作用。3 名词解释当然，可以按以下类别对这些概念进行细分解释：3.1 模型与架构LLM (大型语言模型)：具有大量参数，能处理复杂语言任务的模型。...分析式AI：侧重于分析和理解数据的AI。知识图谱：以图结构表示知识及其关系的数据结构。过拟合：模型过度拟合训练数据而无法泛化到新数据的现象。AI推理：AI对数据进行推断和决策的过程。...Heygan：一种AI生成模型（可能是特定应用的名称）。Copilot：编程助手工具，帮助开发者编写代码。midjourney：AI驱动的艺术创作平台。D-ID：用于生成和处理数字身份的技术。
以判别式AI为主的小模型在工业领域应用呈现倒U型分布，这些应用主要集中在生产制造领域，占比高达57%，而在研发设计和经营管理领域的应用则相对较少。这种分布呈现出明显的倒U型。...以生成式AI为主的大模型目前在工业领域应用呈现U型分布，大模型在研发设计和经营管理领域的应用相对更多，当前的能力更适配于偏向综合类、生成型的研发设计和经营管理环节，在生产制造环节的能力和性能还需进一步提升...工业大模型应用的三种构建模式目前工业大模型应用存在三种主要构建模式，分别是预训练工业大模型、微调、检索增强生成。这三种模式并不独立存在，工业大模型的应用往往会采用多种模式共同发力。...大模型应用探索覆盖工业全链条报告深入分析了大模型在工业全链条应用的探索。...如在研发设计领域，时装设计平台CALA提供了基于Open AI的生成式设计工具，可以将设计师的创意快速转化为设计草图、原型和产品；英伟达推出了 430亿参数的大模型ChipNeMo，可以有效地帮助芯片设计人员完成相关的芯片设计任务
近些年来，在深度学习算法已经足够卷卷卷之后，深度学习的另一个偏向于工程的方向--部署工业落地，才开始被谈论的多了起来。当然这也是大势所趋，毕竟AI算法那么多，如果用不着，只在学术圈搞研究的话没有意义。...AI部署工业落地这块似乎还没有那么卷...相比AI算法来说，AI部署的入坑机会更多些。 ?...聊聊AI部署 AI部署的基本步骤： 训练一个模型，也可以是拿一个别人训练好的模型 针对不同平台对生成的模型进行转换，也就是俗称的parse、convert，即前端解释器 针对转化后的模型进行优化，这一步很重要...AI部署中的提速方法 老潘这一年除了训练模型，也部署了不少模型。虽然模型速度有提升，但仍然不够快，仍然还有很多空间去提升。...之前有个比较火的RepVgg[15]——Making VGG-style ConvNets Great Again就是用了这个想法，是工业届一个非常solid的工作。
以判别式AI为主的小模型在工业领域应用呈现倒U型分布，这些应用主要集中在生产制造领域，占比高达57%，而在研发设计和经营管理领域的应用则相对较少。这种分布呈现出明显的倒U型。...以生成式AI为主的大模型目前在工业领域应用呈现U型分布，大模型在研发设计和经营管理领域的应用相对更多，当前的能力更适配于偏向综合类、生成型的研发设计和经营管理环节，在生产制造环节的能力和性能还需进一步提升...工业大模型应用的三种构建模式 目前工业大模型应用存在三种主要构建模式，分别是预训练工业大模型、微调、检索增强生成。这三种模式并不独立存在，工业大模型的应用往往会采用多种模式共同发力。...大模型应用探索覆盖工业全链条 报告深入分析了大模型在工业全链条应用的探索。...如在研发设计领域，时装设计平台CALA提供了基于Open AI的生成式设计工具，可以将设计师的创意快速转化为设计草图、原型和产品；英伟达推出了 430亿参数的大模型ChipNeMo，可以有效地帮助芯片设计人员完成相关的芯片设计任务
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