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Reality AI -面向工业应用语音AI

Reality AI 面向工业场景嵌入式AI应用,如加速度传感器和震动传感器数据,环境音识别等,极大扩展了 AI On-edge应用领域。 ?...如以下视频,通过实时手机加速度传感器不同状态数据,通过云端训练对设备不同状态加以区分,预测加速度传感器设备剩余适用寿命,并对设备异常加以推理和预测。 ? 或者可以识别不同环境音- ?...支持如下内置声音事件识别,并通过工具可自定义扩展支持更多声音事件识别。除了支持NXP i.MXRT MCU系列外,更可以PORTING支持其他硬件平台,如Cortex M4。 ?...对于AI工业应用,有效数据搜集和标记是AI模型训练和预测关键,Reality.ai更可以提供详细工具和指引 - ?...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

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工业应用|AI语音技术应用场景及模型库概览

近年来AI技术发展速度迅猛,深入到生活中方方面面,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技术中语音技术在各场景应用,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信息转化成可供计算机处理信息,为后续认知智能提供基础...实际上,语音识别早已经应用于我们日常生活中方方面面。现在非常多手机APP支持语音识别,解放双手提升效率。...语音合成应用于导航,不仅仅是通过“志玲姐姐语音包”给大家带来声音享受,更重要是,它让用户使用听觉接受信息,解放了用户驾驶中视觉,大大降低了低头看手机引发交通危险可能性。 ?...这次小伙伴们已经了解语音技术应用模型,后续也将呈现NLP、目标检测、人脸识别和图像方向相关内容,欢迎大家持续关注~

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    加菲猫AI模型体验

    话说加菲猫捡垃圾,买了矿卡P108组装了一台跑AI模型机器,就开始AI模型学习之路了。 学习大模型离不了python3,pip3.CUDA  当然是先安装好它们了。...这次要搭建项目是清华开源项目 ChatGLM2-6B 这一项目可以直接部署在本地做测试,无需联网即可体验AI 聊天乐趣,当然我这个攒垃极机器也能跑起来。...ChatGLM-6B 第二代版本,在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性基础之上,ChatGLM2-6B 引入了如下新特性: 更强大性能:基于 ChatGLM 初代模型开发经验,...我们全面升级了 ChatGLM2-6B 基座模型。...(+33%)、GSM8K(+571%) 、BBH(+60%)等数据集上性能取得了大幅度提升,在同尺寸开源模型中具有较强竞争力。

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    清华教授刘知远:AI领域研究想法从哪里来?

    研究想法从哪里来 想法还是不好,并不是非黑即白二分问题,而是像光谱一样呈连续分布,因时而异,因人而宜。...那么,研究想法从哪里来呢?我总结,首先要有区分研究想法与不好能力,这需要深入全面了解所在研究方向历史与现状,具体就是对学科文献全面掌握。...人是最善于学习动物,完全可以将既有文献中不同时期研究工作想法作为学习对象,通过了解它们提出后对学科发展影响——具体体现在论文引用、学术评价情况等各方面——建立对研究想法与不好评价模型。...“ 我当时回答如下: 我感觉,产业界开始集团化搞问题,说明其中主要开放性难题已经被解决得差不多了,如语言识别、人脸识别等,在过去20年里面都陆续被广泛商业应用。...所以不如提前考虑,哪些问题是纯数据驱动技术无法解决。NLP和AI困难任务,如常识和知识推理,复杂语境和跨模态理解,可解释智能,都还没有可行解决方案,我个人也不看好数据驱动方法能够彻底解决。

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    基于AI边缘智能网关工业质检应用

    成品质量检验是工业生产最后必不可少环节,随着我国工业蓬勃发展,工业产品日益迈向高端化、精密化,对于工业产品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、更高精度识别...针对产品质检需求,可以借助AI边缘智能网关视频识别算法,实现更高效、更精准、更智能产品质检,适应长期发展需求。...基于AI边缘智能网关工业质检应用佰马AI边缘智能网关,针对工业生产领域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...针对不同门类工业产品,可按需定制开发视觉识别算法,满足对不同产品外观、特性、标准识别应用,无需重新部署系统,适应智能柔性生产线需求。

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    哪里有服务应用性能监控 监控告警途径有哪些?

    应用性能监控工具作为一个越来越被企业所认可辅助系统,已经帮助很多不同种类应用解决了运行中不稳定难题。应用如果想要不断精进并被用户所认可,就势必要对用户提供更加流畅使用速度,以及稳定运行平台。...否则在各种同类软件不断刷新的当今,一个无法给用户提供较好体验软件自然会被淘汰。哪里有服务应用性能监控呢?...哪里有服务应用性能监控 对于哪里有服务应用性能监控这个问题,现在应用市场已经出了很多类似软件。...上面已经解决了哪里应用性能监控问题,性能监控在对应用进行实时分析和追踪过程当中,如果发现了问题,它报警渠道都有哪些呢?...以上就是哪里有服务应用性能监控相关内容,随便在搜索引擎上搜索一下就会有很多品牌正规监控软件出现,用户们按需选择就可以了。

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    逻辑回归:工业应用最多模型之一

    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。...逻辑回归算是工业应用最广泛模型之一了,比如推荐系统,广告点击预估等等。 由于实际生活中二分类情况居多,所以下面以二分类为切入点来说明下逻辑回归原理。...结果为模型输出,值域为 (0,1),我们可以将 ? 输出结果看作是样本属于正样本概率。如果 ? ,那么 ? ,也就意味着该样本属于正样本概率高于 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

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    AI: 大模型权重理解与应用

    权重重要性 权重在模型作用类似于人类大脑中神经连接强度。不同权重组合让模型能够识别和分类各种复杂模式。...权重存储和加载 训练好模型权重通常会被存储下来,以便在不同应用中复用。例如,在深度学习框架如TensorFlow或PyTorch中,模型权重可以保存为文件,并在需要时加载。...这使得我们可以在不同项目和环境中快速应用训练好模型。 权重在迁移学习中应用 迁移学习是一种通过使用预训练模型权重来加速新模型训练方法。...结论 大模型权重是机器学习模型中至关重要组成部分。通过理解和调整这些权重,我们能够构建出功能强大、性能优异模型。尽管权重概念可能看似复杂,但它们实际上是模型学习和推理能力核心。...随着技术不断进步,对大模型权重理解和应用将继续推动人工智能领域发展。

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    模型商业价值来自AI原生应用体验质变|百度@MEET2024

    在他看来,大模型应用体验带来了质飞跃,应用体验只要提升了,未来肯定会有更大商业价值。 据了解,百度还围绕着文心一言基础模型文心大模型以及飞桨深度学习平台做出了一系列技术创新与产业实践。...在技术不断变迁中,马艳军总结了大模型与此前AI技术三大不同点: 一是颠覆了交互方式;二是大幅降低了AI开发门槛;三是大模型会催生AI原生应用。...大模型发展,如何使用数据,如何挖掘、分析、合成、标注、评估数据,整个闭环非常关键。 大模型应用体验带来了质飞跃,应用体验只要提升了,未来肯定会有更大商业价值。...有几个比较关键基础能力: 理解、生成、逻辑和记忆。 一般来讲一个人工智能应用一般是这四个能力中一个或者几个组合运用,最终形成的人工智能应用。...以前我们开发AI程序需要写非常多代码,写一个AI应用也需要非常多代码,成本也非常高,大语言模型大幅降低了开发门槛。 三是大模型会催生AI原生应用

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    工业模型应用报告》重磅发布:大模型有望成为驱动工业智能化引擎 | 附下载

    以判别式AI为主模型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应用则相对较少。这种分布呈现出明显倒U型。...以生成式AI为主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应用相对更多,当前能力更适配于偏向综合类、生成型研发设计和经营管理环节,在生产制造环节能力和性能还需进一步提升...大模型应用探索覆盖工业全链条报告深入分析了大模型工业全链条应用探索。...如在研发设计领域,时装设计平台CALA提供了基于Open AI生成式设计工具,可以将设计师创意快速转化为设计草图、原型和产品;英伟达推出了 430亿参数模型ChipNeMo,可以有效地帮助芯片设计人员完成相关芯片设计任务...在产品服务领域,腾讯新一代智能座舱解决方案 TAI4.0 从场景和用户体验出发,深度利用汽车感知能力和大模型学习理解能力,构建从多模交互到个性化服务完整智能化闭环体验

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    工业模型应用报告》重磅发布:大模型有望成为驱动工业智能化引擎 | 附下载

    以判别式AI为主模型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应用则相对较少。这种分布呈现出明显倒U型。...以生成式AI为主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应用相对更多,当前能力更适配于偏向综合类、生成型研发设计和经营管理环节,在生产制造环节能力和性能还需进一步提升...大模型应用探索覆盖工业全链条 报告深入分析了大模型工业全链条应用探索。...如在研发设计领域,时装设计平台CALA提供了基于Open AI生成式设计工具,可以将设计师创意快速转化为设计草图、原型和产品;英伟达推出了 430亿参数模型ChipNeMo,可以有效地帮助芯片设计人员完成相关芯片设计任务...在产品服务领域,腾讯新一代智能座舱解决方案 TAI4.0 从场景和用户体验出发,深度利用汽车感知能力和大模型学习理解能力,构建从多模交互到个性化服务完整智能化闭环体验

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    快速体验可生成AI小姐姐图片SD模型教程

    Civitai专注于稳定扩散(Stable Diffusion)AI艺术模型。Civitai是一个让人们可以轻松分享和发现AI艺术创作资源平台。...平台用户可以上传和共享他们使用自己数据训练AI生成自定义模型,或者浏览和下载其他用户创建模型。然后可以将这些模型AI艺术软件一起使用,以生成独特艺术作品。...打开网站后,上面都是生成AI图片模型和生成图片示例,如下图: 网址:https://civitai.com/ 环境部署 第一步: 首先在github上搜索stable-diffusion可以看到返回结果排在最上面的...,模型大小 3.97GB 大概几分钟时间可以下载,下载模型请放置在stable-diffusion-webui 项目下 models/Stable-diffusion/ 目录下,并确认下载文件名结尾为...模型都下载后,就可以运行 webui.sh 启动软件了。

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    【腾讯云 HAI域探秘】体验模型多种业务应用

    首先,使用HAI需要开通腾讯云账号,微信一扫就可以开通,此处就不多展示了;然后开通HAI体验填写完信息后,等待短信通知后即完成,点击前往体验,即可进入使用页面当前提供两种使用方式,一是已经构建好AI模型...(一个文本到图像潜在扩散模型 )文生图能力,当前HAI支持Gradio WebUI和Jupyterlab两种处理方式,本文描述下Web方式体验,由于已经配置Web部署、运行、发布环境,因此直接点击...可以看到可以得到不同语言推理结果最后,结合最近工作中问题,输入文本进行信息抽取,同样由于已经预置ChatGLM2模型,因此建立使用也非常简单,最简单是采用Web方式,建立好后,直接得到大模型对话页面...、易于使用AI计算平台,提供了高性能AI算力资源和服务,可以在短短几分钟内构建如StableDiffusion、ChatGLM等热门模型应用环境,提供WebUI应用无代码方式和JupyterLab...除了HAI外,腾讯云还是有其他AI产品,像人工智能基础类产品和应用类产品,如下,如果有业务机会后续也会尝试文末提几点个人感觉和建议首先,大模型代表了AI和深度学习在自然语言处理领域最新进展,正在彻底改变

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    AI模型应用开发实战(02)-国内外LLM模型,强应用

    Google多模态AI模型 2023年 Claude 3 未公开 Anthropic最新版本,包括Opus、Sonnet和Haiku2024...GPT主要是OpenAI,GPT-3.5面世后,举世震惊,因为效果非常,但我们看到它参数也非常可怕,达到1750亿。所以说它需要算力非常多,就能支持人工反馈微调。...3.3 国内发展首先百川智能,王小川搞,参数70亿,相当羊驼。百度文心一言就相对比较大,百度搞AI投入还是比较大,参数2600亿,中文语料占85%。...各有特点,但国内有两大特点:时间稍晚,基本到2023年发布中文支持相对都比海外这些模型很多商用角度,开源模型不太理想,llama不支持商用,但GLM都可商用,包括百川、FanCL都可商用。...4 大模型生态百模大战,千模大战多模型大战,就是由OpenAI引爆。Hugging Face,抱脸,相当于AI界GitHub。很多开源模型可以找到:可见整个LLM发展生态繁荣。

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    AI科举制扼杀创新!你眼中模型只是「刷榜机器」

    ---- 新智元报道   编辑:LRS 好困 【新智元导读】基准测试堪称人工智能领域「科举制」,但这种应试教育唯分数论输赢,能训练出真正模型吗?...而仅仅经过一年发展,AI模型性能轻松达到90分,超越了人类87.1分。...但在现实应用中部署或特定例子测试时,又会让人感叹:AI怎么会犯如此愚蠢错误?该怎么教会它改正?...基准研究仍然小众 目前基准相关研究首要面临问题是缺乏激励措施。 在去年发表一篇论文中,谷歌研究人员采访了工业界和学术界 53 位人工智能从业者。...尽管许多研究人员希望通过激励措施创建更好基准,但也有人不希望该领域过多地研究这些。 古德哈特定律(Goodhart's law)有言:一旦指标变成了目标,那它就不再是一个指标了。

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    打通AI应用工业化大生产全流程:昇腾注解“AI向上力量”

    胡厚崑并非只是给出一个链条式逻辑论断,更重要是,在华为推动昇腾AI产业生态之上,大模型正在快速发展,AI应用正在尝试进入“工业化大生产”新阶段,这将是一个AI应用真正实现爆发时代。...在大模型推动下,AI应用“生产”也在呈现这样工业化大生产”过程,只不过出产不再是一个个实体产品,而变成了AI创新应用。 这一切,要从大模型价值谈起。...大模型底层通用能力与场景任务“分工”属性,让AI应用工业化大生产”成为可能,用胡厚崑的话说,是“实现从小作坊式向工业化开发转变”。...总结起来,大模型沙盘推动大模型创新实现“社会化大分工”,而大模型则推动AI应用创新“社会化大分工”,双重“分工”之下,AI产业应用工业化大生产”有了更充分基础。...3、加速最终“产品”市场推广与有效利用——产业联合体让快速对接产业场景 工业化大生产与工业产品消费始终互为因果,前者推动后者有更好体验和价值,后者推动前者有不断前行动力。

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    模型AI底层技术揭秘 (9) 工业化武装巨龙 (中)

    接口,因此,8块P100之间立方体连接是一个不完整,两块P100之间有可能直通,也可能要经过2跳,这会造成跨卡计算性能波动。...但是,NVLink Switch是无法实现跨Board互通。 这是为什么呢?...2bit冗余编码,这样,即使出现了2bit误码,也不需要重传就可以恢复出正确数据。...与之相对是,铁路运输虽然具备更高运力,在出现故障时会影响整列列车,甚至后续列车运行。 RDMA与铁路运输类似,在出现丢包时缺乏重传数据包机制,而是会触发goback,从头开始传输整个数据块。...如果我们将4MB数据拆分为4096个1K数据块传输,每个数据包传输失败可能性为0.001%,那么,最终4MB数据传输成功可能性为1.66%。 显然,这是不可接受

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    模型AI底层技术揭秘 (10) 工业化武装巨龙 (下)

    那么,当switch 0和switch 1发送速率之和,超出了switch 2出方向万兆以太网线速能力时候,switch 2就不得不丢弃一部分数据包。这就是所谓incast导致网络拥塞丢包。...而以太网之上网络层IP协议,也是个“尽力而为”传输协议,也没有流控机制。 也就是说,以太网+IP链路层和网络层,原始设计是公路,而Mellanox需要把它改造为承载RDMA重载列车重载铁路!...上游设备接收到Pause帧时候就会暂停发送。 但是,PFC反压机制只能缓解网络拥塞。这是因为,上游网络设备缓存也是有限,一般在16-64MB级别。...在这四个协议,特别是PFC和ECN加持下,以太网被从公路改造为重载铁路,就可以无损地实现大块数据搬运了。 在大模型计算中,还会涉及一个问题:存储。...一个典型场景是,海量图片数据保存在NVMe SSD中。有没有办法实现GPU高速访问NVMe SSD中数据呢? 请看下期。

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    从数据分析到智能生产:AI工业应用与未来

    今天,我们特邀了上海腾展长融董事 & CTO 韩光祖老师,他将为我们分享 AI 数据分析在工业领域发展及应用。作者简介韩光祖,腾讯云 TVP,现任上海腾展长融董事 & CTO。...随着技术不断进步,工业大数据分析将继续扩展其应用范围,成为企业实现可持续发展和保持竞争优势重要工具。总而言之,随着工业物联网、工业互联网等技术快速发展,工业大数据分析应用前景无限广阔。...同时,对 AI 资源作业研究可以确保技术有效利用,最大化生产效率。而 AI 探索因子则是数据科学运用,数据科学在工业 AI 应用中扮演着重要角色。...(图 6,智能制造发展历程)三、从企业最佳实践看未来工业AI之路(一)公辅车间AI数字化应用此外,我们可以在工厂车间这一具体环节看到工业 AI 发挥巨大作用,IOT+ ML  公辅车间和机器学习技术在公辅车间应用显著提升了能源效率并实现节能减碳...(二)企业燃气中模型分析预测值得注意是,企业燃气统计数据分析应用无疑也为工业 AI 发展注入了强有力注脚。

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    从数据分析到智能生产:AI工业应用与未来

    随着技术不断进步,工业大数据分析将继续扩展其应用范围,成为企业实现可持续发展和保持竞争优势重要工具。 总而言之,随着工业物联网、工业互联网等技术快速发展,工业大数据分析应用前景无限广阔。...同时,对 AI 资源作业研究可以确保技术有效利用,最大化生产效率。而 AI 探索因子则是数据科学运用,数据科学在工业 AI 应用中扮演着重要角色。...(图 6,智能制造发展历程) 三、从企业最佳实践看 未来工业AI之路 (一)公辅车间AI数字化应用 此外,我们可以在工厂车间这一具体环节看到工业 AI 发挥巨大作用,IOT+ ML 公辅车间和机器学习技术在公辅车间应用显著提升了能源效率并实现节能减碳...(二)企业燃气中模型分析预测 值得注意是,企业燃气统计数据分析应用无疑也为工业 AI 发展注入了强有力注脚。...其实,企业燃气使用量数据分析和预测也给我们提供了模型选择建议、数据预处理重要性和评估模型泛化能力方法。

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