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工业应用|AI语音技术应用场景及模型库概览

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 实际上,语音识别早已经应用于我们日常生活中的方方面面。现在非常多的手机APP支持语音识别,解放双手提升效率。 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。 这次小伙伴们已经了解语音技术的应用模型,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~

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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。 ? 对于AI工业应用,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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    为什么NVIDIA Jetson AGX Xavier工业模组最适合工业AI应用

    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。

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    逻辑回归:工业应用最多的模型之一

    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 ? 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 ? 参考: 周志华.机器学习.第三章(线性模型) 深入浅出ML之Regression家族 (http://www.52caml.com/head_first_ml/ml-chapter1-regression-family

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    一文详解AI模型部署及工业落地方式

    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。 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 AI部署中的提速方法 老潘这一年除了训练模型,也部署了不少模型。虽然模型速度有提升,但仍然不够快,仍然还有很多空间去提升。

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    基于PaddlePaddle搭建工业级ICNET应用 预测速度超TensorFlow 20%

    当今基于深度学习的各种网络架构不断提升图像语义分割的性能,但是都距离工业界的实际应用有一定距离,像在Cityscapes数据集取得不错效果的ResNet和PSPNet针对1024*1024的图像至少需要 ICNET的实现及应用 自ICNET问世以来,各家深度学习架构都快速的推出了相应的模型实现,包括PaddlePaddle,tensorflow和pytorch。 它从一开始就专注于充分利用 GPU 集群的性能,为分布式环境的并行计算进行加速,所以在对大规模数据进行AI训练和应用上要比TensorFlow要快得多。 PaddlePaddle中ICNET在工业界的应用 截至目前, PaddlePaddle已在互联网行业CTR预测、搜索排序、大规模图像分类等数亿级用户量的产品和服务上成功部署使用。 另外,我们已经将PaddlePaddle的ICNET应用于领邦精密零件智能分拣机项目,实现了AI技术在产业落地。

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    打通AI应用工业化大生产全流程:昇腾注解“AI向上的力量”

    胡厚崑并非只是给出一个链条式的逻辑论断,更重要的是,在华为推动的昇腾AI产业生态之上,大模型正在快速发展,AI应用正在尝试进入“工业化大生产”的新阶段,这将是一个AI应用真正实现爆发的时代。 在大模型的推动下,AI应用的“生产”也在呈现这样的“工业化大生产”过程,只不过出产的不再是一个个实体产品,而变成了AI创新应用。 这一切,要从大模型的价值谈起。 大模型的底层通用能力与场景任务“分工”属性,让AI应用的“工业化大生产”成为可能,用胡厚崑的话说,是“实现从小作坊式向工业化开发转变”。 总结起来,大模型沙盘推动大模型创新实现“社会化大分工”,而大模型则推动AI应用创新的“社会化大分工”,双重“分工”之下,AI产业应用的“工业化大生产”有了更充分的基础。 3 结语 挖掘大模型的优势,让AI产业应用实现“工业化大生产”,从基础设施建设、技术创新到产业落地,在华为、昇腾以及行业参与者的多方努力下,多层次的动作已经开始,基本的发展框架已经搭建好,剩下的,是每个

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    手把手教你移动端AI应用开发(二)——将AI模型集成到安卓应用

    上篇文章我们介绍了如何快速在安卓上跑通OCR应用,本文以Android Studio 自带的C++ Native模板项目为例,详细讲解如何将OCR模型代码集成到您自己的项目中。 两种方式,集成OCR模型前后对比如下图所示。绿色代表两种方式相同,红色代表so方式独有,粉色代表调用C++自定义类方式独有。 ? 接下来,我们在此项目基础上,通过添加和修改文件,集成OCR模型以及必要的功能。 将OCR模型集成到项目 (JNI调用C++自定义类) 与下一节的so方式二选一即可。 将OCR模型集成到项目 (so方式) 使用此方式,自己的项目不需要依赖NDK,但是修改原始的C++代码较为复杂。 下周我们为大家带来该系列第三篇文章,将为大家讲解集成OCR模型核心代码,并对Java、C++两种集成方式进行解读。

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    实战:从0搭建完整 AI 开发环境写出第一个 AI 应用

    显然不是,AI 模型会带来智能革命,但传统的软件开发仍然是基础。 就像工业革命发生后,人类仍然需要农业提供足够的粮食;信息革命发生后,也需要工业革命所带来的巨大工业生产力。 通常一个多小时即可完成环境搭建AI 应用。 1. 配置 AI 开发环境 1. 安装要求 Windows 64 位版本 强烈推荐升级到 Windows 10 的最新发行版,并安装上所有更新。 因此,搭建一个顺手的 AI 开发环境,颇会花些时间和精力。 本文通过微软 AI 示例库中的一键安装脚本,简化了 AI 框架的安装过程。 创建第一个 AI 应用 克隆代码,并导入训练好的模型,就可以试试自己的第一个 AI 应用了!当然,不仅要知其然,也知其所以然,接下来还会分析一下核心的代码。 数据预处理 数据预处理是 AI 应用的重要一环。 在大部分 AI 应用中,特别是本文的图片分类应用中,通过监督学习来训练模型

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    【漫画AI】一文了解人工智能的三大领域及其工业应用

    这些是语音识别的一些应用。 总结 在我们转向人工智能的工业应用之前,让我们总结一下在上一部分中学到的知识。我们学习了语音识别。计算机可以听到我们的声音并做出一些响应,例如将我们说的话翻译成文本。 例如,让AI调整交通信号中的时间以指挥交通,或者实施大规模的交通联动调度以提高整个城市的运营效率。 ? 公共安全 在公共安全领域,人工智能还具有使用图像识别和面部识别的特别明显的应用。 人工智能在电信行业中的应用 人工智能在电信行业中有哪些应用?电信行业也欢迎人工智能时代的到来。许多移动公司抓住了时代的机遇,开发并构建了用于人工智能核心功能的网络平台。 结合自身在垂直行业中的业务优势,电信公司正在积极在各个行业中部署AI应用程序,包括智能教育,智能医疗,智能交通,智能工业,智能农业等方面。 总结 最后,我们总结了这部分的学习内容。

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    AI步态识别新应用——步态研判模型赋能公安系统

    00.png 盈力科技步态研判模型 近年来,随着人工智能技术的崛起,步态识别技术成为继人脸识别技术之后一个新的生物识别技术热点,其实战应用很好地弥补了人脸识别的应用盲点。 步态研判模型功能 (1)数据获取 模型与公安视频侦查实战应用平台之间通过互通信令实现案件信息的上传与提取。这种案件信息的获取方式分为自动和手动两种。 公安视频侦查实战应用平台可以随时将案件库更新推送至智能串并系统;同时,利用研判模型也可以定时从公安视频侦查实战应用平台提取相关更新。 除了系统预置的串并分析模型之外,办案人员还可根据自己所拥有数据的实际质量情况,临时选择自定义串并分析模型,实现图像数据的手动上传或提取。 (3)案件串并 模型系统以案件的全面特征为基点,对案件库中所有案件的步态特征进行比对识别,自动将案件串并结果推送至公安视频侦查实战应用平台。

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    对话瑞萨电子,用AI生产智能化MCU,加速产能提升

    AI遇到MCU 作为信息产业和工业控制的基础,MCU有着非常广泛的应用领域。MCU可以构成各种工业控制、过程控制、自适应控制、实时控制和数据采集等系统,以达到测量与控制目的。 因为应用之广泛,随着新兴工业的发展,MCU市场也在不断增长。 “Translator将模型(支持Caffe、TensorFlow)转换为代码,作为库应用于MCU开发环境e2studio;Checker根据模型复杂程度推荐合适的MCU系列;然后通过Importer, 平台就可以运行特定的AI模型。” 可以说,通过改进工业生产机器来加速工厂的智能化转型是瑞萨电子有信心做成的事情,而沿着生产环节去探索应用场景中的智能化生态系统搭建是瑞萨电子想要抵达的远方。

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    南大孵化,南栖仙策独创AI决策平台,快速搭建疫情模型

    南栖仙策自主研发的 Universe 平台,搭建数据驱动疫情传播模型,区别于传统流行病传播模型,可以融入更多的专业模型,结合 AI 和疫情传播专业领域知识,通过对病情传播进行推演,可有助于疫情防控决策。 要达到这样的目的,需要模型能够融入人类知识、又要能够通过拟合数据来确定模型的多个参数,目前的 AI 模型很难同时具备这两点。 AI 决策新星公司南栖仙策的 Universe 平台提供了这样的能力。 其余界面空间用于搭建模型,系统默认提供了初始化函数。 ? 图 4. Universe 模型编辑初始界面 对于模型,我们可以做这样的假定(注:该假定缺乏专家的支持,不具备权威性,不应被加以任何应用):从某个起点开始,出现了第 0 位感染者;感染者具有潜伏期,这里我们假设最大潜伏期是 以上假设当然仍然是非常简化的,这里我们仅仅根据这样的假设,演示如何搭建模型

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    ​对标GPT-3、AlphaFold,智源研究院发布超大规模智能模型系统“悟道1.0”

    同时,与龙头企业共同研发工业级示范性应用,加快大规模智能模型应用生态建设。 在科研方面,“悟道1.0”模型正在逐步搭建并完善超大规模预训练模型技术体系,取得了多项国际领先的AI技术的突破:在基础性能方面,在自然语言理解和生成、跨视觉和文字的理解与检索等多项任务上取得更好表现;针对预训练模型有效使用 目前,智源研究院已启动第一阶段的示范性应用搭建,正与快手、搜狗、360、阿里、智谱华章、一览群智、循环智能、新华社等机构就模型应用进行洽谈,联合构建一批工业级示范性应用。 下一步,智源研究院将加强用户的开发,做好用户服务,与AI龙头企业共同研发更多工业级示范性应用,并将加快推动API生态构建及社区运营迭代工作,通过举办学术交流、技术挑战赛等活动提高“悟道”模型的影响力,吸引更多 AI企业、研究机构、个人开发者等开展基于模型应用开发工作,推动构建国际领先的超大规模智能模型应用生态。

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    移动应用AI化成新战场?详解苹果最新Core ML模型构建基于机器学习的智能应用

    这一战,来自移动应用AI化之争。 近日,苹果发布专为移动端优化的Core ML后,移动开发者对此的需求到底有多强烈?去年大获成功的AI应用Prisma又能告诉我们什么? 归根结底是SnapChat在青少年人群中的流行,是Prisma在去年的异常火爆,是在国内一直被人刷屏的各类美颜照片应用……只要找对场景,有AI加持的移动应用总能脱颖而出。 以Prisma为代表的移动应用AI化 重新回顾一下Prisma的故事,我们总是能找出一些蛛丝马迹。 ? 而随着iOS应用内机器学习使用门槛的降低,关注AI具体应用的各类工程师也越来越多;随着iOS开发者的涌入,机器学习领域将不再只是算法工程师的天下。 至于Caffe2,Facebook将如何在系统层面为AI应用做优化,则是一个非常有趣的问题。 诚如Gartner所言,当AI变成科技行业的主战场时,这里的事情就有意思多了。

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    海尔、南方电网:这个AI引擎,装它!

    它要打通的是AI工业界发挥实力的“任督二脉”,无论是高频、高需求,还是长尾应用。 就好比电被发明出来后,电厂就出现了,而且它能够统筹与电相关的所有业务。 它应当更类似于一种引擎,像搜索引擎将互联网推向繁荣那般,它需要将AI工业落地中的高频、低频、高价值和长尾等应用问题,全部串联起来,并起到加速发展的作用。 那么,这样的AI工业引擎,又该去哪里找? 同时,它还能串联场景之间的关联,把原本分散、独立的场景联系到一起,打通应用闭环,帮助企业挖掘更多价值。 在AI大装置之外,商汤工业引擎还囊括了两大产品化平台。 同时再通过AI能力,可以将不同的区域进行分块标注和分类,快速进行三维高精模型搭建。 生成这样一个高精模型,不光只是一个模型而已,它更是一个有语义、可分类、可交互的数字化模型。 但基于商汤工业模型,这个长尾应用难题就变得迎刃而解了。 据了解,目前商汤工业模型已经可以对101种不同零部件、57种缺陷,做到快速分类检测。

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    二手车价格预测 | 构建AI模型并部署Web应用

    在本篇内容中,ShowMeAI 会完整构建用于二手车价格预估的模型,并部署成web应用。 实战数据集下载(百度网盘):点击 这里 获取本文 [11] 构建AI模型并部署Web应用,预测二手车价格 『CarPrice 二手车价格预测数据集』 ⭐ ShowMeAI官方GitHub:https: 机器学习实战 | SKLearn最全应用指南 我们这里的数据集并不大(样本数不多),基于模型复杂度和效果考虑,我们先测试 4 个模型,看看哪一个表现最好。 下面我们把上面得到的模型部署到网页端,形成一个可以实时预估的应用,我们这里使用 gradio 库来开发 Web 应用程序,实际的web应用预估包含下面的步骤: 用户在网页表单中输入数据 处理数据(特征编码 图片 参考资料 实战数据集下载(百度网盘):点击 这里 获取本文 [11] 构建AI模型并部署Web应用,预测二手车价格 『CarPrice 二手车价格预测数据集』 ⭐ ShowMeAI官方GitHub

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    金融风控领域的工业级大数据应用: 如何跨越AI与业务经验结合前的鸿沟?

    在本月举办的复旦科技创新论坛上,CreditX氪信创始人兼CEO朱明杰就金融风控领域的工业级大数据应用进行了阐述。 AI在这方面的一个解决尝试是采用互联网搜索领域常用的半监督学习方法,通过少量专家人工标记构建训练数据集,快速构建初始机器学习模型来对信贷主体进行风险和信用评估,后期通过不断迭代优化模型以达到最优的效果。 基于大规模图学习的反欺诈网络很好地解决了这一问题,一方面我们能通过复杂网络来识别群体欺诈风险,另一方面我们也可以把基于图的半监督算法应用于预测“好”/ “坏”人的分类模型,即在有少量标签节点的图结构中, 时下,新金融正来到转型升级的十字路口,一方面AI被寄予极大厚望,另一方面将互联网级别的AI应用于金融领域也存在很多急需突破的挑战。 相信随着需求驱动技术的快速发展,机器学习将在金融风控的工业应用中发挥越来越大的价值,但如何真正释放数据的价值,我想我们的征途才刚刚开始。

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    AI Talk | AI工业质检之以图搜图引擎

    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 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 04案例分享 腾讯云-工业AI+解决方案 从数据到服务的一站式工业智能集成化应用实施环境,推动人工智能技术在制造企业的落地,助力制造企业提质增效降本。 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。 主流框架 高扩展性 预置支持业界主流和腾讯自研的AI学习框架,以及腾讯多个AI实验室自研的通用和行业级算法服务,开放接口支持用户自定义算法模型

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