2020年8月7日-9日，第五届CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会于上周五正式在深圳开幕。 CCF-GAIR 2020将延续过去的强大阵容，在新基建机遇下，CCF-GAIR 2020 设立了 15 个主题专场。 在工业互联网专场，腾讯云副总裁赵建春发表了题为《腾讯云人工智能在工业互联网领域的实践》的主题演讲。 以下为演讲实录： 各位朋友大家下午好，非常荣幸能够在这里和大家分享一下腾讯云人工智能在工业互联网领域的案例和实践。 人工智能的概念是在1956年提出来的，到现在已经有60多年的历史，
磁导航主要依赖于电磁感应原理，通过在AGV行驶路径上埋置金属线并加载特定的导航频率，AGV上的电磁感应线圈能够感应到磁场的强弱变化，从而识别出行驶路径并进行跟踪。
很多科幻小说中经常会出现使用仿生眼球的机器人，或者直连大脑、让盲人重获视力的人造眼。为了开发这样的设备，科学家多年来做出了很多努力，但是制造球形的人类眼球——特别是半球形视网膜，一直是技术上难以实现的挑战，严重阻碍了人造眼实现的进程。
在同步电路中，时钟信号连接所有的寄存器和锁存器，是整个电路工作的基本保障。然而从时钟的根节点到每个寄存器时钟端的延时，由于走的路径不相同，到达的时间也不相同
5月20日，Nature发布了一项中国香港科技大学和UC伯克利的联合研究成果：采用仿生半球形视网膜结构的电子仿生眼EC-EYE。
差不多10年前，在神经拟态计算领域，科学家们就开始琢磨一种叫做忆阻器的微型工具，这种工具能够像真正的大脑突触一样工作。这在当时还是一个遥不可及的梦想。
微信群里有位朋友问到POET公司的photonic interposer技术，小豆芽做了一些调研，利用这篇笔记简单介绍下，供大家参考。
是对半导体晶片表面的掩蔽物(如二氧化硅)进行开孔，以便进行杂质的定域扩散的一种加工技术。
每种导航方式都有其特定的应用场景和优缺点，在选择时应根据实际需求和环境条件进行综合考虑。
AGV小车能自动运行，需要有引导装置。AGV的导航引导技术是计算行驶方向和路径的方法，引导方式是指在行驶的路径上设置导引用的信息媒介物，通过一定的定位技术获取在工作区域中的绝对位置，AGV通过检测出它的信息而得到导向的导引方式，结合的导航引导方法获得运行路径。常用的主流导航方式分为电磁导航、磁导航(又称磁性导引)、惯性导航、视觉导航、激光导航、二维码导航、SLAM导航等。导航引导技术一直是AGV技术研究的核心内容，各种导航引导技术也具有各自的优缺点，适用于不同场合。
前面的文章中，我分享了一些分割挑战赛的例子。今天我会继续分享肺结节检测和良恶性分类挑战赛的例子。希望通过这个例子可以在如何用深度学习来辅助诊断上给大家带来一些启发。
如果你玩过电子电路，你大概率是知道 555 定时器集成电路的，据说是世界上最畅销的集成电路，已售出数十亿。由模拟 IC 奇才 Hans Camenzind 设计的 555 被称为有史以来最伟大的芯片之一。
最近，硅光领域的初创公司 SiLC Technologies 推出了一系列名为 Eyeonic Vision 的产品，可应用于商用 FMCW 激光雷达。这些产品的工作范围可覆盖从几十米到一公里的距离，这一创新标志着硅光技术在商业激光雷达产品中的广泛应用迈出了重要的一步。
何谓XAVC S将4K等高分辨率的影像以MPEG-4 AVC/H.264进行高压缩，并以MP4文件格式进行记录的格式。可将数据容量控制在一定水平内，与此同时实现高画质。
01 简介 机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等)。 一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。 机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。 同时，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检
大家好，我是智能仓储物流技术研习社的社长，老K。AGV并不新奇，新奇的是AGV在经过多年的沉淀之后，开始走向各行各业，开始成为现代智能制造中物流自动化的基石。现在，上游的控制、导航、调度模块等核心零部件正在经历艰难的国产崛起之路，中下游车体则产生了停车AGV、移动协作机器人等更新方向的产品。这些新的技术，方向正在打破固有思路，为AGV行业增添了新的可能。
1 图像识别是什么？ 2 图像识别的应用场景有哪些？ 什么是图像识别 图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。根据观测到的图像，对其中的物体分辨其类别
随着智能制造的发展，工厂智能化已成为必然趋势,无人搬运车(Automated Guided Vehicle，简称AGV)作为自动化运输搬运的重要工具，近年来的应用越来越广泛。很多制造和仓储物流都考虑使用AGV小车，但是对它不是特别了解，不知道选用那种类型的AGV产品，然后会担心AGV的种种问题。
随着智能制造的发展，工厂智能化已成为必然趋势,无人搬运车(Automated Guided Vehicle，简称AGV)作为自动化运输搬运的重要工具，近年来的应用越来越广泛。很多制造和仓储物流都考虑使用AGV小车，但是对它不是特别了解，不知道选用那种类型的AGV产品，然后会担心AGV的种种问题。而导航导引技术作为AGV的核心技术之一，无疑是选择的关键，今天我们介绍下市场常见的多种不同导航方式AGV，让更多的使用者有一个简单的了解。
邦定（bonding）是芯片生产工艺中一种关键的打线方式，用于将芯片内部电路用金线或铝线与封装管脚或线路板镀金铜箔连接。
现代家庭需要5类双绞线（也称为以太网电缆、网络电缆或RJ45）遍布各处。家庭网络、安全摄像头、电话甚至HDMI设备等产品都可以使用cat 5传输数据。
微信今日正式上线智能开放平台。语音识别和图像识别成为首批开放给第三方应用开发者的智能识别技术。 通过调用相关技术接口，第三方应用也可以实现微信中已有的语音转文字、图片扫描等功能。 微信模式识别中心团队向腾讯科技介绍，麦克风、摄像头等传感设备让人和机器的交互更加便利。但语音和图像识别的技术门槛还相对较高，如果微信能把已有的技术储备开放给开发者，将能帮助更多应用减少技术投入成本。 语音识别技术主要体现在语音输入，可直接将用户的语音转化成对应的文字。用户不需要依靠键盘就能完成文字输入或者用语音进行功能操作。
化学机械抛光 (Chemical-mechanical polishing, 简称CMP) 是半导体工艺的一个步骤。 但是其也有自身的缺陷，例如某些没有任何互联金属线的区域会产生大片的凹陷区域(如下图所示)，经过了CMP这道工序之后也依然存在，其危害则是会导致信号延迟。这种情况在电路设计中非常普遍，例如在memory设计或者模拟电路设计中经常会有大片没有信号走线的区域存在。
如今，智慧办公是企业办公领域数字化转型的题中之义。作为国内最早开发的软件办公系统之一，金山办公如何应用深度学习实现复杂场景文档图像识别和技术理解？本文将从复杂场景文档的识别与转化、非文本元素检测与文字识别、文本识别中的技术难点等多个方面进行深度解析。 作者 | 金山办公CV技术团队 出品 | 新程序员 在办公场景中，文档类型图像被广泛使用，比如证件、发票、合同、保险单、扫描书籍、拍摄的表格等，这类图像包含了大量的纯文本信息，还包含有表格、图片、印章、手写、公式等复杂的版面布局和结构信息。早前这些信息均采用
【教程】如何在NVIDIA Jetson Orin NANO上把系統刷到SSD上？
雨滴传感器或雨滴检测传感器，用于检测是否下雨以及降雨，广泛用于汽车的雨刷系统，智能照明系统和天窗系统。
本文简单介绍一下成像和图像分析的基本内容，希望对有兴趣解决图像类问题的同学有所帮助。
XXX的现有中心机房自2008年建成投入使用，是XXX信息网络基础平台，和各类政务信息/数据的处理中心。由于这些信息数据在重要性、保密性和时效性等方面有较高的要求，所以对机房的网络系统设备和环境提出了较高的标准要求。机房内安装的计算机设备、通讯设备、网络设备及辅助系统设备等都是高精密设备，需要一个非常严格的操作环境；更重要的是只有保障网络系统可靠地运行，才能保证信息/数据的正确和安全，和保证通讯网络枢纽畅通无阻地正确传递这些信息/数据。所以保障网络系统可靠的运行，需要依靠电子信息机房严格的环境条件（机房温度、湿度、洁净度及其控制精度）和工作条件（防静电性、屏蔽性、防火性等）。
4月13日结束的计算机视觉沙龙圆满落幕。本期沙龙从构建图像识别系统的方法切入，讲述腾讯云人脸识别、文字识别、人脸核身等技术能力原理与行业应用，为各位开发者带来了一场人工智能领域的技术开拓实践之旅。下面是冀永楠老师关于浅谈构建图像识别系统方法的总结。
图像处理技术 是用计算机对图像信息进行处理的技术。主要包括图像数字化、图像增强和复原、图像数据编码、图像分割和图像识别等。
很多工程师在电路设计过程中，被如何减少PA工作电流的问题困扰。一些运营商在向设计公司定制手机的时候，他们往往在手机通话时间和消耗电流方面提出了很苛刻的要求。
汽车电子分前装，后装之分。前装主要是主机厂为整车厂做配套的。作为整车的一部分提供给消费者。后装，则是用于直接销售的汽车配件。
我们这里所说的网线插座，正确的叫法应该是网线模块，一般应用在室内的墙壁上作为网线插孔。
移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量图片信息，根据BI五月份的文章，Instagram每天图片上传量约为6000万张；今年2月份WhatsApp每天的图片发送量为5亿张；国内的微信朋友圈也是以图片分享为驱动。不受地域和语言限制的图片逐渐取代了繁琐而微妙的文字，成为了传词达意的主要媒介。图片成为互联网信息交流主要媒介的原因主要在于两点：
为了提升教学质量，机房采购了一批音响及话筒，彻底解决老师自带小蜜蜂声音忽大忽小的问题。产品没有安装说明书，下面对配置过程进行简要描述：
导读：作者系腾讯QQ研发中心——CV应用研究组的yonke。本文主要介绍基于深度神经网络的表格图像识别解决方案。 1.前言 1.1背景 大多数人日常办公处理的文件，无非就是表格和文档，其中表格的重要性毋庸置疑。在各行各业的桌面办公场景中，Excel和WPS是电子表格的事实标准。我们经常遇到这种需求：将一个表格图片的内容导入Excel。 以前我们只能对着图片把内容一点点敲进excel，既低效又容易出错。近年来，在深度学习的加持下，OCR （Optical Character Recognition，光学
伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中，发挥重要作用。
图像识别算法在企业文档管理软件里可谓是扮演了一位全能选手，让我们的文档处理变得轻松愉快，就像吃了一块巧克力一样。现在，让我们来看看图像识别算法在企业文档管理软件里的一些酷炫玩法：
如果你的图片中有一些不满意的瑕疵，不必动用庞大PS来兴师动众，只需使用Inpaint即可轻松搞定。只需用它的“魔术笔”涂抹照片中需消除的对象，然后点击处理图像按钮即可神奇地让它完美消失。虽说是去水印工具，但利用它还可轻松地将图片中你觉得碍眼的任何物体变走，让您轻松摆脱照片上的水印、划痕、污渍、标志！它通过非常先进的图像识别算法，智能地将抹除后的区域补充回来，从而实现魔法般的效果。
Place and Route是ASIC设计流程中的重要组成部分，在整颗芯片中充当建筑设计师的角色，确定组件的位置以及它们如何连接，同时满足严格的工艺要求。
2015年12月10-12日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办，以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的 2015中国大数据技术大会（Big Data Technology Conference 2015，BDTC 2015）在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 11日下午的深度学习分论坛，地平线机器人科技高级工程师余轶南，阿里巴巴iDST语音组高级专家鄢志杰，厦门大学教授纪荣嵘，华中科技大学教授、国家防伪工程中
大数据文摘作品 编译：Katrine.Ren、元元 当下的图像识别技术看似愈发成熟了，但自带蠢萌属性的它实际上依然可以被轻易愚弄。 研究人员最近就成功忽悠了一把以智能著称的算法，让它们一脸懵逼地犯下了一系列错误： 比如把两个滑雪的人辨识为一只狗，把一个棒球看成是一杯意式咖啡，又例如把一只乌龟误认为是一把步枪。 最新的一个欺骗机器的方法操作更为简单，却有更深远的影响，所需要的道具也仅仅是一张简陋的贴纸而已。 图注按顺序为：将贴纸放在桌上，输入分类器的图像，分类器输出结果 这款由谷歌的研究人员新近开发的自带迷幻
本文主要介绍了一种基于Java和C++混合编程的图像识别服务框架的设计与实现，该框架可以同时支持多种图像识别算法，并提供了灵活的配置方式和容错机制，可广泛应用于各类业务场景。
7月9日，2021世界人工智能大会腾讯论坛在上海拉开帷幕，腾讯高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生开场致辞。汤道生表示，人工智能的最大价值是“服务于人”，让衣食住行实现“以消费者为中心”的智慧化供给，让生产要素实现“以生产者为核心”的智慧化匹配。AI与云的深度融合，让人工智能从实验室的“象牙塔”，走进越来越多的生产、生活场景。 腾讯高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO 汤道生 一方面，腾讯AI与云的深度融合，将基础的语音识别、图像识别、深度学习能力，封装成适用于不同场景的“应用软件
1 新智元推荐1 来源：微软研究院AI头条 【新智元导读】继 9月13日微软将对话语音识别错误率降至6.3%的记录后，前天再次宣布进一步将错误率降至 5.9%，首次达成与专业速记员持平且优于绝大多数人的表现。该成功归功于他们采用了一种神经语言模型，该模型在空间中被表现为连续的向量，计算机能通过该模型得知比如“fast”和“quick”是具有紧密联系的近义词。 一个月前，2016年9月14日，微软的对话语音识别技术在产业标准Switchboard语音识别基准测试中实现了词错率（word error rate
人工智能的飞速发展，让“黑科技”一词深入人心。目不暇接的各种前沿技术，一再刷新人们的认知世界。所谓“黑科技”，不仅仅要够炫酷，更要有足够的“生活温度”，实现真正的人性化。让我们一起来感受这些“黑科技”的魅力吧。
本篇干货整理自清华大学自动化系教授张长水于2018年4月27日在清华大学数据科学研究院第二届“大数据在清华”高峰论坛主论坛所做的题为《机器学习和图像识别》的演讲。
选自IEEE 作者：Samuel K. Moore 机器之心编译 机器之心编辑部 芯片互连的金属材料、构建方式都将面临着更好和更高效的选择。 互连 —— 有时是将晶体管连接到 IC 上电路中的纳米宽的金属线 —— 需要进行「大修」。而随着芯片厂逐渐逼近摩尔定律的极限，互连也正成为行业的一大瓶颈。 在 2022 年 12 月初的第 68 届 IEEE 国际电子设备会议（IEDM）上，IBM 的 Chris Penny 告诉工程师们，「在大约 20-25 年的时间里，铜一直是互连的首选金属。然而现在铜的规模
终于等来一个不加班的周六。夜已深，结束了一天叽叽喳喳的喧嚣和鸡飞狗跳的日程安排，终于是可以安静下来了。
场景描述：垃圾分类最近成为上海最受关注的话题，市民们已经快被繁杂的垃圾类别逼疯。不过，人工智能技术早已学会了垃圾分类。通过深度学习、神经网络，训练机械臂像人一样识别垃圾进行分类，效率远高于人工分类，也解放了很多垃圾分拣工人。
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