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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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4000选手参赛,首届“全国人工智能大赛”初赛回顾

从赛事筹备之初,组委会就系统性的构建了完备的评审机制,技术委员会由该领域具有较高的理论水平和较丰富的实践经验专家组成。 大赛初赛主观评审采用“通过/淘汰”制。...赛项专家会审后,最终筛除相关无效团队后,赛项分别确定了初赛晋级的 100 支队伍。...2.2.4 作品亮点分析 AI+4K HDR 赛项:排名靠前的团队的基础代码为 EDVR,并且在基础模型之上引入了其他的网络结构和模块以更好地恢复高频信息,同时考虑到视频当中例如转场的特性,对训练数据与模型生成的结果进行了一定的预处理和后处理...3.1.2 线上培训活动 AI+4K HDR 赛项的线上培训 & 直播活动于 11 月 9 日下午圆满结束,由北大老师主讲,为参赛选手深入讲解人工智能超分算法/编解码等核心技术/最新算法模型/比赛攻略及答疑...有奖征集活动共计 3 个阶段,在刚结束的第一阶段中,选手们集思广益贡献了 12 篇优秀内容,每篇内容的平均阅读量高达 500 人次,构建了选手之间乐于分享的良好氛围。

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一小时 12 元,我在北欧监狱里训练 AI

她们每三小时轮班一次,每小时可以获得 1.54 欧元(约合 12 元人民币)的报酬。这台笔记本电脑用来向果酱展示关于房地产的短文,并就她刚刚读到的内容问她是或否的问题。...该公司获得了廉价的、会讲芬兰语的工人,而监狱系统则可以为囚犯提供就业机会,也为他们出狱后进入数字化领域工作做好准备。利用囚犯来训练人工智似乎有点像科技领域下游经常存在的对廉价劳动力的剥削。...在这个无期徒刑囚犯服刑 12 年后就可以申请刑满释放的国家里,六年是重刑。和其他 100 名住在这里的囚犯一样,她也不被允许离开监狱。 哈米纳林纳监狱,照片由 RISE 提供。...拉西拉说,“美国的监狱系统与芬兰或北欧国家有很大的不同,理念完全不同。在芬兰,人们会积极推动这个项目,因为每个人都知道这是自愿的。”...原文链接: https://www.wired.com/story/prisoners-training-ai-finland 声明:本文为 InfoQ 翻译整理,未经许可禁止转载。

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活动预告|腾讯云工业AI大揭秘!这场合作伙伴交流会,不容错过!

随着工业发展和自动化程度的提高,制造企业对产品品质和整个生产过程的数字化提出了更严格的要求。...此次腾讯云工业AI合作伙伴交流会将会分享腾讯云在工业AI领域的实践探索,有众多业内专家共同探讨AI助力工业产业升级的话题。...了解更多AI信息,快戳阅读原文联系我们 腾讯云智能生态计划 腾讯云智能,依托腾讯优图实验室、腾讯AILab、腾讯多媒体实验室、微信智聆、微信智言等腾讯顶级实验室的产品和技术能力,持续引入生态合作伙伴,共建智能生态...END 更多AI资讯,你可能感兴趣 ▼ 上榜!腾讯云智能媒体AI中台入选2022中国AI最具创新价值落地案例 再获权威认证!

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系统日报-20220318(大模型并行训练框架 Colossal-AI

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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WWDC 2018前瞻丨除了iOS 12,还有新的MacBook和系统的整合

WWDC 2016亮点回顾:四大系统大幅更新 WWDC 2016虽然没有硬件发布,但苹果生态下的四大系统均有大幅更新:桌面系统OS X正式更名为Mac OS、iOS10带来十大更新、watchOS 3更新...该系统在性能方面进行了一系列优化,相比此前的系统,应用程序的开启和加载速度提升了1.4倍,PDF的浏览速度提升了4倍,Email的加载速度也提升了近2倍。...同时,苹果还推出了一套独立的智能手表操作系统——watchOS 2。新版的watchOS操作系统,在个性化界面、交互体验、运动健康功能、新软件以及开发者方面进行了升级。...这些细节方面的升级,体现了苹果对于Apple Watch产品线的重视,以及在系统优化和功能完善方面做出的努力。...为了方便开发,苹果正计划打通Mac和iOS平台 Mac电脑的系统这次将会升级到 macOS 10.14,具体的细节目前还不得而知。但其中最大的悬念仍然是系统的整合问题。

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【CVPR 2018】用狗的数据训练AI,华盛顿大学研发模拟狗行为的AI系统

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。...他们花了许多小时记录狗狗的活动——在不同的环境中行走,取东西,在狗公园玩耍,吃东西——并把狗的动作与它看到的环境同步。...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。

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AI智能视频监控系统解锁新场景:大型音乐节活动视频监控方案

视频监控系统可以提供实时监控画面,帮助相关人员快速做出决策,以保持良好的人流秩序,避免拥堵和人员滞留的情况发生。...部署旭帆科技视频监控EasyCVR系统和视频分析系统,可以有效预防和打击各种犯罪行为,如人员聚集、人员摔倒、人员打架等等,维护音乐节的秩序和安全。...一旦发现异常行为,系统就自动触发警报并向相关责任人发送通知,以便及时采取应对措施。图片5、数据存储与回放音乐节期间,会产生大量的视频数据,采用EasyCVR视频监控系统,可以确保数据的安全性和可用性。...图片我们的AI边缘计算网关硬件 —— 智能分析网关目前有5个版本:V1、V2、V3、V4、V5,每个版本都能实现对监控视频的智能识别和分析,支持抓拍、记录、告警等,每个版本在算法模型及性能配置上略有不同...硬件可实现的AI检测包括:人脸结构化数据、车辆结构化数据、场景检测类算法、行业类检测算法、人员行为类检测算法等。

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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

随着数字化转型、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。...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。...---- 关于量子位·视点 量子位发起的CEO/CTO系列分享活动,不定期邀请AI创业公司CEO或CTO,分享企业最新战略、最新技术、最新产品,与广大AI从业者、爱好者探讨人工智能的技术理论与产业实践,

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为什么NVIDIA Jetson AGX Xavier工业模组最适合工业AI应用?

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、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 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。

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特别看好高校团队的联想创投,在中科大拉开高校AI精英挑战赛大幕

△ 贺志强 11月1日,“中国有AI · 联想高校AI精英挑战赛”首站暨华北华东赛区晋级赛,在中科大计算机学院拉开战幕。 作为活动主办方,联想创投希望借此发掘更早期的优秀AI项目。...一个做智能视频分析系统,希望用视频监视器和智能分析服务器,对工业生产中的危险因素防患于未然,比如工地场景下未戴安全帽的因素,又比如工业生产区域运行状态实时监测分析,以及防火防盗等等。...在整个系统中,他们基于流媒体处理,并运用了深度学习中图像识别、目标检测和行为分析等技术。训练中,火灾防患方面的“火花检测”算法,准确率达到了99.2%。...一个叫长景STEM教育,面向K12为核心受众群体,提供基于智能系统、智能机器人的教学解决方案。...剩下三个项目则分别来自华北理工、合肥工业大学,以及福州大学。 华北理工大学的项目是VR体育辅助训练,这是一个基于VR的青少年体育训练套装,主要针对初学者,进行类似足球射门、颠球之类的训练指导。

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Waymo开发用于训练AI驾驶员的系统,避免各种危机状况

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。”

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不容错过!物联网AIoT实用方案开源!

包含核心板原理图、PCB、BOM、Linux内核所有驱动源码、文件系统等!...武汉万象奥科为NXP、瑞萨电子、Microchip、Rockchip等品牌技术合作伙伴(Design Partner),也是国内嵌入式方案积累最全面的公司之一,产品开源将做为公司社会责任、公益活动的一部分...AI核心板 核心板基于RK1808(RK1808K)Cortex-A35核处理器设计,集成NPU(算力3.0TOPs),支持硬件加密,支持摄像头接口、USB3.0 接口、以太网接口、 多路串口等,适用于快速开发一系列最具创新性的应用...9 示例程序源码 开发资料 10 用户手册 11 编译工具 12 调试工具 处理器特点?...可选7寸电阻屏或工业级电容屏显示套件: 开源资料如何获取?

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各花入各眼,一文看尽英伟达GTC 2022

NVIDIA编码器(NVENC)将输出时间至多缩短一半,并支持AV1。...Hopper 和 Grace 大型语言模型(LLM)和推荐系统是当今最重要的两个AI模型。...Hopper是一款新的数据中心 GPU,在训练 Transformer 网络时性能提升了五倍。英伟达将 Hopper GPU 定位为一个突破口,可以降低训练这些大型模型的高昂成本。...黄仁勋表示,Thor将成为机器人、医疗仪器、工业自动化和边缘人工智能系统的处理器。...英伟达的软件生态 英伟达的生态系统非常庞大,其拥有一个超过 350 万开发人员的软件生态系统,他们使用 英伟达的 550 个软件开发套件或 SDK 和 AI 模型创建了大约 3000 个加速应用程序。

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NVIDIA Jetson AGX Xavier工业模组出来了!

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、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 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。

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提升12倍!中国香港浸会大学与MassGrid发布低带宽高效AI训练新算法

随着训练数据量的增加和深度神经网络(DNN)的日益复杂,分布式计算环境(如GPU集群)被广泛采用,以加速DNN的训练。...分布式计算网络在机器学习方面的瓶颈在于节点之间的数据传输效率,那如何在这一网络下高效地进行AI训练?...2018年,中国香港浸会大学异构计算实验室与MassGrid合作,通过研究提出一种可用于低带宽网络的全局Top-k稀疏化的分布式同步SGD算法,并通过实验论证出在低带宽网络下也能高效进行AI训练。...在多种神经网络和数据集进行了实验验证,实验结果表明gTop- k S-SGD在低带宽网络GPU集群上(MassGrid矿机集群)显着地提高系统的扩展效率。...实验结果表明,该方法比S-SGD实现了2.7-12倍的缩放效率,比现有的Top-k S-SGD提高了1.1-1.7倍。

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英伟达发布ChatGPT专用GPU,推理速度提升了10倍

首个 GPU 加速的量子计算系统 在今天的活动中,英伟达还宣布了一个使用 Quantum Machines 构建的新系统,该系统为从事高性能和低延迟量子经典计算的研究人员提供了一种革命性的新架构。...英伟达公司 HPC 和量子主管 Tim Costa 表示:「量子加速的超级计算有可能重塑科学和工业,英伟达 DGX Quantum 将使研究人员能够突破量子 - 经典计算的界限。」...使用 NVIDIA Networking 构建的高性能、低延迟结构确保工作负载可以跨互连系统集群扩展,允许多个实例充当一个巨大的 GPU,以满足高级 AI 训练的性能要求。...在一些人看来,英伟达是想做「AI 领域的台积电」:像晶圆厂一样提供先进生产力代工服务,帮助其他公司在其之上训练各自特定场景的 AI 算法。...用英伟达的超算训练,直接省去中间商赚差价,会是未来 AI 发展的方向吗?

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芯片四芯粒互联,寒武纪发布AI训练卡MLU370-X8:性能超越RTX

MLU370-X8搭载芯片四芯粒思元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 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。

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AI硅脑】超越GPU,FPGA、ASIC和更智能的手机

训练这些网络需要消耗大量的计算能力,但训练负载可以分为许多同时运行的任务。这就是为什么具有精度浮点和核数很多的GPU表现如此好的原因。 然而,神经网络越大,挑战也越大。...它们被用于处理Azure中的网络任务,但微软也把FPGA用在诸如机器翻译这样的AI工作负载上。英特尔也想分AI工业的一杯羹,无论在哪里运行,包括云。...它有一个专为数据中心运行设计的训练设置,可以达到2.9 PetaOPs /秒。 边缘AI 基于云的系统可以处理神经网络的训练和推理,手机、无人机等客户端设备主要是后者。...更智能的手机 这对于ABI的Orr来说是有意义的,Orr说,尽管大部分活动在基于云的AI处理器中,但随着设备上能力的提升,未来几年将会从云上转移到设备上。...他说:“自然语言处理可以变得更加个人化,训练的是系统,而不是训练用户。” 这只能使用能在给定时间进行更多处理以推断上下文和意图的芯片。

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