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~
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
11月13日，深圳 - 腾讯AI Lab今日发布了一款AI辅助翻译产品 - “腾讯辅助翻译”（Transmart），可满足用户快速翻译的需求，用AI辅助人工翻译提高效率和质量。...体验网址：http://transmart.qq.com 更多产品相关介绍请点击下方蓝色文章标题阅读： 腾讯发布人工智能辅助翻译，致敬人工翻译 同时，来自腾讯AI Lab的高级研究员黄国平，在QCon...大家好，我是腾讯AI Lab黄国平，网名为@翻译驴，今天的演讲题目是《人机交互式机器翻译研究与应用》，给大家来分享关于人机交互式机器翻译的一些探索与思考。 ?...入职腾讯AI Lab后，继续该方向的研究与应用，目前总体负责一款相关的独立产品，最早将近期上线。 ?...目前国内实质拥有机器翻译科研力量的单位可以分成两类，一类是国有研究机构，主要有中国科学院自动化研究所、计算技术研究所，清华大学、东北大学、苏州大学、哈尔滨工业大学、南京大学等，另一类是商业公司设立的研究机构或者研发团队
其中，腾讯 AI Lab语音技术中心副总监苏丹博士作了题为《腾讯AI Lab语音技术中心应用与研究介绍》的学术报告，主要介绍了腾讯AI Lab语音技术中心的主要应用落地，分享了近期在多个方向包括阵列前端...腾讯AI Lab是腾讯的企业级AI实验室，于2016年4月在深圳成立，目前在中国和美国有100多位顶尖研究科学家及300多位应用工程师。...腾讯AI Lab强调研究与应用并重发展，基础研究关注机器学习、计算机视觉、语音识别及自然语言处理等四大方向，技术应用聚焦在社交、游戏、内容与医疗AI四大领域。...，AI数字人依托AI Lab视觉中心，语音中心，nlp中心形成完整技术链，很好地应用了我们多项基础研究能力，并且通过多模态的方式呈现给用户；我们希望他具有这样一些要素：针对不同场景的拟人或卡通形象，工业级高仿真度的建模渲染...，工业产品应用至少上万小时训练数据量级。
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。
加之数据上的“飞轮效应”，更早应用、更多用户的大模型，具备更高的市场打开度。...「上海 AI Lab 沉淀的训练数据处理方法和能力，是我们重要的技术优势之一。」林达华表示。...例如，给模型新一份鲜出炉的2023年全国工业产值的数据表格，模型能够根据数据绘制经济数据折线图，并且使用机器学习模型预测未来的数据。...反过来，各种应用的落地一定会依托一个比较强的、高质量的基础模型，这也是为什么上海人工智能实验室选择做高质量基础模型的原因——它能够让从模型到最终落地的应用中间的链条变得更短。...高质量的模型能让 AI 基础上的应用变得更方便、便捷、可靠，用更小的力气，站在更高的平台上。 「未来，我们的关注点还是在基础模型的质量和能力上。
ChatGPT 的发布使学术界和工业界关注大模型实际落地的潜能，大量关于幻觉的工作也开始涌现。...近期，腾讯 AI Lab 联合国内外多家学术机构发布了面向大模型幻觉工作的综述，对幻觉的评估、溯源、缓解等进行了全面的探讨。...大模型的通用性：传统模型往往只面向单一的任务，而大模型则被应用于多任务、多语言、多领域的通用场景。大模型的通用性给幻觉的全面评估、消除带来了全新挑战。...应用任务 (Task Format)：现有评估基准在不同的下游任务中评估大模型的幻觉现象，例如问答、指令遵循、文本续写等。...有什么方法可以缓解大模型幻觉 为了尽可能减少大模型的幻觉现象，从而促进大模型的落地应用，近期出现了大量新的研究工作尝试缓解幻觉。
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。
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 ?...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
所以这个模型大概就把我们的一个机会点和难度点说清楚，模型层面竞争日趋激烈的。 但应用市场现在看到还没出现杀手级应用，最大杀手级应用就是ChatGPT，其他的一些杀手级应用还没出现，为啥？...AI GC 赛道里面我们讲的两大部分就是模型的开发部分，那这个部分跟我们应用级开发可能这个关系也不是很大，或者说大家的职业机会不是很多，那反倒是这个所谓的原生应用这一块儿呢，是非常应该关注的一个赛道。...包含对大模型的了解，在大模型之上是我们的应用组件，那么应用组件上面是我们的应用框架。...应用组件里面就包含了我们的 AI 的能力，我们 AI 的能力，还有我们的云能力，那 AI 能力可能就包括我们的多模态，大模型插件，云能力像什么向量数据库、COS 存储，这些云能力你可理解为是给 AI 开挂的...或者说如何我们转型到这个 AI 应用开发的这样一个层面上，我们需要 5 需要掌握啥？ 学习机器、深度学习的一些基础知识，上面这两层就是这个大模型层面和行业模型层面。
当游戏行业仍在聚焦探讨如何让 AI 真正落地、协助游戏的工业化制作时，网易互娱 AI Lab 已基于游戏研发制作中的痛点交出了一份令人惊艳的答卷。...，并获取粘贴在真实演员衣服上的每个marker在该人形模版模型上的位置，模版模型的骨架结构叫template skeleton。...2 技术思路 针对育碧方案存在的问题，网易互娱AI Lab提出了一种全新的算法框架。...基于这一观察，网易互娱 AI Lab 的核心思路为：利用大量动捕数据，训练一个从raw markers预测上述三方面信息的深度人工神经网络。...MoCap-Encoders 的网络结构如下图所示： 4 应用/效果展示 本项目的训练数据来源于公司采集的大规模真实动捕数据，可以大于 30fps 的速度对光学动捕数据进行自动清洗和解算，满足了工业上速度要求
工具层包括AI Agent，其中包括像AutoGPT这样的工具及模型平台和模型服务等2.3 下游应用层包括：内容消费：在各种平台上生成内容，如抖音、快手等创作工具：提供基于AI的工具，如MID Generate...企业服务：根据行业提供各种应用，如微软、亚马逊等产业中，我们的位置是在AIGC工具层，即AI Agent层，作为中间件，承上启下。...应用开发者的位置可能更多在中游和下游，发挥着重要作用。3 名词解释当然，可以按以下类别对这些概念进行细分解释：3.1 模型与架构LLM (大型语言模型)：具有大量参数，能处理复杂语言任务的模型。...分析式AI：侧重于分析和理解数据的AI。知识图谱：以图结构表示知识及其关系的数据结构。过拟合：模型过度拟合训练数据而无法泛化到新数据的现象。AI推理：AI对数据进行推断和决策的过程。...Heygan：一种AI生成模型（可能是特定应用的名称）。Copilot：编程助手工具，帮助开发者编写代码。midjourney：AI驱动的艺术创作平台。D-ID：用于生成和处理数字身份的技术。
最近，字节跳动 AI Lab 的总监李航博士在《ACM通讯》（The Communications of ACM）上发表了一篇综述文章，展示了他对于语言模型在过去、现在和未来的观察。...以下是 AI 科技评论在不改变原意的基础上对原文所作编译。 自然语言处理是计算机科学、人工智能和语言学相交叉的一个子领域，在机器翻译、阅读理解、对话系统、文档摘要、文本生成等方面都有应用。...非常有趣的是，马尔可夫链最开始被应用的领域是语言。马尔可夫研究的这个例子就是一个最简单的语言模型。...由模型的条件概率分布所表示的语义因应用程序而异，而且它们都是从应用程序中的数据中来学习的。 序列到序列模型的研究为新技术的发展做出了贡献。...预训练语言模型如 BERT 和 GPT（GPT-1、GPT-2 和 GPT-3），已成为当前 NLP 的核心技术。 预训的语言模型的应用为 NLP 带来了巨大的成功。
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
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。...之前有个比较火的RepVgg[15]——Making VGG-style ConvNets Great Again就是用了这个想法，是工业届一个非常solid的工作。
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
3月16日在腾讯AILab第二届学术论坛上，腾讯AI Lab高级研究员李菁博士介绍了实验室目前在NLP方面重点关注的两大方向——如何理解和生成自然语言，并介绍了实验室的相关研究和应用成果。...关键词抽取是一个非常古老的问题，如今各种各样的AI技术应用场景却赋予它新的生命。...李菁在当天还介绍了AI Lab在关键词抽取上的提出的模型，如图 1所示，模型的左侧的上下文编码器用于抽象上下文中的表示，右侧用于学习目标文本的特征，结合二者来共同发现目标文本中的关键词位置。...AI Lab生成应用亦在金融方面有所涉猎，比如针对股票的自动问答系统，针对财报生成摘要，让大众能够很快地理解财报中的重要信息。另外还有针对中文古典文化的生成成果，比如诗歌和对联的生成。...接下来李菁以对联生成为例，介绍了AI Lab在自然语言生成方面的应用。 ?
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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