我们经常提到工业机器人，从字面上来说，机器人这个词汇不难理解，但是如果真正想要买一台工业机器人的话，就还得需要知道更多。本文将为你介绍几个在购买工业机器人时需要了解的主要参数。...工业机器人应用 首先要知道的是你的机器人要用于何处。这是你选择需要购买的机器人种类时的首要条件。如果你只是要一个紧凑的拾取和放置机器人，Scara机器人是不错的选择。...本文主要的方向是工业机器人。这一类的机器人适用于非常多的应用，从材料搬运到机器维护，从焊接到切割。在今天，工业机器人制造商开发了适用于各种应用的机器人产品。...如果工业机器人需要安装在定制的工作台甚至轨道上，你需要知道它的重量并设计相应的支撑。 制动和惯性力矩 机器人制造商一般都会给出制动系统的相关信息。一些机器人会给出所有轴的制动信息。
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。
在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。
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。
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...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。
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
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。
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。
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的工业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。
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。...通常，使用一张数字I/O板卡和(或)一张网卡来实现机器视觉系统与外界系统和数据库的通信。 配置一个基于PC的机器视觉系统认真的计划和注意细节能帮助你确保你的检测系统符合你的应用需求。...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？
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。”
第二个是工业互联网最重要的部分：工业云/区域云，在这里会提供有限的计算能力，比如有限的AI推理能力、IoT后台计算能力、告警能力等，同时会提供一些灵活的运营策略给到不同区域、不同产品特色的运营商。...Ti-EMS是AI弹性扩容的集群服务。因为训练需要用到很多的资源，所以一般很难在工业云上直接做，通常会在用腾讯云上无限的算力来进行训练，而训练出来的推理模型可以推到工业云的EMS上做推理服务。...AI质检平台 接下来介绍两个跟制造业或工业相关的案例，第一个案例是工业AI质检平台。...推理服务主要是跑在Ti-EMS上面，Ti-EMS的计算量相对来说并不需要那么大，所以Ti-EMS可以部署到工业云或者一体机上，这取决于客户愿意承担多少成本来购买设备和服务到边缘层。...A：传统企业一般不会到腾讯云上面来购买东西，往往是由区域合作伙伴帮他们想解决方案的时候做了购买这一步。而且工业云上已经过滤了一波适合制造业领域的应用了。
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。
在工业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？
「EasyDL AI开发系列公开课」第二期直播中，百度高级工程师深入解析了如何优化端模型识别速度、如何解决端模型部署问题，并直播演示了如何使用EasyDL-EasyEdge AI开发平台，快速、高效实现模型训练和端模型部署...比如工业场景中统计原材料的数量，食品安全场景监测厨房厨师是否佩戴厨师帽，这么多形形色色的场景，很难通过一个统一的AI模型或者方案来满足所有的需求。...定制化AI模型部署的需求与难点 工业应用中的模型推理通常需要本地计算、实时响应、解除对网络的依赖；需要满足对闭路电视数据隐私的保密，需要降低手机上APP对能耗的要求，复杂业务场景下又需要多样的芯片架构和传感器来实现部署...软硬一体方案 为了让大家选型更简单，百度也推出了软硬一体的方案，可以在百度AI市场购买。 ?...用户还可以有h5体验，在windows系统里有可执行文件可以直接运行等。
机器之心报道 编辑：杜伟 看阿里妈妈如何在数智商业技术新时代把握生成式大模型引领的这股 AI 浪潮。 2023 年已经过半，可以说是属于生成式 AI 大模型的一年。...为了支持多模态模型的高效训练，阿里妈妈技术团队研发了基于 MDL 训练框架和 AiLake 存储系统的大规模多模态训练平台。...如何实现呢？具体流程可以参考如下 demo。...商家做创意有时要花钱购买商用字体，我们为他们提供了多款免费、有特色的字体。如何做到呢？...我认为现在也是学术界和工业界更加紧密联系的一个契机，双方通过产学研等合作方式，可以实现从 AI 理论到工业实际应用场景的落地。
将 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。
与此同时，CPU 易于扩展内存、软件兼容与扩展能力优秀的特性，也让企业在选择 AI 推理系统的软件栈时有了更高的灵活度。...在 AI 行业，CPU 的重要性正在与日俱增。 从推荐系统到视觉推理， CPU 如何在 AI 领域大放异彩 谈到 AI 硬件，CPU 长期以来扮演的都是"绿叶"的角色。...该系统需要确保 AI 推理任务的处理时间在严格的时延阈值范围内，从而保障用户体验；同时系统需要确保一定的推理精度，从而保障推荐质量。...为了实现性能与成本的平衡，阿里巴巴最近开始在推荐系统中采用了 CPU 处理 AI 推理等工作负载，并选择了第四代英特尔® 至强® 可扩展处理器进行性能优化。...当用户需要更高的 AI 场景性能时，只需购买 Gaudi2® 处理器安装在至强服务器的 PCIe 插槽上，就能实现系统的无缝升级，同时利用 AMX 加速引擎与 Gaudi 2® 专用加速芯片带来的诸多优势
学习人工智能（AI）到底会如何影响我们个人生活和工作的各个方面？ 利用人工智能技术的不同应用到底有哪些？ 决策因素和具有典型应用、限制、考量因素和数据源的AI工具？...在实践意义上，这能使系统对用户而言更加友好；在用户使用语句变形进行检索请求时检索能力更强；在遇到系统开发时未完整定义的用例时处理能力更强。实际上，系统能够“推理”并进行逻辑演绎。...挖掘产品关系内容 顾客和工业产品需要与内容和用户情境联系起来，但是我们无法通过挖掘内容为某一用户情境推荐产品。 在工业应用中，用户可能需要零件和工具来完成对液压系统的维修。...如果工作，那它就不是AI 随着科技的进步，AI构成元素的概念也获得了发展。我的一位同事曾说：“直到你知道它如何工作，它才是AI。”这确实是一个有趣的观点。...这篇文章的剩余部分将阐述您的组织如何可以识别将从AI中收益的用例；识别能提供可靠且富有意义的理解的数据源，来训练和指导AI；确定将能够持续改进AI和认知计算系统的管理、综合处理和可扩展流程。
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