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清华大学李涓子:AI系统如何实现认知推理

人工智能系统如何实现知识的表示和推理?...在2021年世界人工智能大会上,由AI TIME组织的“图神经网络与认知智能前沿技术论坛”中,清华大学计算机系教授李涓子围绕“知识图谱与认知推理”做了主题报告,从问答系统的角度解释了AI如何实现认知推理...图 2:认知推理框架 以下是报告全文,AI科技评论做了不改变原意的整理。 1 认知 VS 知识 图 3:本体 认知是人获取并应用知识的过程,知识图谱是人表示客观世界认知的一种形式。...诺贝尔经济学奖获得者丹尼尔卡尼曼提出,在人的认知系统中存在系统 1 和系统 2,其中系统 2 进行较慢的逻辑化、序列化的推理。...图 22:CLEVR 数据集实验结果 模型效果如何?在 CLEVR 数据集上,模型在相较于现有方法大大降低参数量的前提条件下,达到了 100% 的精度。

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如何测试AI系统

AI的训练和推理阶段进行测试和质量保证,那些有机器学习模型训练经验的人都知道测试实际上是使AI项目正常工作的核心要素。您不仅可以开发AI算法,还可以将训练数据投入其中。...如果您正在进行任何AI模型培训,那么您应该知道如何进行验证。这将有助于确定您的超参数设置是否正确。从质量检查任务列表中剔除另一个活动。 这样,剩下的就是测试数据本身以进行AI模型的质量检查。...您是否跳过了在训练中起作用但由于真实世界的数据更加复杂而在推理过程中会失败的事情?AI模型的质量保证与确保训练数据包括真实世界的代表性样本有关,并消除了尽可能多的人为偏差。...在机器学习模型之外,需要测试的AI系统的其他方面实际上是在AI模型外部的。您需要测试将AI模型投入生产的代码-AI系统的操作组件。这可能会在AI模型投入生产之前发生,但是实际上您并没有在测试AI模型。...相反,您正在测试使用该模型的系统。如果模型在测试期间失败,则使用该模型的其他代码在训练数据或某处的配置方面都会有问题。如上所述,当您测试训练模型数据并进行验证时,您应该已经掌握了这一点。

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检修盒面板AI视觉检测系统,赋能工业发展!

制造业是中国工业化的源头,也是工业生产大国。任何一步的质量都可能影响生产过程的变化。表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适性,还会对其性能产生不良影响。因此,制造商对产品的表面缺陷检测非常重视。...对于一些重要的按钮,尤其是停机和上下键安装错误,很容易导致严重事故,因此迫切需要使用人工智能检测手段,引入机器视觉检测,配合AI智能化算法,有效控制产品质量,从而消除或减少缺陷产品的产生,提高生产效率。...图片一、系统架构AI视觉检测系统主要通过光源和图像传感器(工业相机)获取产品的表面图像,利用图像处理算法提取图像的特征信息,然后根据特征信息对表面缺陷的定位、识别、分类等判定与统计,通过图像采集、图像校正...二、系统功能图像采集:500万像素8帧/秒定焦定高工业相机,由算法自动处理,面板高度不同带来的对焦可调整;图像预处理:预处理算法消除每个面板的长、宽、高均不相同,模板制作的好坏、视差的高低所带来的影响。...可扩展性:该系统可不仅仅局限于检修盒面板的检测,所有可以用模板匹配方法解决的问题,都可以无缝采用该软件系统。三、系统软件检验窗口:支持查看待检设备及模板图像、检验结果等,设置系统初始化配置。

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AI技术如何融合应用于工业物联网

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...2、产品质量控制​基于人工智能驱动的计算机视觉系统可以在生产线上检查产品是否存在缺陷,通过实时识别和管控存在资质量缺陷的产品,来保障出厂产品平均质量水平。...对于物料管控,人工智能系统可以通过优化路线、管理库存并预测交货时间,从而实现更高效、更具成本效益的物流运营。...5、网络安全对于工业物联网的网络安全问题,人工智能算法还可以协助识别判断异常网络行为,帮助检测潜在的网络安全威胁,包括分析大量数据来识别网络漏洞、系统漏洞、环节漏洞,并为加强工业物联网系统的整体安全性提供见解...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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推理加速GPT-3超越英伟达方案50%!最新大模型推理系统Energon-AI开源,来自Colossal-AI团队

因此,多卡并行被视为AI大模型推理的必然选择。 但现有的推理系统仍旧存在不少弊端。 比如需要用户对通信、内存等各部分协作进行手动管理,需要额外编译等……导致用户使用门槛居高不下。...为此,大规模并行AI训练系统Colossal-AI团队提出了大模型推理系统Energon-AI。...而当前的深度学习推理系统,主要面向多实例单设备以及单实例单设备的简单推理场景,忽视了AI大模型推理所需要的单实例多设备的挑战与机遇,Energon-AI系统正是为了解决这一痛点而生。...△模型参数的迅速增长[https://arxiv.org/abs/2111.14247] Energon-AI系统设计 面向AI大模型部署,Colossal-AI团队设计了单实例多设备推理系统Energon-AI...△Energon-AI超大模型推理系统示意图 Energon-AI系统设计分为三个层次,即运行时系统(Runtime)、分布式推理实例(Engine)以及前端服务系统(Serving): Runtime

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推理加速GPT-3超越英伟达方案50%!最新大模型推理系统Energon-AI开源,来自Colossal-AI团队

因此,多卡并行被视为AI大模型推理的必然选择。 但现有的推理系统仍旧存在不少弊端。 比如需要用户对通信、内存等各部分协作进行手动管理,需要额外编译等……导致用户使用门槛居高不下。...为此,大规模并行AI训练系统Colossal-AI团队提出了大模型推理系统Energon-AI。...而当前的深度学习推理系统,主要面向多实例单设备以及单实例单设备的简单推理场景,忽视了AI大模型推理所需要的单实例多设备的挑战与机遇,Energon-AI系统正是为了解决这一痛点而生。...△模型参数的迅速增长[https://arxiv.org/abs/2111.14247] Energon-AI系统设计 面向AI大模型部署,Colossal-AI团队设计了单实例多设备推理系统Energon-AI...△Energon-AI超大模型推理系统示意图 Energon-AI系统设计分为三个层次,即运行时系统(Runtime)、分布式推理实例(Engine)以及前端服务系统(Serving): Runtime

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如何创建高可用性系统

高可用性(HA)是系统的一个特征,其旨在确保服务达到一致的性能水平,通常是高于正常的运行时间。 设计 HA 基础架构时首先想到的是增加冗余。冗余是系统关键组件的重复,用来提高可靠性并防止功能丧失。...软件:必须准备整个软件栈,包括操作系统和应用程序本身,以应对可能需要重新启动系统的意外故障。 数据:有很多因素会导致数据丢失和不一致,并不限于硬盘故障。高可用性系统必须在发生故障时考虑数据安全。...基本高可用性基础设施 我们如何实施高可用性基础架构来确保网站保持在线状态呢?...下面的图表显示了浮动 IP 如何自动适应 HA 系统。 ? 高可用性系统1中的浮动IP(1) ?...设计和实现高可用性系统可能看起来很复杂。但它是现代系统的一个基本特征,企业、员工和客户都希望服务不被中断,并能保证 100% 的正常运行时间。

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USB设备如何应用于工业控制系统?

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。...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,...USB断线监测,重连自动恢复:USB产品具有热插拔功能,为保证控制系统自动连接后继续正常运行,模块通过DEVICE ID进行模块锁定,防止出现模块恢复连接后产生混乱。...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。

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​蹚入工业AI”深水区“,腾讯如何“对症下药”?

文 | 曾响铃 来源 | 科技向令说(xiangling0815) 在人工智能加速发展的今天,技术将如何更好的促进产业发展?...据工厂总经理罗伯·梅介绍,机器人的精细程度还不足以把后悬系统独立安装至车辆底盘。而人类员工具有很高的灵活性,能用双手在规定时间内完成任务,安装螺栓的时间约为40秒。...紧扣“服务于人”的终极价值导向,腾讯与富驰高科展开了一场AI技术与工业场景的双向融合,在提高两者产业影响力的同时也为工业AI加速深入行业来了诸多思考。...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?...深入工业场景,让技术与流程深度融合应用,是必要的。 3. 工业AI是一个完整的综合性方案。 总的来说,工业AI并不是一次简单的项目交付,而是数字服务商与产品制造商基于信任关系建立起来的深度合作。

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工业机器视觉系统相机如何选型?(理论篇—3)

数字图像是机器视觉系统工作的前提和基础,工业机器视觉系统把成像子系统的信号转换为反映现实场景的二维数字图像,并对其进行分析、处理,得出各种指令来控制机器的动作。...工业机器视觉系统中提及的图像通常就指数字图像。...成像系统视场的大小可以通过研究其成像规律得知。目前,机器视觉系统常用使用配备各种镜头系统工业CCD/CMOS相机作为成像系统,透镜成像示意图如下所示: ?...3、成像系统模型 工业或研究领域的成像系统多种多样,常见的有工业CCD/CMOS相机、工业显微镜、生物显微镜、X射线成像仪、红外成像仪、热成像仪等。...5、镜头与相机的选型 工业机器视觉系统中,镜头与相机的选型非常重要。

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工业机器人的视觉系统如何选择?

一般来讲,计算机的速度越快,视觉系统处理每一张图片的时间就越短。 由于在制造现场中,经常有振动、灰尘、热辐射等等,所以一般需要工业级的计算机。...6.检测软件 机器视觉软件用于创建和执行程序、处理采集回来的图像数据、以及作出“通过/失败(PASS/FAIL)”决定。...最后,摄像头必须质量好和可以避免工业现场中的振动、灰尘和热的影响。 2.光学部件和照明这个至关重要的因素往往被人所忽略。...工业用的图像采集卡通常用于检测任务,多媒体采集卡由于它通过自动增益控制、边沿增强和颜色增强电路来更改图像数据,所以不用在这个领域里。...需要考虑的问题是: 使用了什么类型的PLC,它的接口如何? 需要什么类型的信号? 现在使用或必须使用什么类型的网络? 在网络上传送的文件格式是什么?

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如何看待AI学者大规模从校园“出走”到工业界?

上周,谷歌聘任了斯坦福大学 AI 实验室负责人李飞飞。这些学者当中,有些依然在大学保留教职,但在商业领域存在感更强。...工业界的计算研究协会(Computing Research Association)称,尽管美国博士生的总数在增加,但愿意留在学术界的人数比例达到了“历史最低点”。...AI 领域的学生“对于公司来说至少价值 500-1000 万美元”,卡耐基梅隆大学计算机科学学院主任 Andrew Moore 说道。...应对之策:促进人才在学界、业界循环流动 在这场人才争夺战里,卡耐基梅隆大学的应对之策,是允许教员在大学和工业界循环流动。...另外,中国香港这里的教授是终身制的,当上了教授,做其他的都随你,学者投身工业界是市场条件下的自然表现。”

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如何在Python中创建天气警报系统

前言 通过阅读这篇文章,你将学会用Python创建一个天气警报系统,当它预测未来几小时内天空将下雨/下雪时,它会向多个收件人发送一封电子邮件通知。电子邮件通知包含其他信息,如预测的温度和湿度。...完成之后,在项目的根目录中创建一个名为config.ini的新文件。它将被用作我们项目的配置文件。将以下代码添加到其中。...实现 在与config.ini相同的目录中创建一个名为weather_email.py的新文件。这个文件作为我们的应用程序的电子邮件模块。...您可以根据您的用例创建自己的映射或自定义消息。...apikey -来自Climacell天气API仪表板的API键 邮件发送者类 我们将创建一个名为EmailSender的新类,并像下面这样初始化它。

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How Do You Test AI Systems?--你如何测试AI系统

这是因为对于人工智能项目来说,我们测试什么、如何测试以及何时测试的概念有着显著的不同。...Testing andquality assurance in the training and inference phases of AI 人工智能训练与推理阶段的测试与质量保证 Thoseexperienced...如果你正在做任何人工智能模型培训,那么你应该知道如何进行验证。这将有助于确定超参数设置是否正确。从QA任务列表中删除另一个活动。...你是不是跳过了那些在训练中起作用但在推理过程中会失败的事情,因为现实世界的数据更复杂?人工智能模型的质量保证必须确保训练数据包括真实世界的代表性样本,并尽可能消除人为偏见。...在机器学习模型之外,需要测试的人工智能系统的其他方面实际上也在人工智能模型之外。您需要测试将人工智能模型投入生产的代码——人工智能系统的操作组件。

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工业4.0故事:领军企业如何成功实施预测性维护系统

工业4.0概念下,多家智能制造设备的领军企业已经成功实施智能服务战略,改变传统例行维护或意外故障后才维修的作法,通过实时的状态监测与大数据分析提前发现并排除即将出现的故障隐患。...成立四十年来,生产超过百种机型的锯切系统,产品已销售至80多个国家。该公司为顺应工业4.0的趋势,将预测性维护系统作为增值服务提供给客户。...、以及软件开发工具以便加速系统开发。...预测性维护与设备大数据是工业4.0优化生产流程中最为重要的一环。与传统例行维护或意外故障后才维修的作法不同,预防性维护能透过实时的状态监测与大数据分析进而早日发现并排除可能出现的故障隐患。...如何构建全面完整预测性维护解决方案?

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如何运用微服务来创建资产管理集成系统

现在我们根据Martin的描述来逐条分析一下微服务主要的几个特征,以及我们的架构又是如何实现这些特征的: ➤围绕业务能力的组织 在如何与PMS集成过程中,每个worker都负责实现一块逻辑。...中间件不应当保存状态:各个端点的系统,比如你的系统与PMS系统负责保存酒店、顾客资料、预订信息等相关的状态,而中间件只负责创建两个系统之间的映射。...中间件必须为我们统一核心系统与PMS系统的内容提供方法,因此如果在核心系统中有新需求创建,但出于某些原因,比如离线、软件有bug、网络问题等,没能存入PMS,中间件就应当向用户发出警告,并提供重集成的方法...如果有新顾客第一次预订你的酒店,预订微服务会创建新的预订记录,而顾客资料微服务需要创建新的顾客资料。如果顾客资料出现bug,没能成功创建新的顾客资料呢?...此外,各个系统之间的消息也并非实时传达的:向消息发布一条消息之后,隔一阵子才能得到处理。 最后,通过微服务有效地实现版本控制也是很困难的,最终需要改变服务的接口。如何进行管理呢?

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如何在 Linux 上创建共享 VxFS 文件系统

本文将详细介绍如何在Linux上创建共享VxFS文件系统。...步骤 2:创建并配置磁盘组在创建VxFS文件系统之前,您需要创建一个磁盘组,并将物理磁盘添加到该磁盘组中。执行以下步骤来创建磁盘组:打开终端,并以root权限登录。...步骤 3:创建 VxFS 文件系统接下来,您可以使用VxFS软件创建VxFS文件系统。执行以下步骤来创建VxFS文件系统:打开终端,并以root权限登录。...运行以下命令来查看新创建的VxFS文件系统的详细信息:fsadm -F vxfs -T vxfs 将替换为您创建的VxFS文件系统的设备名称。...您将看到新创建的VxFS文件系统的名称、大小和挂载点等信息。确保VxFS文件系统已成功创建。步骤 4:配置共享要使VxFS文件系统可共享,您需要进行一些配置。

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如何防止 AI 系统给 Kubernetes 部署带来风险

AI 系统引入 Kubernetes 环境可能会带来许多挑战。让我们来看四个主要问题,以及如何应对这些风险。...当今动荡的网络安全局势意味着IT领导者必须注意AI技术给他们的运营带来的各种风险,例如生成复杂的钓鱼攻击、为恶意目的合成数据、用对抗样本欺骗AI系统,以及通过污染数据破坏AI模型。...但同时,将AI引入Kubernetes环境也会带来许多挑战。让我们考虑四个这样的挑战及如何应对。 这是个瞬息万变的环境 AI对安全部队来说还太新,他们还无法充分理解AI带来的风险。...同样,许多部署Kubernetes的组织对这个系统的来龙去脉并不熟悉,一旦把AI引入,组织就会面临未知威胁的固有风险。生成式AI的进化意味着新的攻击面不可避免。...例如,对抗样本可以向图像或声音添加细微的噪声或畸变,导致AI系统错误分类或提供不正确信息。这可能给依赖AI决策的应用带来严重后果,如自动驾驶汽车、医学诊断或人脸识别。

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