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工业AI化蓄势爆发

不足的是,工业AI尚处在初级阶段,用AI来代替质检员,也只是工业AI化进程中的一小环。 模组,将自身质检产品服务与百度AI产品服务相结合,为客户提供基于百度AI能力的质检行业解决方案,与百度AI开放平台合力打造良性的质检领域AI生态。” 公告里,从“构建工业领域的AI生态”一言来看,百度对于AI工业是执着的。 为此,百度大脑开放了智能视频监控开发平台,可针对不同企业视频监控系统的智能化升级,强化工厂生产安全条件,降低企业开发成本。 在智能质检方面,百度大脑开放智能质检生态合作方案,为传统工业企业提供优质的算法模型和AI加速硬件模组,并搭建质检模型在线训练平台,加速向工业质检细节渗透,推动传统工业产业改造升级。

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Reality AI -面向工业应用的语音AI

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。 ? 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

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    设计电商平台优惠券系统

    优惠券的投放方式有多种,本文采用的是活动页送券这种形式。 一、创建优惠优惠券是一套规则的组合,创建优惠券是优惠券系统设计的第一步,主要有以下几部分组成:基本信息、优惠类型、使用范围、有效期等。 基本信息 包括优惠券名称、发放数量、优惠券是否可叠加、每人限领张数、是否和其他促销同时使用(优惠优先级)、使用规则等。 2. 以下提供几个统计维度,仅供参考: 领取率:优惠券领取总量/优惠券发放总量; 使用率:优惠券已使用总量/优惠券已领取总量; 优惠总金额:使用该优惠优惠的总金额; 用券总成交额:使用该优惠券的订单付款总金额 ; 优惠总金额:使用该优惠券的付款订单总数; 费效比:优惠总金额/用券总成交额; 用券笔单价:用券总成交额 / 使用该优惠券的付款订单总数; 拉新数:领取过优惠券的用户中,标记为新用户的数量/总用户数。 用户领取优惠券后,优惠券处于待使用状态; 成功使用优惠券后状态变为已使用; 未在有效期内使用的优惠券状态变为已过期; 退款的优惠券状态为已取消。 实例设计: ?

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    工业互联网平台“将成为工业制造企业的标配

    概述    “‘工业互联网平台’将成为工业制造企业的标配”的命题既是基于工业生产企业现实情况的判断,又是对工业企业未来发展的需求判断。前途是光明的,但是道路是曲折的。 前途的光明是基于工业企业现实情况的洼地比较多,证明有很大发展空间;道路的曲折是基于需求方(国企和私企)是自己赚钱自己花和整体行业的思维相对保守而形成了壁垒。 2. 评述   中国工业企业的改造升级、智能制造、数字化及智能化、工业互联网等面临的到底是技术问题、还是非技术问题?作为一名从业者,以什么样的开放心态、心胸面对甲方和市场竞争呢! 中央提到“既不走封闭僵化的老路、也不走改旗易帜的邪路”,对应现在工业行业来讲,既不能使用所谓的技术“坑”用户,任何一项技术都会被发展无情的抛弃,一个公司不可能靠这些混的长远;又不能掌握所谓的一项技术到处忽悠 “工业互联网平台”面对工业领域,也将以一种形态在工业领域占有一席之地。 ----

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    工业互联网平台 GE predix

    1998年麻省理工学院首次提出物联网概念,这正是今天工业互联网的起点。最初,物联网几乎只包括射频识别技术——也就是俗称的“电子标签”,随后慢慢延伸至传感器、网络、应用平台。 随后 ,在二十一世纪的第一个十年里,在金融危机时期,随着经济增长的不确定性增加,工业客户开始将注意力从提高生产力转向提高利润率。 大数据的概念也越来越火爆,利用大数据/IOT等新技术提升和革命传统制造业是工业客户的一致选择。 GE推出的Predix是全球第一个专为工业数据与分析而开发的操作系统,实现了人、机、数据之间的互联。 如上图,Predeix 提供一个统一的平台(软件套件,方法,安全能力),帮助工业客户开发,部署和运维工业应用到边缘侧和云端。帮助客户可靠、安全的连接设备,获取数据用于分析提高生产效率。 ?

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    工业物联网IoT平台建设方案

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    工业互联网是啥?工业互联网平台又是啥?

    在网络信息技术与工业深度融合的孕育下和数字化、网络化、智能化新型工业形态的驱动下,工业互联网蓬勃兴起。 工业互联网的持续发展,也让很多企业搭建自动工业工业互联网平台为各大制造业做服务。 工业互联网平台作为工业平台,旨在推进制造业的数字化、网络化、智能化,涵盖集海量数据采集和分析于一体的服务体系,支撑制造业资源弹性供给、广泛链接、高效配置。 我国工业互联网的发展尚处于起步阶段,工业互联网的整体推进存在阶段性挑战,不同行业、企业的各自状态不同,在需要进行工业互联网转型升级的时候都必须回答一个问题:如何根据企业的自身情况规划工业互联网的发展路径 现在工业互联网平台众多,技术产品广泛,客户也不知道怎么选择了!做得好的工业互联网平台都有哪些呢?

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    工业AI落地场景案例实战,飞桨EasyDL让工业更智能

    当下,以机器视觉为代表的AI技术,正在被广泛的应用于3C电子、食品制造、汽车零部件制造等多个领域,包括缺陷瑕疵检测、生产环境安全等多项功能,AI工业智能化转型过程中也被寄予厚望。 本期飞桨EasyDL工业行业AI落地场景&案例课程,将重点分析工业质检、安全巡检、可预测维护等行业场景,助力工业企业AI技术的引入,让工业生产变得越来越智能。 3月8日,飞桨EasyDL工业行业AI落地场景&案例课程《工业能源消耗预测和优化》将给您带来一种AI驱动的节能方式——“预测性节能”,即多设备组合、负荷可变、利用人工智能算法对原有的控制系统进行优化的一种新的节能方法 3月15日,飞桨EasyDL工业行业AI落地场景&案例课程《工业轴承质检》将结合轴承企业客户一线应用场景,分析飞桨EasyDL机器学习检测算法如何赋能轴承质检。 3月22日,飞桨EasyDL工业行业AI落地场景&案例课程《厂区24H安全管理、异常监测》将分析AI助力厂区安全的全要素管理,并以某生产环境现场为案例,讲解AI如何辅助人工进行安全隐患的判断并及时预警,

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    AI Talk | AI工业质检之以图搜图引擎

    伴随人工智能的极速发展,AI工业也随之大放异彩,工业质检是整个制造中一个非常重要的环节,传统人工工业质检缺乏统一性标准,人工质检效率低,人工质检失误多,制造企业招工难,AI智能质检也随之被各大AI公司看好 ,AI质检具有天然优势,成本低,效率高等,但如何工业AI质检有效落地是我们面临的一个巨大挑战,工业有本身行业的特殊性,质量标准,生产工艺,产品多样性都给AI质检系统带来阻力。 今天一篇“AI工业质检之以图搜图引擎”带大家如何解决工业漏检问题,如何回溯漏检历史现场。 01 产品功能/使用 工业质检主要指标问题:过杀与漏检, 过杀是指工业产品是完好样品被AI质检系统判定为缺陷样品,漏检是指工业产品是缺陷样品被AI质检系统判定为完好样品,漏检的分析问题定位也是整个AI质检系统最难课题之一 四大系统 交付快捷 打造4大系统覆盖从数据到应用服务的端到端需求,实现模型全生命周期管理,帮助企业快速搭建工业智能平台的一站式解决方案,算法模型交付即可用。

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    AI Talk | AI工业质检之以图搜图引擎

    作者:maopengwang 伴随人工智能的极速发展,AI工业也随之大放异彩,工业质检是整个制造中一个非常重要的环节,传统人工工业质检缺乏统一性标准,人工质检效率低,人工质检失误多,制造企业招工难,AI 智能质检也随之被各大AI公司看好,AI质检具有天然优势,成本低,效率高等,但如何工业AI质检有效落地是我们面临的一个巨大挑战,工业有本身行业的特殊性,质量标准,生产工艺,产品多样性都给AI质检系统带来阻力 今天一篇“AI工业质检之以图搜图引擎”带大家如何解决工业漏检问题,如何回溯漏检历史现场。 01产品功能/使用 工业质检主要指标问题:过杀与漏检, 过杀是指工业产品是完好样品被AI质检系统判定为缺陷样品,漏检是指工业产品是缺陷样品被AI质检系统判定为完好样品,漏检的分析问题定位也是整个AI质检系统最难课题之一 四大系统 交付快捷 打造4大系统覆盖从数据到应用服务的端到端需求,实现模型全生命周期管理,帮助企业快速搭建工业智能平台的一站式解决方案,算法模型交付即可用。

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    腾讯工业平台视觉设计(上)

    导语:本篇主要介绍腾讯工业平台WeMake首页主视觉及二级页视觉部分的设计内容,重点讲解了工业平台从1.0到2.0的视觉迭代过程和使用的方法。 在工业互联网场景中,腾讯云wemake提供了工业能力底座,构建出面向数据智能、物联网、工业AI、5G、协同办公等中台能力。 根据烟台工业云1.0的页面进行视觉探索,烟台工业云设计于2019年初,也是对于产业互联网中的工业互联网平台进行的初步探索,而此次升级则是更深入的探索工业互联网平台的视觉方向可能与视觉提升的探究。 为了塑造wemake的工业制造的平台;设立的设计目标是: 深入品牌 强化智能 突出行业 3.用户分析 工业平台的用户集中在企业决策人浏览和运营方使用人员使用。 4.设计关键词 头脑风暴 通过用户分析及结合产品功能特点,梳理设计关键词:以“智能”“制造”发散扩展,展现腾讯云技术能力“数字化”“AI”等 ;展现行业特性“安全”“稳定” 等。

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    收藏||工业物联网PaaS平台功能汇总!

    芯片、传感器、模组、网路、平台、终端设备、系统集成、应用服务等整个产业链不断扩大。而素有物联网“战略要塞”之称的物联网PaaS平台,也正成为各环节参与方必争之地。 传统IT企业、通信运营商、通信设备商、互联网企业、工业方案提供商、新型创业公司等多股势力如雨后春笋般纷纷涌入,物联网平台基于IaaS、PaaS、SaaS三种云计算服务模型。 在垂直产业中,工业物联网PaaS占据主要的组成部分,传统自动化厂商纷纷推出了自己的PaaS平台工业物联网PaaS平台具有多种强大的功能,典型的工业物联网PaaS平台融合IaaS的特性,提供包含设备接入与协议解析、非结构数据库处理、分布式存储(MapReduce)、数据分析、机器学习、深度学习、可视化 工业物联网PaaS平台功能 设备接入与协议解析:设备接入是物联网应用的第一步,需要能够支持亿级并发连接和消息,支持海量设备与云端安全可靠的双向连接,用户可以快速创建物联网服务并安全可靠地连接设备与云端而不用为运维操心

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    工业级 Serverless 平台需要具备这些能力

    在 GMTC 北京 2020,我们邀请到了腾讯高级工程师周俊鹏老师来分享《面向全栈的工业级 Serverless 平台成型之路》。 InfoQ:你认为工业级 Serverless 平台应该具备哪些能力? 周俊鹏: 一门新兴技术或理念如果想令开发者摆脱玩一玩的心态,转变为真正接受它的工业价值,有很长的路要走,ToB 平台的路程则更加艰辛。 以我个人的理解,工业级 Serverless 平台有一个非常重要的基调需要在确定迭代方向之前完成,即明确用户群体。 所以我个人认为工业级的 Serverless 平台既要有高度封装的全能型能力,也要具备细粒度可组合的定制能力。

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    如何发展好工业互联网平台

    工业互联网这张大网如今已经覆盖了大半个制造业了,它以智能技术为主要支撑,通过打通设计、生产、流通、消费与服务环节,构建基于云平台的海量数据采集、汇聚、分析服务体系,支撑制造资源的泛在连接、弹性供给和高效配置 虽然在国家政策引导和企业数字化转型驱动下,我国工业互联网已经进入了快速发展期,形成了一个个平台,但其中真正有效益增长的并不是很多,那么阻碍我们发展的原因有哪些呢? 市面上成功的平台要不就是有强大的后盾(母公司),要不就是自身有过硬的技术产品,再加上我国本身在工业基础和工业专有技术方面与领先制造强国还有一定差距,多数工业互联网平台工业机理模型和专业技术方面沉淀不足的原因 所以要想发展好工业互联网平台,不仅仅是要强化平台建设,还要强化企业上云和平台的试点应用。平台建设是工业全要素全链条的枢纽和工业资源配置的核心,不可或缺,但一味地只发展,没有场景使用,那也是白费力气。 应该根据国家政策,大力推动企业上云,推进企业智能化改造,打造数字化车间和智能工厂,让企业能用起来,实现“造”与“用”的良好结合,才能更好的发展工业互联网平台

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      智能钛工业 AI 平台(TI-Insight)是基于智能钛基础功能打造的一站式工业 AI 平台方案,包含 AI 训练系统和 AI 推理系统两个功能组件。本平台提供了包含数据工厂、内置通用/行业算法库、模型迭代训练引擎、基于题库测试的模型评估引擎、多版本模型对比分析、模型微服务管理和部署、硬件资源优化调度与管理等全栈 AI 能力。

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