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解决目标检测落地难题:样本不平衡与长尾分布

人工智能正在加速各行各业技术升级、提升社会的运行效率,而人工智能中的视觉感知类任务扮演着重要的角色。 从目标检测、属性识别的高效模型训练,到模型压缩、量化部署推理,虽然学术界和开源社区有大量的成熟工作可供借鉴,但如何批量生产在工业级场景下满足精度和速度的模型,依然不是一个简单的问题。 从模型的算法研究到生产部署,其间的落地鸿沟之大一直较少被人提及和重视。 我们将带你详细了解商汤-模型工具链团队在解决算法落地过程中的技术思考,深入理解模型的工业化落地流程是如何更加高效和便捷! 学术公开课「目标检测落地难题

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企业智能化路径如何破局?AI能给出答案吗?

随着工业4.0时代的到来,新一轮科技革命和产业变革正在孕育兴起。制造企业智能化转型困难重重,项目时间紧迫、算法人才缺失、产线精度和效率要求极高等,都是架在企业面前的一座山。 工业质检、安全巡检、生产设备健康管理等问题都是制造产业中的重要环节。当前产品质检主要有人工质检和机器视觉质检两种方式,其中人工占90%,人工质检成本高、误操作多,影响产品的良品率;安全生产是企业发展的重中之重,传统巡检需要专人实地或视频巡检,耗时费力,且不易实时监管,过程繁琐,亟需 AI 帮助企业有效监管工作人员行为和设备故障,及时发现

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腾讯云生态沙龙工业AI专场——聚焦行业生态,共享发展红利

8月5日,腾讯云生态沙龙工业AI专场在苏州独墅湖世尊酒店圆满举行。本次沙龙邀请了腾讯云工业AI赛道核心伙伴,以及腾讯优图实验室、工业行业团队等70余人共聚一堂。会上大咖云集,在腾讯云产品生态战略全面升级背景下,主办方腾讯云首次发布自研AI技术栈以及AI+工业场景栈,期冀与行业细分赛道伙伴携手共建繁荣共生共存生态,并就此继续深入分享腾讯云工业AI能力方案及最佳实践,共话制造业数智化转型升级之道。 会前,中国电子技术标准化研究院副院长孙文龙为会议进行了致辞,肯定了腾讯云在工业等领域的持续投入与落地应用,同时也

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电商交易欺诈层出不穷,如何用深度学习系统布下天罗地网?

AI科技评论按:交易欺诈对电子商务带来了巨大的威胁,来自清华大学交叉信息研究院博士后、物理学博士王书浩近日在AI研习社的青年分享会上介绍了基于循环神经网络的交易欺诈检测系统——时间侦探(CLUE),他重点讲解了电商欺诈检测这一场景下的三个主要技术难点:非平衡样本学习、实时检测系统、增量模型更新。 以下为他的分享内容,AI科技评论编辑整理如下: 很高兴在这里与大家分享我们跟京东金融合作的一篇论文,这篇论文已经被ECML-PKDD2017接收。我们的工作一句话就可以概括,即通过深度学习的方法来进行电商欺诈的检测

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李开复、张亚勤、吴恩达……国际大咖给你讲解AI知识!

👆关注“博文视点Broadview”,获取更多书讯 人工智能是新一代产业革命的核心驱动技术,必将在未来几十年里对人类各产业领域、各商业形态乃至个人生活的方方面面产生深远影响。 但正如历史上每一次重大产业革命的早期进程一样,人工智能技术从稚嫩走向成熟、从科研实验室走向现实世界的过程也必然充满波折与挑战。 今天的很多人工智能从业者普遍存在着科研属性重于工程与商业属性、对商业场景和市场需求缺乏了解、对技术与商业结合的本质问题缺乏深入思考、轻视或忽视产业基本规律等问题。 如何在30天左右的时间里,培养出擅长解决

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江行智能CTO樊小毅:AI+边缘计算驱动能源产业变革 | 量子位·视点分享回顾

视点 发自 凹非寺 量子位 公众号 QbitAI 人工智能、云计算、物联网等技术为能源电力行业从数字化到智能化转型提供了强大的驱动力。 据机构调研,2020年中国能源电力数字化市场规模超过2200亿元人民币,能源电力数字化升级约占18%,包括大数据、人工智能、云计算、区块链等技术应用改造。 随着数字化转型、双碳目标、十四五规划和构建新型电力系统等相关指导政策的发布,能源电力智慧化变革正式拉开序幕。目前,人工智能技术在能源电力行业已有应用,但仍然面临诸多挑战与机遇。 在产业转型和双碳目标的大背景下,人工智能落

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