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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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AI视觉识别有哪些工业应用

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

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基于AI边缘智能网关的工业质检应用

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。

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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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AI技术如何融合应用工业物联网

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。

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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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工业数据采集上传云端工业网关应用

工业网关+云平台,实现工业数据采集上云。...图片1.png 工业数据采集上传云端工业物联网网关http://www.top-iot.com/list-55-1.html 1、通过直接连接设备或部署传感器,实现工业制造业检测环节的环境信息、设备信息的检测...2、通过RS485或RJ45接口与PLC相连,通过2G/3G/4G与云服务器通信,在工业制造业的控制环节中实现各种设备的操控。 3、通过连接RFID或其他硬件,实现工业制造业中各种产品、步骤的辨识。...9、支持边缘计算,在物联网边缘节点实现数据优化、实时响应、敏捷连接、模型分析等业务,有效分担云端计算资源支持多台设备同时接入。 10、金属外壳,保护等级IP30。...外壳和系统安全隔离,特别适合工控现场应用。 11、同时支持WIFI,5G/4G,网口等方式接入互联网,可多网同时在线。

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AI智能网关在工业物联网领域有哪些应用优势

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。

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工业AI化蓄势爆发

在数字化转型趋势的促使下,传统制造企业的AI化、网联化升级被提上日程。 当下,合理应用AI的能力,降低人工成本、提升生产效率,成为整个行业需要解决的问题。...据悉,腾讯AI质检系统已经在PCB板缺陷检测、锂电池缺陷检测、面板缺陷检测等多个方面得到落地应用。...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。...同一领域,巨头狭路相逢,免不了对比、较量,你输我赢…… 百度:AI工业生态,稳中有忧 在百度大脑招募AI工业质检合作伙伴的宣文中,我们看到这么一段话:“愿意在质检产品和服务中使用百度AI核心算法模型AI...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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AI模型催生“效率革命”,重塑智能应用

基于AI模型技术,腾讯云更新升级近10款智能应用和解决方案,进一步加快模型产业落地。...腾讯云副总裁、腾讯云智能研发负责人、腾讯企点研发负责人 吴永坚吴永坚认为,AI模型应用,催生“效率革命”,让智能应用表现出更强的能力、更高的效率。...我是腾讯的吴永坚,今天我分享的主题是《MaaS助力应用升级 重塑智能时代生产力》。今年6月,我们正式发布了腾讯云行业大模型解决方案,助力客户将AI模型应用于产业场景。...可以看到,AI模型应用,正在催生“效率革命”,让智能应用表现出更强的能力、更高的效率,落地更多场景。...未来,我们将持续将AI模型等先进技术,应用于内部PaaS、SaaS产品,打通AI产业落地全链条,重塑智能时代生产力。让更多开箱即用的AI模型产品、服务,助力客户实现数智化升级。

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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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使用零一万物 200K 模型和 Dify 快速搭建模型应用

本篇文章,我们聊聊如何使用 LLM IDE (Dify) 快速搭建一个模型应用,以及使用超长上下文的 200K 模型,完成懒人式的电子书翻译。...准备工作:启动 Dify IDE 我们有两种方案使用 Dify,可以选择使用 Dify 的 Cloud 在线版本,也可以本地使用 Docker 快速地搭建应用。...模型后端配置完毕 准备工作都结束后,我们就可以来配置模型应用,以及使用 AI 写一些程序,进行电子书的翻译啦。 配置模型翻译应用 回到 Dify 的 Dashboard,选择创建应用。...创建模型应用 然后,给应用起一个合适的名字(主要方便我们自己区分多个应用)。 起一个合适的名字 应用创建完毕后,会弹出模型超参数设置的窗口,我们适当调整下上下文长度即可。...编写基于模型后端的自动化翻译程序 让我们继续发挥懒人精神,借助 AI 模型,来编写一个能够批量、自动翻译内容的工具吧。

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模型「进化手册」:AI 原生应用该如何落地?

业内共识是,在大模型之上开发出来的 AI 原生应用,才是下半场突围的关键。...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。...据 AI 科技评论观察,大模型应用的落地有两堵围墙: 其一,许多企业虽然希望借助 AI 原生应用来解决过往业务中的难题,但由于信息的快速迭代和交互壁垒,他们并没有很好的路径得以了解、触达到已经诞生的大模型应用...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,推出了大模型全链路生态支持体系,在 AI 原生应用商店之外,根据不同成长阶段提供定向专属支持。 AI 原生应用最终要落到何处?

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模型「进化手册」:AI 原生应用该如何落地?

业内共识是,在大模型之上开发出来的 AI 原生应用,才是下半场突围的关键。...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。...据 AI 科技评论观察,大模型应用的落地有两堵围墙: 其一,许多企业虽然希望借助 AI 原生应用来解决过往业务中的难题,但由于信息的快速迭代和交互壁垒,他们并没有很好的路径得以了解、触达到已经诞生的大模型应用...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,推出了大模型全链路生态支持体系,在 AI 原生应用商店之外,根据不同成长阶段提供定向专属支持。 AI 原生应用最终要落到何处?

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QA派|GNN工业应用-PinSAGE

文 · 成森 封面 · pixabay QA派|GNN工业应用-PinSAGE ? 基本概念 pins是什么意思? PinSAGE论文中的数据集有多大? PinSAGE使用的是什么图?...推理 直接为使用训练好的模型产生embedding有啥问题? 如何解决推理时重复计算的问题? 下游任务如何应用PinSAGE产生的embedding? 如何为用户进行个性化推荐?...,很难应用在超大型的图上。...而只是随机负采样500项,该模型的分辨率只有五百分之一(模型分辨的粒度过粗),也就说很大概率无法分辨出最相关项; 如何解决简单负采样带来的问题?...下游任务如何应用PinSAGE产生的embedding? 在很多情况,可以直接通过 近邻查找 的方法来利用embedding做推荐,也就是给定一个查询目标,我们可以用KNN中前K个项来推荐。

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