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。 ?...如以下视频，通过实时手机的加速度传感器的不同状态的数据，通过云端训练对设备的不同状态加以区分，预测加速度传感器设备的剩余适用寿命，并对设备异常加以推理和预测。 ? 或者可以识别不同的环境音- ?...支持如下的内置声音事件识别，并通过工具可自定义扩展支持更多的声音事件识别。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
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。...语音合成应用于导航，不仅仅是通过“志玲姐姐语音包”给大家带来声音的享受，更重要的是，它让用户使用听觉接受信息，解放了用户驾驶中的视觉，大大降低了低头看手机引发交通危险的可能性。 ?...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~
两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...同时也给出寻找好的研究想法的几种方法：组合法、类比法、实践法，兼顾摘果子和啃骨头。 不仅学术界需要好的研究想法，工业界也需要一个好的工作想法。...学生年代，作为老师的一个不成器弟子，学术上没有什么建树，幸运的毕了业。现如今到了工业界摸爬滚打，虽然换了个环境，但是发现生存的道理没变。 反面例子 不好的工作想法会加剧“卷”的用户体验。...像反入侵、流量安全这些点既具体，又可以是长期工作，是可以考虑作为终点的。关键路径即技术手段，我想要长期经营的是安全、数据和算法，这点很明确。从个体的模型思维到组织的连接思维。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
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。...3、智能安防在公共安全领域，AI视觉可以识别和跟踪公共场所中的在逃嫌疑人，以及可用于安全管制区域的访问控制。...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
好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。...人是最善于学习的动物，完全可以将既有文献中不同时期研究工作的想法作为学习对象，通过了解它们提出后对学科发展的影响——具体体现在论文引用、学术评价情况等各方面——建立对研究想法好与不好的评价模型。...“ 我当时的回答如下： 我感觉，产业界开始集团化搞的问题，说明其中主要的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的。NLP和AI中的困难任务，如常识和知识推理，复杂语境和跨模态理解，可解释智能，都还没有可行的解决方案，我个人也不看好数据驱动方法能够彻底解决。
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...针对产品质检需求，可以借助AI边缘智能网关的视频识别算法，实现更高效、更精准、更智能的产品质检，适应长期发展需求。...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...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。
应用性能监控工具作为一个越来越被企业所认可的辅助系统，已经帮助很多不同种类的应用解决了运行中的不稳定难题。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的使用速度，以及稳定的运行平台。...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的软件自然会被淘汰。哪里有服务好的应用性能监控呢？...哪里有服务好的应用性能监控 对于哪里有服务好的应用性能监控这个问题，现在应用市场已经出了很多的类似软件。...上面已经解决了哪里有好的应用性能监控的问题，性能监控在对应用进行实时分析和追踪的过程当中，如果发现了问题，它的报警渠道都有哪些呢？...以上就是哪里有服务好的应用性能监控的相关内容，随便在搜索引擎上搜索一下就会有很多品牌正规的监控软件出现，用户们按需选择就可以了。
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
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。...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。...轻松构建和管理工业 AI 部署的软件支持 在 NVIDIA CUDA-X 加速计算堆栈和 JetPack SDK 支持的支持下，Jetson AGX Xavier 工业模组是一个完全由软件定义的平台...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。
)等档次，并以电动伸缩镜头应用最普遍。...它可以将物镜得到的光学图像传输到十几厘米到几米远的地方。中继镜头从光纤束处理到图像后，再将其传送到摄像机的传感器上。通过光纤镜头取得的画面，其质量不如通过普通镜头取得的画面好。...5）自动聚焦镜头 自动聚焦镜头在安全方面的应用相当有限，这是因为它的价格比普通的手动调焦镜头要昂贵。自动聚焦镜头主要用于便携式家用摄录机。这种机器所使用的镜头都是变焦镜头。 ?...安定镜头广泛应用在手提式摄录机、车载摄像机、空中平台摄像机和船载摄像机系统中。安定镜头可以抵消摄像机因风吹而引起的严重晃动。...随着ED镜片、自动聚焦等功能在高清镜头中的应用，使得高清产品成为市场的主流。
文章作者：途索 阿里巴巴 算法专家 内容来源：《数据分析通识》 导读：什么样的模型是好的模型？相信这是每一个数据分析师和大数据AI算法工程师都曾经默默思考过的问题。...应用于机器学习时，这句话还有另一种表达形式：“数据和特征决定了机器学习的上界，模型只是在不断逼近这个上界而已”。...像人工神经网络这样的模型，从结构上很难获得模型的可解释依据，它的可解释性就非常差。这也是制约人工神经网络在结构化数据的业务中被进一步应用的一个很大原因。 03 有万能的模型么？...试想一下，从拿到数据，再到根据这些数据训练模型，并输出结果，这其中导致模型输出特定结果发生的原因可能来自哪里？...虽然很难通过一个万能的模型整合世界上所有数据带有的信息，但通过迁移的方式对领域内的信息进行整合，并应用于更多相关业务场景，却是一个非常有效的折中。
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
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。
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
Hello大家好，我是老潘，好久不见各位~ 最近在复盘今年上半年做的一些事情，不管是训练模型、部署模型搭建服务，还是写一些组件代码等，零零散散是有一些产出。 虽然有了一点点成果，但仍觉着缺点什么。...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。 ?...，涉及到很多优化的步骤 在特定的平台(嵌入端或者服务端)成功运行已经转化好的模型 在模型可以运行的基础上，保证模型的速度、精度和稳定性 就这样，虽然看起来没什么，但需要的知识和经验还是很多的。...常用的框架 这里介绍一些部署常用到的框架，也是老潘使用过的，毕竟对于某些任务来说，自己造轮子不如用别人造好的轮子。 ?
从点到面，AI首先运用在工业的哪一个环节，从何角度切入，都是需要想清楚的问题。...就智能工厂来说，虽然现在还没有明确定义，但可以肯定的是，智能化生产制造的实现绝对不仅仅是由自动化生产线和一大堆机器人组合而成，而是侧重将人机互动、3D打印等先进技术应用到整个工业生产过程，并对整个生产流程进行监控...所谓工业，它有着自己的发展迭代速度，而稳定、安全是其不可违背的第一法则，这就要求厂商在智能化推进过程中要抓住材料物理属性等核心点，对“AI用在哪里、如何用”这些问题的思考进行更为深入的思考。 ?...同时因为保密需求，某一个关键参数无法被访问也极大程度上影响了后续处理和优化，甚至数据的丢失都会左右AI模型的优劣程度。...因此在信息化的过程中，信息技术与工业的融入必然要顺应制造本身的发展，而在目前初期磨合阶段，从点到面，AI首先运用在工业的哪一个环节，从何角度切入就成为必须要想明白的问题。
---- 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的「科举制」，但这种应试教育唯分数论输赢，能训练出真正的好模型吗？...而仅仅经过一年的发展，AI模型的性能轻松达到90分，超越了人类的87.1分。...但在现实应用中部署或特定例子的测试时，又会让人感叹：AI怎么会犯如此愚蠢的错误？该怎么教会它改正？...基准研究仍然小众 目前基准相关的研究首要面临的问题是缺乏激励措施。 在去年发表的一篇论文中，谷歌的研究人员采访了工业界和学术界的 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的基准，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，那它就不再是一个好指标了。
胡厚崑并非只是给出一个链条式的逻辑论断，更重要的是，在华为推动的昇腾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”的新阶段，这将是一个AI应用真正实现爆发的时代。...在大模型的推动下，AI应用的“生产”也在呈现这样的“工业化大生产”过程，只不过出产的不再是一个个实体产品，而变成了AI创新应用。 这一切，要从大模型的价值谈起。...大模型的底层通用能力与场景任务“分工”属性，让AI应用的“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应用创新的“社会化大分工”，双重“分工”之下，AI产业应用的“工业化大生产”有了更充分的基础。...因此，大模型的产业化落地就成为AI产业应用“工业化大生产”最后的、关键的环节，华为与业界共同推动的围绕特定大模型的“产业联合体”，应运而生。
针对规模庞大、设备复杂、自动化智能化水平要求高的工业物联网应用，AI智能网关依托强劲处理器性能和内置多场景应用AI算法，助力工业物联网迈入智能化新高度。...本篇就为大家简单介绍一下AI智能网关在工业物联网领域的应用优势。...1、边缘数据处理支持人工智能的工业网关可以在网络边缘处理工业数据，从而减少将现场数据发送到远端服务器的需要，这不仅减少通信成本，还提高响应速度，这一优势对于一些时间敏感型的工业安全监测应用至关重要。...3、定制化和灵活性AI智能网关支持自由选配搭载AI识别和分析算法，对于不同工业产业应用和场景，都可以选配最合适的AI功能，诸如AI视觉识别、AI分析、AI预测等，无缝集成到现有工作流程中，从而显著提升工业生产...总之，选用搭载人工智能功能的工业智能网关，可以显著提升工业物联网应用的智能化水平，实现更丰富、更智慧的新型物联网应用，实现实时处理响应、更高的安全性、灵活可扩展性和成本效益等优势。
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