提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...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。...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。
那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...这其中的”新“字，可以体现在提出新的问题和任务，探索新的解决思路，提出新的算法技术，实现新的工具系统等。 在保证”新“的基础上，研究想法好不好，那就看它对推动学科发展的助力有多大。...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。...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。
镜头不仅种类繁多，而且质量差异也非常大，但一般用户在进行系统设计时往往对镜头的选择重视不够，导致不能得到理想的图像，甚至导致系统开发失败。...1、工业镜头的安装尺寸，接口 所有的摄像机镜头均是螺纹口的，CCD摄像机的镜头安装有两种工业标准，即C安装座和CS安装座。两者螺纹部分相同，但两者从镜头到感光表面的距离不同。 ?...手动光圈工业镜头是的最简单的工业镜头，适用于光照条件相对稳定的条件下，手动光圈由数片金属薄片构成。光通量靠镜头外径上的—个环调节。旋转此圈可使光圈收小或放大。...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。...如果目标不反射红外光，或目标将所有红外光都反射到了其它方向，从而致使摄像机接收不到回光，或目标超出了系统的工作范围，都将无法触发系统的自动聚焦功能。
推荐系统的离线实验都是在数据集上完成的，不需要一个实际的系统来供它实验，只要由一个从实际系统日志中提取的数据集即可。...一个好的推荐系统不仅需要有比较高的用户满意度，也要有较高的覆盖率。 覆盖率为100%的系统可以有无数的物品流行度分布。为了更细致地描述推荐系统发掘长尾的能力，需要统计推荐列表中不同物品出现次数的分布。...度量推荐系统的信任度只能通过问卷调查的方式，询问用户是否信任推荐系统的推荐结果。 提高推荐系统信任度主要有两种方法。首先需要增加推荐系统的透明度，而增加推荐系统的透明度的主要办法是提供推荐解释。...实时性的第二个方面是推荐系统需要能够将新加入系统的物品推荐给用户。这主要考验推荐系统处理物品冷启动的能力。 9.健壮性 任何一个能带来利用的算法系统都会被人攻击，最典型的例子就是搜索引擎。...如果能够在推荐系统评测报告中包含不同维度下的系统评测指标,就能帮我们全面地了解推荐系统性能,找到比较弱的算法的优势,发现比较强的算法的缺点。
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
在2021年世界人工智能大会上，由AI TIME组织的“图神经网络与认知智能前沿技术论坛”中，清华大学计算机系教授李涓子围绕“知识图谱与认知推理”做了主题报告，从问答系统的角度解释了AI如何实现认知推理...图 2：认知推理框架 以下是报告全文，AI科技评论做了不改变原意的整理。 1 认知 VS 知识 图 3：本体 认知是人获取并应用知识的过程，知识图谱是人表示客观世界认知的一种形式。...2 人工智能的发展趋势 图 6：人工智能研究简介 人工智能研究者们的目标是研究和设计智能系统，让这些系统能够像人一样具有感知、推理、思考，并做出规划和决策的能力。...诺贝尔经济学奖获得者丹尼尔卡尼曼提出，在人的认知系统中存在系统 1 和系统 2，其中系统 2 进行较慢的逻辑化、序列化的推理。...3 可解释的认知推理 图 13：问答系统 我们团队从图灵测试出发，尝试在问答任务中探索可解释的认知推理技术。
--- 拔出你心中最困惑的刺！--- 在这个用过即弃的时代，不要让你的求知欲过期。 今日拔刺： 1、如何评价汽车AI系统？是好“助理”吗？ 2、物体速度达到光速的话，现代雷达能探测到吗？...3、红外成像的原理是什么？ 本文 | 1603字 阅读时间 | 4分钟 如何评价汽车AI系统 是好“助理”吗？...车载AI系统功能贴心，当你饿了，系统能够根据你的常去的餐馆类别自动推荐附近的类似餐馆；当接近拥堵或经常拥堵的路段系统会提醒你换线；当车辆燃油即将用完时它会主动提醒你加油并优选最近的加油站，然后把路线显示出来...车载AI系统像一个引路人，也像一个朋友。它可以帮我们在驾车时解决很多琐事，这个过程中也减少了司机注意力的分散，从一定程度上来讲降低了交通事故发生的概率。...车载AI系统还可以为司机解闷，司机一直坐在驾驶位置，饿了可以语音呼叫AI来找吃的地方，累了还可以让AI来播放音乐听。
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。...可以看见，目前国内智能制造系统升级投入的主力还是在汽车领域。...他们曾提到，不同于消费电子行业，工业有自己明显的行业特点：对系统安全、设备稳定有着极高的要求，且发展迭代周期慢。...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。 ?...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。
制造业是中国工业化的源头，也是工业生产大国。任何一步的质量都可能影响生产过程的变化。表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适性，还会对其性能产生不良影响。因此，制造商对产品的表面缺陷检测非常重视。...对于一些重要的按钮，尤其是停机和上下键安装错误，很容易导致严重事故，因此迫切需要使用人工智能检测手段，引入机器视觉检测，配合AI智能化算法，有效控制产品质量，从而消除或减少缺陷产品的产生，提高生产效率。...图片一、系统架构AI视觉检测系统主要通过光源和图像传感器(工业相机)获取产品的表面图像，利用图像处理算法提取图像的特征信息，然后根据特征信息对表面缺陷的定位、识别、分类等判定与统计，通过图像采集、图像校正...二、系统功能图像采集：500万像素8帧/秒定焦定高工业相机，由算法自动处理，面板高度不同带来的对焦可调整;图像预处理：预处理算法消除每个面板的长、宽、高均不相同，模板制作的好坏、视差的高低所带来的影响。...可扩展性：该系统可不仅仅局限于检修盒面板的检测，所有可以用模板匹配方法解决的问题，都可以无缝采用该软件系统。三、系统软件检验窗口：支持查看待检设备及模板图像、检验结果等，设置系统初始化配置。
归根结底，算力和大模型再强，使用者用不顺手，没法把大模型用进场景，将 AI 的能力用到极致，AI 的操作系统就也只能是空谈。 到了这一层，AI 操作系统面临的就不再只是一个技术难题。...而在 ModelBuilder 提供的模型路由服务之下，针对不同难度的任务，AI 操作系统万源也可以自主选择最合适的模型完成调用，实现效价比的最优，在效果基本持平的情况下，将推理成本下降了30%。...而要让人留下来，就得让开发者能够在平台上持续地获得商业收入和正反馈，最终实现用 AI 操作系统的“发家致富”——这才是 AI 操作系统能够提供给开发者的核心价值。...这条路，如同《论语》中说的“譬如北辰，居其所，而众星共之。”用更好的生态，将产业链路中的每一环都围绕在 AI 操作系统的身旁，进而创造一个以 AI 为轴的更广阔的生态系统。...有人或许会问：这只不过又是一个新概念，拼拼凑凑算什么操作系统？要说 AI OS，集成了 New Bing 和 Copilot 的 Windows 才算是真正的 AI 操作系统。
因此，多卡并行被视为AI大模型推理的必然选择。 但现有的推理系统仍旧存在不少弊端。 比如需要用户对通信、内存等各部分协作进行手动管理，需要额外编译等……导致用户使用门槛居高不下。...为此，大规模并行AI训练系统Colossal-AI团队提出了大模型推理系统Energon-AI。...而当前的深度学习推理系统，主要面向多实例单设备以及单实例单设备的简单推理场景，忽视了AI大模型推理所需要的单实例多设备的挑战与机遇，Energon-AI系统正是为了解决这一痛点而生。...△模型参数的迅速增长[https://arxiv.org/abs/2111.14247] Energon-AI系统设计 面向AI大模型部署，Colossal-AI团队设计了单实例多设备推理系统Energon-AI...△Energon-AI超大模型推理系统示意图 Energon-AI系统设计分为三个层次，即运行时系统（Runtime）、分布式推理实例（Engine）以及前端服务系统（Serving）： Runtime
但一个系统的好坏往往需要全链路的评定，贯穿于用户的整个交互过程。之所以说好的推荐系统更难定义，是因为虽然算法是核心，但是个性化推荐往往不止由算法构成，这背后需要各种技术支撑。...▌宏观 从宏观上来看，好的推荐系统就是满足用户的需求，帮助其进行路径优化与兴趣发现。微观上来讲，好的推荐系统一定是再为产品服务，不同的产品阶段，我们需要确立不同的推荐系统目标及评价体系。...推荐系统角度 1) 长尾挖掘 挖掘必然是推荐需要去完成的一件事，长尾作为大头的存在，分发过程中需要将把握，或者说长尾挖掘是好的推荐系统需要去完成的任务。...2) 用户不知道什么商品存在 好的推荐系统是既可以根据用户的反馈来推荐，也可以不断帮助用户进行探索，因为用户可能不具有某个领域内的知识，好的推荐系统还需承载帮助用户发现新事物的功能。 4....▌好的推荐系统迭代流程 首先需要明确产品线当前需求，做好推荐系统定位。
微服务的优势 大项目可以持续交付 微服务将一个大系统拆分成很多个互相独立的服务，每一个服务都可以由一个团队去完成，并且配备自己的开发、部署，而且可以独立于其他的团队。...，不同的系统独立部署，压力大的时候，可以独立进行集群化部署，这些操作都不会影响到已经运行的其他微服务，非常灵活。...服务的拆分 个人觉得，这是最大的挑战，我了解到一些公司做微服务，但是服务拆分的乱七八糟。这样到后期越搞越乱，越搞越麻烦，你可能会觉得微服务真坑爹，后悔当初信了说微服务好的鬼话。...分布式系统带来的挑战 记得以前在网上看到过一个段子： 没用分布式架构之前，你只有一个问题：并发性能不足。...这个段子形象的说明了分布式系统带来的挑战。
对于想要在网络上建设网站的用户而言，首先需要为网站购买一个合法的域名，不过很多人对于购买域名并没有实际的经验，因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么买域名哪里好？域名供应商的选择标准是什么？...买域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址，只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站，并且域名和网址并不是相等的关系，域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现，提供域名的域名供应商在网络上是非常多的，那么买域名哪里好？域名供应商如何来选择呢？...其实有心的用户会发现，网络上的域名供应商虽然多，但不少域名供应商的都只是代理的性质，所提供的域名种类相对比较少，因此在选择域名供应商时应当尽量挑选那些一级域名商，这样可以选择的域名种类会更加丰富。...买域名哪里好？如何挑选域名供应商？
焊接在现代制造业中扮演着重要的角色，因此确保焊接质量至关重要。创想焊缝跟踪系统以其智能化的特性，成为提高焊接质量控制的强大工具。本文将简化讨论焊缝跟踪系统的选购，帮助您满足焊接作业的需求。 ...3.精确度和稳定性 系统的精确度和稳定性是关键因素。确保系统能够准确检测焊缝并在不同工作条件下保持一致性。可以与制造商联系，评估系统的性能。 4.集成性 好的焊缝跟踪系统应与您现有的生产线集成。...确保系统具有用户友好的界面，能够直观的找到自己所需要的功能，并且操作简单，以帮助您管理和改进焊接过程。 6.培训和支持 购买系统后，操作人员需要受到培训，以正确使用和维护系统。...了解制造商是否提供培训和技术支持服务，确保您的团队能够充分利用系统的功能。 7.考虑成本 最后，考虑成本因素。不同系统的价格差异很大，因此需要制定预算并与多个制造商进行比较。...要在性能和成本之间找到平衡，便宜的系统可能不一定满足需求，而昂贵的系统也不一定是最佳选择。 结论 选购好的焊缝跟踪系统对确保焊接质量至关重要。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...本文首先介绍了工业废气检测系统的研究背景意义，同时结合国内外气体检测技术的发展现状，提出了基于ZigBee的工业废气监测系统设计方案。随后本文简要介绍了ZigBee技术并提出了系统总体设计方案。...根据系统的系统实际应用的工业现场环境，并结合我国气体浓度监测技术的发展现状，要求基于ZigBee的工业废气监测系统具有以下两个特点。...本章主要对基于ZigBee的工业废气监测系统在中小型工厂生产中的市场需求进行了分析。 3. 提出了基于ZigBee的工业废气监测系统的总体设计方案及上位机监控方案。...外部管脚有模拟输出（AO）、SCL、SDA、地址引脚（A0-A2），四个模拟输入（AI0-AIN3）。其中地址引脚用来对硬件地址编程，从而可对连接到I2C总线上的8个PCF8591模块进行选择。
推理引擎的特点是： 需要对 iOS / Android / PC 不同硬件架构和操作系统进行适配，单线程下运行深度学习模型达到设备算力峰值。...AI编译器聚焦训练场景 AI编译器的使用场景包括训练和推理。...模型训练后会保存在文件系统中，随着训练处的模型效果不断提升，可能会产生新版本的模型，并存储在文件系统中并由一定的模型版本管理协议进行管理。...之后模型会通过服务系统部署上线，推理系统首先会加载模型到内存，同时会对模型进行一定的版本管理，支持新版本上线和旧版本回滚，对输入数据进行批尺寸（Batch Size）动态优化，并提供服务接口（例如，HTTP...用户不断向推理服务系统发起请求并接受响应。除了被用户直接访问，推理系统也可以作为一个微服务，被数据中心中其他微服务所调用，完成整个请求处理中一个环节的功能与职责。
那么让我们来看看人工智能的实施阶段，如果我们不知道人工智能采用的流程，我们将永远不知道问题出在哪里。...如果我们一开始没有做好这个计划，那么你将成为一场灾难，后期会带来巨大的投入成本。 第五个话题，我要和大家分享的是带有AI推理引擎的AOI的硬件系统。...如左图所示，在POE阶段通常使用一个带RTX GPU卡的工业电脑把控制系统和推理系统放一起，因为非常简单，但是对于生产线中，AI推理与控制系统分开是非常重要的，因为你除了GPU卡外，还会要添加POE卡、...但是，你看到右边的图，我们可以使用Jetson Xavier系统作为推理引擎，与机器控制系统分离。...其次是灵活性，有时单个 RTX GPU 的性能无法达到客户的要求，但多 GPU 服务器解决方案的成本仍然很高，通过将多个带有以太网的 Jetson AGX Xavier 连接到 AI 机器，系统可以灵活性地扩展推理性能
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