当你需要做个网站，又在找建站公司的时候，你会发现，我的天那，为什么价格会相差这么大呢，几百的，几千的，几万的，这还仅仅是个企业网站的报价，很多客户会很诧异，今天华专网络就这个疑问给大家详细聊聊。...便宜的网站为什么便宜？ 贵的网站又到底贵在哪里呢？一、设计的区别几百的网站不要谈设计，也可以说是用已经设计好的网站，不存在重新设计的说法，顶多也就是模仿个别的网站，那还是要模仿个简单的。...这就很好理解，已经设计好的网站，直接拿来用就好，省去了大量的精力，复制粘贴，效率高，自然便宜。相反，贵的网站设计稿都在3，4000元了。...二、功能的区别几百块的网站基本都是企业展示网站，大概的功能就是首页，公司简介，产品展示，新闻动态，联系我们等常见的简单的基础功能三、建站类型这个我要详细说说，也希望你们重视，建议找定制类的便宜的网站，这里说的定制是指代码是独立的...好啦，今天的话题就讲到这里，相信你已经对便宜的网站为什么便宜有了更多的了解。
很多人购买任何物品都喜欢讨价还价，喜欢追求便宜，但其实任何商品都有其内在的价值，过分的便宜可能并不是一件值得高兴的事情，像很多网友询问域名哪里有便宜的卖，那么下面就来了解一下哪里注册域名便宜？...便宜的域名使用会有问题吗？ 哪里注册域名便宜 想要购买域名通常需要向域名供应商来进行购买，一般品牌域名供应商的价格都比较一致，想要在那里购买便宜的域名基本上没有可能。...目前网络上价格便宜的域名，一般都是一些代理域名商在销售，那里的域名一年的使用费用只有正常价格的数分之一，能够为用户带来非常便宜的域名使用。 便宜域名能使用吗 哪里注册域名便宜？...因此对于企业用户而言，还是应当选择有实力的域名供应商以正常价格购买域名，但对于一些没有商业追求的用户来说，也可以购买代理域名商的便宜域名使用。 很多想要建设网站的用户都经常会提问哪里注册域名便宜？...其实便宜的域名是有的，但便宜往往就意味着服务不佳稳定性不好，因此对于想买便宜的域名的用户而言，还是应当三思而后行。
但是，域名的价格也是各有不同的，有些网站域名价格比较高，也有一些网站域名价格比较便宜，但是很多人不知道哪里买域名便宜，那么，哪里买域名便宜呢？ 哪里买域名便宜呢？...我们在购买域名的时候，可以去域名口碑排行第一的网站进行购买，因为口碑比较好的域名出售网站，不仅价格比较便宜，出售的域名也是比较好的。...其实，域名的价格相差并不是很大，一般来说，不同的网站，域名的相差价格只有几十元到几百元，所以，我们在选择域名网站的时候，可以选择知名度高的网站，这样更可靠一些。 域名的用途有哪些？...域名的作用是非常多的，域名可以用来建网站，因为域名是网站的基础，如果没有域名的话，网站是无法建立的。...域名也可以用来做品牌保护，在域名注册之后，可以防止因为别人注册相同的域名，而导致自己出现品牌受损的情况。 哪里买域名便宜呢？
域名是用户在互联网上建设网站时必须要具备的一个网络地址，一般情况下无论是企业还是个人，想要使用域名都是要花费一笔费用的，并且该费用是每年都需要支付的。那么域名哪里便宜得卖？...什么样的域名可以不花钱拥有呢？ 域名哪里便宜得卖？ 其实域名的价格在网络上并没有太大的波动，很多域名供应商的域名销售价格都基本上一致的，因此想要找便宜的域名基本上不存在的可能。...域名收费主要是因为域名供应商需要为用户的域名提供解析服务，而解析服务是需要服务器成本的，因此如果想要找便宜的域名，除非是遇到一些域名供应商的活动，否则都很难遇到这样的机会。 什么样域名不花钱？...其实对于个人用户而言，域名的作用只是提供了一个网络IP地址，并不像商业用户那样需要挖掘域名的价值。那么域名哪里便宜呢？...域名哪里便宜这样的问题还是很多的，但其实目前域名的使用成本并不是很高，一个顶级域名一年也不过几百元人民币的费用，如果这点钱都不愿意花的话，那么选择二级域名也是不错的选择。
新智元报道 编辑：alan 【新智元导读】大模型的幻觉问题怎么解？谷歌DeepMind：用AI来做同行评审！事实核验正确率超过人类，而且便宜20倍。 AI的同行评审来了！...对于LLM的长篇回答，SAFE使用其他的LLM，将答案文本分解为单个叙述，然后使用诸如RAG等方法，来确定每个叙述的准确性。 ——简单来说就是：AI答题，AI判卷，AI告诉AI你这里说的不对。...真正的「同行」评审。 另外，研究还发现，相比于人工标注和判断事实准确性，使用AI不但便宜20倍，而且还更靠谱！ 目前这个项目已在GitHub上开源。...而人类标注这边，每个响应的成本为4美元，——AI比人类便宜了整整20多倍！ 对此，有网友评价，LLM在事实核验上有「超人」级别的表现。...对于人类在这项测试中颜面尽失的结果，我们不免有些怀疑，成本应该是比不过AI，但是准确性也会输？ Gary Marcus表示，你这里面关于人类的信息太少了？人类标注员到底是什么水平？
镜头是机器视觉系统中的重要组件，对成像质量有着关键性的作用，它对成像质量的几个最主要指标都有影响，包括：分辨率、对比度、景深及各种像差。...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。...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。
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
专注的人工智能系统要做的是使用大量数据来回答棘手的问题，而更困难的问题之一就是该给别人送什么礼物。...您唯一要提供的其他信息就是预算。您可以设置总支出数字，然后系统可以进行精确的估算，并且可以向上或向下调整。自动调整旨在确保您没有超出预算。 （如果需要，您可以重新填预算，但是系统会尝试将其保留。）...使用我设想的应用程序，您已经输入了预算，描述了要进入每个层级的预算，然后AI会生成可以接受或修改的结果。...他们对您续订他们的服务更感兴趣，就可能会指出更丰富的价值或更便宜的选择，帮助您实现目标并最大程度地减少支出。 如果接受者更愿意，他们将更有可能代表接受者建议绿色礼物或捐赠给慈善机构。...简而言之，该系统可以提供压力较小，更好，更便宜的解决方案。我认为拥有一个为我们服务的AI将是一个不错的改变。
最近一年，AI领域出现了很多迁移学习(transfer learning)和自学习(self-learning)方面的文章，比较有名的有MoCo，MoCo v2，SimCLR等。...半监督方法的代表是自训练，其使用少量的标记数据和大量的未标记数据对模型进行联合训练。...但谷歌最新的研究表明，在数据量足够的情况下，至少在目标检测任务上，采用自训练得到的预训练模型对检测结果的提升要显著优于监督预训练与无监督预训练模型。...横轴-使用COCO数据集的比例 第二个实验表明，如果主任务(目标检测)的训练集尺寸较小，使用监督方式的预训练模型可以帮助提高检测结果，但随着主任务训练集的增大，使用监督法得到的预训练模型的收益越来越低，...在语义分割方面，研究者也证明了自训练的预训练方式比监督式预训练可以达到更好的效果： ?
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。
新智元报道 来源：TechCrunch 编译：肖琴 【新智元导读】一般的机器学习系统都是以人的视角建立，但华盛顿大学和艾伦人工智能研究所的研究人员试图用狗的行为数据训练AI系统。...研究人员通过传感器等设备采集了一只爱斯基摩犬的运动数据，并以此来训练AI系统实现三个目标：1、像狗一样行动，预测未来动作；2、像狗一样计划任务；3、从狗行为中学习。论文已被CVPR 2018接收。...这项工作的意义在于理解视觉数据，让智能体采取行动并执行任务。 我们已经训练机器学习系统来识别物体，进行导航，或识别面部表情，但尽管可能很难，机器学习甚至没有达到可以模拟的复杂程度，例如，模拟一只狗。...研究者用这个数据集来训练一个新的AI智能体。 对这个agent，给定某种感官输入——例如一个房间或街道的景象，或一个飞过的球——以预测狗在这种情况下会做什么。...当然，不用说特别细节，哪怕只是弄清楚它的身体如何移动，移向哪里，已经是一项相当重要的任务。
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。...最终，成功设计完成了基于ZigBee的工业废气监测系统。...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。
《系统日报》持续关注分布式系统、AI System，数据库、存储、大数据等相关领域文章。每天以摘要的形式精选不超过三篇系统文章分享给大家。...以GPT3为代表的大深度学习模型是现在很火的技术，Colossal-AI 的目标就是解决大模型训练过程遇到的各种分布式难题。...它也算是目前该领域前沿研究的集大成者，很适合想了解MLSys却又不知如何下手的萌新去围观。 最近几年的 AI 模型正在急速变大，训练常常需要需要多个 GPU，比如训练 GPT3 需要几千个 GPU。...Colossal-AI 的愿景是让用户仅需少量修改，便可将已有 PyTorch/TensorFlow 项目与 Colossal-AI 结合，快速将单机代码自动、高效地扩展为分布式系统。...Feature Map)：每一层输出的中间结果，训练过程中每个神经网络层的输出。 Colossal-AI 实现的分布式训练技术包括数据并行、张量并行、流水线并行、ZeRO并行和 offload 并行。
曾经这些系统需要在服务器上运行，你需要有网络连接才能使用，现在电脑变得越来越便宜，这样的系统也已经可以直接在手机上运行。...如果你想要构建一个有通用能力的 AI，你就会需要类似循环神经网络、LSTM 这样的网络结构；Transformer 模型还不够好。工业界的实践还是以 LSTM 为主。...所以欧洲人不使用语音识别的原因是他们知道大公司会把所有东西都存储下来，然后把这些语音作为改进语音识别系统的训练样本。...这样的规律适用于人类，也同样适用于机器人。 提问：机器人会有个性吗？他们的个性来自哪里？ Schmidhuber：机器人的个性来自训练数据，训练数据不同，个性就不同。...但今天手机很便宜了，今天很穷的人买到的手机都会比当年那个人的手机更好。AI 也是一样的，也会变得更便宜，让穷的人也收益。
在今天的一篇博客文章中，研究人员Mayank Bansal和Abhijit Ogale详细介绍了一种训练方法，可以标记数据，即来自专业加试示范的Waymo数百万英里已标记数据，以监督的方式训练AI驾驶员...我们能否使用纯粹的监督深度学习方法训练出技术熟练的驾驶员？”...Waymo的AI系统在模拟环境中绕过停着的汽车 为了创建一个能够模仿专业驾驶员的系统，他们精心设计了一个神经网络，名为ChauffeurNet，通过观察真实和模拟数据的组合，包括地图，周围物体，交通，过去的汽车运动...为了教会网络适应极端情况，团队合成了近乎意外和与对象的碰撞的情况，后者与非奖励因素搭配，鼓励AI模型避免这些情况。 ?...因此，完全由机器学习的系统取代Waymo计划器的门槛非常高，尽管来自这样一个系统的组件可以在Waymo计划器中使用，或可用于在计划器的模拟测试期间创建更现实的智能体。”
谷歌的反转让人唏嘘，虽然其明确了“不会追求的AI应用”，但技术作恶还是人作恶的问题，AI伦理再次引人深思。 一 AI伦理的边界在哪里？ 如果说谷歌近期来不太平，那么亚马逊Alexa的日子也不好过。...但是上线不到一天，Tay 就被“调教”成了一个满口叫嚣着种族清洗、粗野不堪的极端分子，微软只好以“系统升级”为由将其下架。 微软机器人Tay的极端言论 这着实让人细思极恐。...智能相对论（aixdlun）分析师柯鸣认为，随着AI弊病的凸显，AI伦理问题也将日益得到重视。AI伦理的边界到底在哪里？首先应该明确几个问题。 1.机器人是否成为民事主体？...同样，随着AI入侵招聘领域、金融领域、智能搜索领域等等，我们所训练出来的“算法机器”是否能够真正的万无一失。在求贤若渴的当代社会，算法是否能够帮助公司选出千里挑一的那个人，这都有待考究。...那么，歧视的来源是哪里？是打标签者的别有用心，是数据拟合的偏差，还是程序设计哪里出了bug？机器所计算出的结果，能为歧视、不公、残酷提供理由吗？这些都是值得商榷的问题。
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。
QQ截图20200619170811.jpg CMMS的全称是：Computerized maintenance management system，可译为：计算机化的设备维修管理系统 EAM的全称是...可翻译为企业固定资产管理系统 该用CMMS系统还是EAM系统？这个争论辩论已经进行了多年。从18世纪末的第一台机械织机到20世纪的生产线，制造随着时间的推移而发展。...在过去的几十年中，制造过程(从原材料转化到成品）已得到软件系统的支持。 固定资产维保，库存管理，工作单生成和工作计划已成为制造过程中的关键组成部分。...EAM VS CMMS QQ截图20200619165644.jpg CMMS是用于资产维护的专业软件。 CMMS系统已经存在了35年以上。...在CMMS系统之前，使用打孔卡来提醒工厂技术人员完成任务。大型计算机和对自动化的强调引入了CMMS系统，该系统在一些核心领域（如工作单，库存控制和预防性维护）实现了手动流程的自动化。
随着科技的发展，工业控制系统逐渐的接入互联网，而当前互联网上存在着大量的攻击，直接影响着工业控制系统的安全，工控系统面临的安全形势也越来越严重。...2010年的伊朗震网病毒事件、2011年的duqu木马事件、2014年的Havex、2015年的乌克兰电力事件都在用事实证明了工控系统的安全形势严峻。...为了增强工业控制网络安全，很多研究人员都采用蜜罐技术对系统进行防护。蜜罐作为一种主动防御技术可以吸引攻击，分析攻击，推测攻击意图，并将结果补充到防火墙、IDS以及IPS等威胁阻断技术。...，采用虚拟仿真、真实设备、真实系统、IDS、数据解析工具以及数据分析技术等综合构建的网络体系进行入侵诱捕。...近年来，随着工控安全形势的严峻，蜜罐技术被越来越多的应用在工控领域，从协议的仿真做起到工控环境的模拟，交互能力越来越高，结构也日趋复杂。
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