7月19日，腾讯云在工业质检合作伙伴沙龙暨生态联盟发布会上，宣布升级发布工业质检训练平台TI-AOI 2.3版本，并携手首批合作伙伴成立工业AI质检生态联盟，共同推动人工智能技术与实体产业深度融合，助力行业加快发展新质生产力...腾讯云副总裁、腾讯云智能产研负责人吴永坚表示，腾讯云在工业质检领域深耕多年，现已构建起包括工业质检训练平台TI-AOI、腾讯云TI平台等在内的AI视觉检测产品矩阵。...此次升级发布的工业质检训练平台TI-AOI，是面向工业视觉质量检测场景推出的零代码开发和交付工具，它以深度学习检测为核心，构建起一个高效、稳定的数据处理和工作流程。...做好工业AI质检项目，需要“光、机、电、软、算”软硬件一体化的系统工程能力。...此次成立工业AI质检生态联盟，是腾讯云工业AI质检生态的进一步深化。
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。
《系统日报》持续关注分布式系统、AI System，数据库、存储、大数据等相关领域文章。每天以摘要的形式精选不超过三篇系统文章分享给大家。...以GPT3为代表的大深度学习模型是现在很火的技术，Colossal-AI 的目标就是解决大模型训练过程遇到的各种分布式难题。...最近几年的 AI 模型正在急速变大，训练常常需要需要多个 GPU，比如训练 GPT3 需要几千个 GPU。因此，在多个 GPU 上分布式训练前沿 AI 大模型已经成为业界常态。...Colossal-AI 的愿景是让用户仅需少量修改，便可将已有 PyTorch/TensorFlow 项目与 Colossal-AI 结合，快速将单机代码自动、高效地扩展为分布式系统。...Feature Map)：每一层输出的中间结果，训练过程中每个神经网络层的输出。 Colossal-AI 实现的分布式训练技术包括数据并行、张量并行、流水线并行、ZeRO并行和 offload 并行。
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新智元报道 来源：TechCrunch 编译：肖琴 【新智元导读】一般的机器学习系统都是以人的视角建立，但华盛顿大学和艾伦人工智能研究所的研究人员试图用狗的行为数据训练AI系统。...研究人员通过传感器等设备采集了一只爱斯基摩犬的运动数据，并以此来训练AI系统实现三个目标：1、像狗一样行动，预测未来动作；2、像狗一样计划任务；3、从狗行为中学习。论文已被CVPR 2018接收。...我们已经训练机器学习系统来识别物体，进行导航，或识别面部表情，但尽管可能很难，机器学习甚至没有达到可以模拟的复杂程度，例如，模拟一只狗。...此外，与图像分类任务训练的表示相比，我们的模型学习到的表示能编码不同的信息，也可以推广到其他领域。...研究者用这个数据集来训练一个新的AI智能体。 对这个agent，给定某种感官输入——例如一个房间或街道的景象，或一个飞过的球——以预测狗在这种情况下会做什么。
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。...新的 SCE 包含双 Arm Cortex-R5 处理器，可用于集成故障检测机制、锁步子系统并支持内置系统测试。Cortex-R5 处于永远在线的域中，可用于安全和纠错功能。...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。
在今天的一篇博客文章中，研究人员Mayank Bansal和Abhijit Ogale详细介绍了一种训练方法，可以标记数据，即来自专业加试示范的Waymo数百万英里已标记数据，以监督的方式训练AI驾驶员...我们能否使用纯粹的监督深度学习方法训练出技术熟练的驾驶员？”...Waymo的AI系统在模拟环境中绕过停着的汽车 为了创建一个能够模仿专业驾驶员的系统，他们精心设计了一个神经网络，名为ChauffeurNet，通过观察真实和模拟数据的组合，包括地图，周围物体，交通，过去的汽车运动...为了教会网络适应极端情况，团队合成了近乎意外和与对象的碰撞的情况，后者与非奖励因素搭配，鼓励AI模型避免这些情况。 ?...因此，完全由机器学习的系统取代Waymo计划器的门槛非常高，尽管来自这样一个系统的组件可以在Waymo计划器中使用，或可用于在计划器的模拟测试期间创建更现实的智能体。”
蚂蚁集团NextEvo全面开源AI Infra技术 2月1日消息，蚂蚁集团AI创新研发部门NextEvo全面开源AI Infra技术，可帮助大模型千卡训练有效时间占比超过95%，能实现训练时“自动驾驶”...模型训练时，一般要打Checkpoint（检查点），以便中断时能恢复到最近状态，常规做法耗时长、高频打点易降低训练可用时间、低频打点恢复时丢失过多等缺点。...新方案FCP应用在千卡千亿参数模型训练后，Checkpoint 导致的训练浪费时间降低约5倍，其中持久化时间降低约70倍，有效训练时间从90%提升至95%。...政策/报告 工信部等十二部门印发《工业互联网标识解析体系“贯通”行动计划（2024-2026年）》 1月31日消息，工信部等十二部门印发《工业互联网标识解析体系“贯通”行动计划（2024-2026年）...贝肯新能成立于2017年12月，主要从事飞轮储能技术研发、生产制造、项目应用和产业化，面向电力市场制造大容量功率型飞轮储能系统装备，为新型电力系统提供调节解决方案。
比如让工业机器人自学”抓取多种物品，让工业机器人通过看视频学会调制鸡尾酒，让工业机器人也用上自学习软件，在训练完一个加载在机器人上的机器学习系统后，还要将这个机器学习系统与特殊的机器人动作相适应，来达到工业机器人非常讲究地工业机器人和环境的融合...以下是雷锋网截取的精华内容： 三菱电机的Kodaira说过，机器人行业迫切需要系统集成方面的创新，工业机器人只是一个部件，只有整合到系统里它才有价值。...但是每个系统都需要专门定制，与其它系统的链接也需要花功夫。因此，整个工业机器人系统的成本往往是3倍到20倍机器人硬件的成本。而这其中，软件规划一项至少占了40%。...当然，除了优化，工业机器人中的检验也很重要。 ? 这时候今年各种AI会议上大热的机器学习就派上用场了，机器学习在检验中的重要性不言而喻。...但也有一些人尝鲜者欣然尝试，比如去年十二月份，Fanuc在东京国际机器人展览会上就展示了一台经强化学习训练的机器人，这个机器人使用了一种名为深度强化学习的技术，来训练它自己，可随时学习新的任务。
正文共 2951 字 20 图；预计阅读时间 8 分钟 11月11日，寒风些微凛冽的时候，淘宝“双11”购物节活动正火热进行中。与此同时，作为“编外人员”的小编，偶然刷到一条微博“双11，苍穹有我！...空军招飞，融入VR/AR/AI等高新技术 珠海航展最后一天，歼20完成精彩表演后，空军招飞展台被堵得水泄不通（大概都被歼20帅到了吧）。...在第十二届珠海航展现场，一位老阿姨对VR飞行模拟器兴趣满满。一眼望去，体验区还有许多全家上阵的观众们，在排队体验VR飞行。 ?...地面表演碎石飞溅，场面也十分火爆 在地面装备动态演示区，兵器工业主战坦克、轮式装甲车、履带式步兵战车等，现场模拟解放军部队日常训练场景，例如爬纵坡、过壕沟、涉水池、蛇形机动等项目。...中航工业的A-HawkII无人机展出 ? 巴西航空工业公司E190-E2商用喷气机参展 ? 中国宇航员模型~ ? 参观者在搜救台观看视频 ? 中程地对空导弹武器系统 ?
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。...专为可靠性、安全性和安保性而设计 Jetson AGX Xavier 工业模组 将 Jetson AGX Xavier 系统级模块的超级计算功能与在恶劣环境中部署 AI 所需的全新可靠性、可用性和可维护性功能相结合...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。...新的 SCE 包含双 Arm Cortex-R5 处理器，可用于集成故障检测机制、锁步子系统并支持内置系统测试。Cortex-R5 处于永远在线的域中，可用于安全和纠错功能。...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。
MLU370-X8搭载双芯片四芯粒思元370，集成寒武纪MLU-Link™多芯互联技术，主要面向训练任务，在业界应用广泛的YOLOv3、Transformer等训练任务中， 8卡计算系统的并行性能平均达到...寒武纪训练加速卡MLU370-X8 双芯思元370架构 MLU370-X8智能加速卡提供250W最大训练功耗，可充分发挥AI训练加速中常见的FP32、FP16或BF16计算性能。...寒武纪首次将双芯片四芯粒思元370整合在MLU370-X8智能加速卡中，提供了两倍于标准思元370加速卡的内存、编解码资源，同时搭载MLU-Link™多芯互联技术。...寒武纪为多卡系统专门设计了MLU-Link桥接卡，可实现4张加速卡为一组的8颗思元370芯片全互联，每张加速卡可获得200GB/s的通讯吞吐性能，带宽为PCIe 4.0 的3.1倍，可高效执行多芯多卡训练和分布式推理任务...寒武纪用产品向客户印证自己的初心与决心：为人工智能技术的大爆发提供卓越的AI芯片产品，让机器更好地理解和服务人类。
目录 案例引入 本节项目 ---- 最近有小伙伴们一直在催本项目的进度，好吧，今晚熬夜加班编写，在上一节中，实现了人脸数据的采集，在本节中将对采集的人脸数据进行训练，生成识别模型。...案例引入 首先简要讲解数据集训练生成模型的原理，这里使用的是LBPH算法，在OpenCV模块中已经有内嵌的方法cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()，为了方便小伙伴们读懂之后的代码...，在这里先举一个简单的人脸模型训练的小案例。
观看网址：http://www.mooc.ai/course/562 课程介绍 「深度学习」系统，以神经网络为代表，逐渐应用于所有的 AI 任务，从语言理解，语音和图像识别到机器翻译，规划，甚至是游戏电竞和自动驾驶...结果是在许多高级学术环境中，深度学习的专业知识正从深奥晦涩的理想转变为行业必要的先决条件，并且在工业界的就业市场中占有非常大的优势。...随着时间的反向传播 双向 RNN 第十二讲 稳定性 梯度爆炸/梯度消失 长短期记忆神经网络以及方差 Resnets 第十三讲 循环神经网络的损失函数 序列预测 第十四讲 序列到序列方法 连接时序分类...Hopfield 网络 随机 Hopfield 网络 第二十一讲 受限玻尔兹曼机 深度玻尔兹曼机 第二十二讲 强化学习第一部分 第二十三讲 强化学习第二部分 第二十四讲 感恩节假期 第二十五讲 强化学习第三部分...调试及可视化 第六节：循环神经网络基础 第七节：循环神经网络第二部分：损失函数，联结时序分类（CTC） 第八节：注意力机制 第九节：深度学习相关研究 第十节：变分自动编码器 第十一节：生成对抗网络 第十二节
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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，人工智能落地能源电力行业遇到了哪些新挑战？为什么边缘计算能成为解决这些挑战的关键基础服务？AI+边缘计算技术在行业应用的框架、案例和未来展望有哪些？...需要综合利用云、云计算、人工智能、边缘计算、大数据、物联网、移动通信、区块链等技术来达成这个战略，建设新型电力系统，拥有包括自学习、自适应、自驱优、自恢复和自组织等特征，最终建成推动双碳目标实现的这样一个综合能源系统...再次是组装式应用，我们看到在工业互联网领域，因为每套系统的定制化要求非常高，这就会导致在工业场景中出现我们业内所说的烟囱林立现象，比如在电网业务的场景中，需要在人工智能应用的输出上去叠加一层跟OA业务系统的联通...5、工业边缘系统：构建自主研发的实时工业边缘系统，需要完成国产化要求，同时提供实时的边缘计算服务，实现实时反馈、辅助决策，直至自主决策。
从“作坊式”向“工业化”转型升级，是AI 产业落地的一次重要探索。一批兼具创新和实力的工程项目，让人工智能技术作为产业发展的工具和引擎成为真正可能。...2021年年底，Gartner 在《2022年十二大重要战略技术趋势》中将AI工程化明确为未来三到五年“企业数字业务创新的加速器”。...截至2022年5月，飞桨已在工业、农业、服务业等多个行业得到广泛应用，开发者数达477万，创造了56万个模型，为18万企事业单位提供服务，产学研用紧密协同，培养超过200万AI人才，位列中国深度学习平台市场综合份额第一...以生产安全场景的火焰检测算法生产为例，旷视AIS平台通过标准化的数据处理，可自动完成去重去花屏，基于机器学习的人机交互数据标注系统，标注效率可提升超过30倍。...AI 加速服务TI-ACC凭借其高性能、支持多平台框架和强大的技术支撑，可为企业提供 AI 模型训练、推理加速服务，显著提高模型训练推理效率，降低成本。
西澳大利亚大学的研究人员开发了一种深度学习系统，可以识别太空中的星系。这个名为ClaRAN的系统可以扫描射电望远镜拍摄的图像，并发现从黑洞发射强大射电喷流的射电星系。...该团队表示，该计划经过彻底改革和训练，可以识别星系而不是人。 ? ClaRAN观察了超过500个不同角度的射电星系数据视图，并进行检测和分类。...在扫描了不同的视图后，ClaRAN还考虑了红外望远镜的数据来改进其预测，给出了射电星系喷射系统的最终检测和分类结果。...团队使用NVIDIA Tesla GPU和cuDNN -accelerated TensorFlow深度学习框架，通过上千种世界坐标系对齐的射电和红外线图像训练卷积神经网络。...左边是一个射电星系喷射系统，ClaRAN只用射电望远镜的数据就能探测到。
这些只是单纯的算力需求，还不论训练 SOTA 模型的新挑战——对于 NLP 和推荐系统模型来说，内存和芯片内 / 芯片间的通信正在成为又一个瓶颈。...基于 Faster R-CNN 和 FPN 模型针对 PCB 工业缺陷识别进行训练，原本耗时超过 20h 的训练，使用 HP Z8 G4 仅需要 11h，节省了一半的时间。...MobileNet 训练速度如何？在工业铭牌检测深度神经网络模型训练中，HP Z8 G4 的表现同样速度更快。...由于 HP Z8 G4 电源功率可以高达 1700W，支持三块双宽 GPU 卡或者四块单宽 GPU 卡，能够一次性加载更多视频 / 图片数据，搭配双路 CPU 和高速硬盘，能够显著提升训练速度。...提供了从模型开发、训练到部署的完整流程和工具，能够大幅度降低人工智能的进入门槛，提升开发效率。 在惠普工作站上使用 Linux 系统也很简单。
）将是“需要深挖的趋势”，到了2021年年底，在Gartner的《2022年十二大重要战略技术趋势》中，AI工程化又被进一步明确为未来三到五年“企业数字业务创新的加速器”； 几乎就在同一时期，阿里发布面向...水到渠成，面向AI工程化的数据解决方案 是AI开发服务不断成熟的结果 Gartner在《2022年十二大重要战略技术趋势》认为，到2025年，前10%做到AI工程化最佳实践的企业相对于之后90%的企业，...，它们都源于云测数据过去向AI企业提供通用数据集、数据标注平台与数据管理系统等生产工具以及多年的AI训练数据服务的行业成熟经验。...AI“工业化大生产”来临， 数据领域的AI工程化与大模型率先汇流 AI工程化其价值和机遇不仅在于AI开发过程，其对大模型的促进作用也不容忽视。...从更宏观的视野看，AI工程化的趋势与当下AI领域的热点大模型一样，都是在推动AI“工业化大生产”（高效率的批量化AI落地，而不是作坊式的一个个生产），只不过一个从开发全过程出发，一个从模型本身出发。
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