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...除上述应用方向，语音识别技术落地场景多种多样。语音技术也是深度学习算法工程师从业的重要方向之一，那么哪些框架里能找到语音识别模型呢？ 目前主流深度学习框架都有各自的语音识别模型。...目前语音合成技术的效果已经非常纯熟，但是模型训练需要的数据量级，仍然过于庞大。面对这种情况，如何能够在最短时间内合成仿真程度高的声音，也将会是未来一段时间内需要攻克的技术难点。...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~
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。
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。 ?...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
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。...5、智慧零售在零售领域，AI视觉识别可以通过监控店铺客流、货架消耗来分析营销和库存水平，提升店铺经营效率。6、智慧农业AI视觉识别可以通过空中或地面图像，识别监测作物生长状态、健康状况、病虫害情况等。...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
从搭建业界首个大模型实训营、提供孵化支持的 AI 加速器、以及一站式交易的 AI 原生应用商店等，百度智能云生态体系，是国内 AI 走向繁荣的一个关键节点。...综合上述两个案例可以看到，如何借助大模型能力迈入 AI 智能时代？一条显而易见的道路是：AI 原生应用。...其二，在应用的供应侧，企业和开发者完成 AI 原生应用的创新后，如何在可控的营销成本下，精准地寻找到它的目标客户也是一大难题。...3 打造全链路生态支持体系 通过建一座大模型应用商店，搭建交易平台、瞄准商业化，百度关注的是实实在在的问题。但大模型应用的落地还离不开模型训练、推理、计算还有运维、系统、工程等方面的投入。...同时推出大模型全链路生态支持体系，加速企业 AI 原生应用落地和商业化。 接下来的竞赛，不再是局限于大模型的追逐，更是如何对应用产品进行自我优化、革新。
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...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...AI视觉质检主要依靠AI网关的边缘算力，本地数据识别处理不仅快速高效，而且无需额外通信带宽上传视频数据，节省云端算力。3、广泛适用性。...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。
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。...这些包括纠错码、单纠错、双错误检测和奇偶校验保护，以在工业应用中提供内部 RAM 弹性、地址和数据总线错误检测和纠正以及 IP 弹性。...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。...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。
这也使我深深意识到，今后 AI 应用不仅仅是算法工程师和机器学习研究人员的专利了，而是变成了每个工程师都可以快速学习并参与开发的领域。 为什么人人都应该学习 如何开发新一代 AI 应用？...能够预料的，AI 时代巨头做大模型，而普通程序员在应用方面的机会无限，而且在未来几年 AI 领域的应用开发也将会是就业市场中最火热的岗位。...说了这么多，到底该如何快速跟上时代节奏，掌握新一代的 AI 应用开发技术呢？我从去年 12 月份就开始筹备《AI 大模型之美》，希望能够把新一代的 AI 应用开发的方法和机会介绍给你。...而且所有的这些代码，基本都可以通过在线的 Notebook 的方式运行，不需要你在自己的电脑上搭建开发环境。即使你是一个产品经理或者业务方，你也可以自己动手体验到新一代的 AI 应用。 2....比如分类、搜索、推荐、问答这些问题，应该如何用现有模型的能力来解决，有什么固定的模式可以解决这些问题。你可以立刻把这些方法和套路放到你现有的业务系统里，通过 AI 给你的应用提升体验与效率。 4.
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 ?...来建立特征空间与连续值目标结果之间的关系，也就是说能够解决回归问题，如果想要解决分类问题，如何实现呢？一种办法就是我们对 ? 再做一次函数转换，将它变为 ? ，这样能够将 ?...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 ?
其他更差的，比如： l 连量化的绩效都没有 l 绩效目标值随意更改 l 就知道打鸡血，搞花式处罚的 不再一一举例 那么，到底如何改善以上问题呢？...2 绩效分析模型搭建思路 从本质上看， 绩效是驱动业务最有力的鞭子。也正为是鞭子，所以得谨慎使用。...感兴趣的话，本篇集齐60在看，下一篇我们分享：如何从细节中洞察业务发展的关键，敬请期待哦。
那如何提前做出预警？今天系统讲解一下。 01 第一步：清晰角色 首先要清晰：预警是给到人的警报。因此谁需要听这个警报，是第一顺位要考虑的。...预警模型建立后，从制定计划阶段开始，就能开始运作。并且贯穿定方案、做执行、做复盘的各个阶段，并且涵盖了主力、辅助的角色（如下图）。...05 数据预警的错误姿势 数据预警的错误做法，当然是指望一个神威无敌大将军模型，能把所有指标100%预测准确。实际影响指标的因素太多，且外部环境压力，内部主动行为，都很难量化。...因此完全把宝赌在靠着极其有限的几个数预测的模型，完全不靠谱。 真正靠谱的做法，是数据分析师保持高度的消息灵通，按照上文的四个步骤，提前做好准备，才能应对变化。...当然，这套模型的运行，有三个基础条件： 1、数据部门与业务、管理层有充分沟通，掌握足够多信息 2、数据部门对过往发生的目标、方法、执行情况有充分复盘与经验积累 3、业务流程数字化程度高，各个部门的行动能以数据形式记录
本文来介绍下百度智能云开放文心大模型及百度GBI，探讨其在智能化时代的重要性和影响。 ---- 大模型发展进入深水区，企业如何打造专属AI原生应用？...它面向未来的商业应用，为企业提供了一条使用AI技术的路径：即通过全球领先的人工智能技术集合而成的GBI平台，快速高效的为企业搭建智能业务，降低企业运营成本、提升企业运营效率。...---- 六、千帆AI原生应用开发工作台的优势及特点 千帆AI原生应用开发工作台将开发大模型应用的常见模式、工具、流程，沉淀成一个工作台，帮助开发者聚焦在自身业务，而无需为开发过程牵扯多余精力。...此外，千帆AI原生应用开发工作台还可以与百度的大模型平台集成，使得开发者可以方便地使用百度提供的大模型进行应用开发。...大模型发展进入深水区，企业如何打造专属AI原生应用？
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。...提问的都是明白人，随着人工智能逐渐普及，使用神经网络处理各种任务的需求越来越多，如何在生产环境中快速、稳定、高效地运行模型，成为很多公司不得不考虑的问题。...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。 ?...聊聊AI部署 AI部署的基本步骤： 训练一个模型，也可以是拿一个别人训练好的模型 针对不同平台对生成的模型进行转换，也就是俗称的parse、convert，即前端解释器 针对转化后的模型进行优化，这一步很重要
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
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
00 用户增长的本质 先忘记模型、数据、方法论。就问一个最简单的问题：“如果让你自己做生意，你会思考啥？”你肯定不会先去听成功学大师讲“心法”“模型”“底层逻辑”（如果真有人兜售这些，要溜快点！）...……） 4、转化方式（买赠、拼团、秒杀、优惠、限购……） 5、投入成本（商品成本+广告成本+营销成本+运营成本） 6、产出收益（销售利润，融资目标） 这里个问题之间，有内在逻辑（如下图）： 整个分析模型...06 小结 这一套增长模型的做法，主要是为了避免增长分析只盯着眼前的一亩三分地，而导致的短视问题。
USB总线以高效、便捷的特性得到广泛的应用，但是USB本身并不是专为工业控制开发的。工业控制具有实时性强，安全要求高，现场干扰大等特点，因此USB需要进行工业设计才能保证工业应用的可靠性。...研华USB-5800系列USB3.0数字IO模块是专为工业应用设计的，为防止突发故障或断开，具有独特的自动恢复®技术保证零故障。...支持工业供电、菊花链I/O扩展、浪涌和突波保护，适用于各种工业控制应用。...USB-5800工业特性解析 工业USB防误拔锁紧器:USB产品为方便连接，采用了弹片连接方式，但在工业控制场合，这种方式存在误碰，误拔的风险，使用工业USB防误拔锁紧器，对usb控制模块进行螺丝锁紧，...内置看门狗:工业现场有时会出现不可预知的强烈干扰，可能会造成USB设备的软件的短暂死机。
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。
由此可见，工业制造业的技术要求以及场景复杂程度远比想象的要高，AI技术助力工业制造业并不是一次简单的技术+场景的耦合应用，它需要理解产业，理解流程，进而将技术应用到场景中发挥价值。...甚至包含硬件设计、光源设计这一块的人员都会参与进来，共同探讨工业+AI的融合应用问题。...或许，工业AI注定是一场深入且长远的拉锯战。 2 蹚入“深水区”， 腾讯云智能与产业共振 如何在这场拉锯中取得更好的反馈？...类似软硬一体的技术应用在未来也将继续成为数字服务商的优势所在。 2. AI技术与工业场景须实现深度融合应用。...4 结语 回过头来看，腾讯与富驰高科此次的工业AI应用，为接下来的产业智能化探索出一条明确的路径，即工业AI要深入行业、场景之中，在理解行业的同时应用技术，才能发挥技术真正的价值。
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