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。
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。...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。...当然，不用说特别细节，哪怕只是弄清楚它的身体如何移动，移向哪里，已经是一项相当重要的任务。
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。”
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。
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。
那么让我们来看看人工智能的实施阶段，如果我们不知道人工智能采用的流程，我们将永远不知道问题出在哪里。...大规模部署 AI 应用程序需要考虑什么，以下是您应该考虑的四个重要关键。我们接下来会每个点具体说一说 第一个，工作效率，当部署人工智能系统时，训练和部署的自动化流程变得非常重要。...由于很多工程师的时间是将图像数据从 AI 机器复制到训练计算机，或者将训练模型复制到 AI 机器。...第五个话题，我要和大家分享的是带有AI推理引擎的AOI的硬件系统。...如左图所示，在POE阶段通常使用一个带RTX GPU卡的工业电脑把控制系统和推理系统放一起，因为非常简单，但是对于生产线中，AI推理与控制系统分开是非常重要的，因为你除了GPU卡外，还会要添加POE卡、
数据在哪里，计算就应该在哪里，人工智能也正逐步向边缘迁移，将云上AI能力下沉到边缘节点，做到本地处理，打通AI的最后一公里。...比如园区里面随处可见的智能摄像头，进行人脸识别，车牌识别；家里面的智能电视，智能音响；工业领域里面的无人机进行电力线路智能巡检等等，边缘AI正在极大的提高了我们的生产生活效率。...目前支持如下AI任务： 增量训练: 针对小样本和边缘数据异构的问题，模型可以在云端或边缘进行自适应优化，边用边学，越用越聪明。...联合推理: 针对边缘资源需求大，或边侧资源受限条件下，基于边云协同的能力，将推理任务卸载到云端，提升系统整体的推理性能。...3）Lib：给应用提供边云协同AI特性接口，用户基于该Lib实现边云协同的训练、聚合、评估和推理。
，但是，就目前来说，AI无论在商业还是工业，其实，都是还远非“智能”，确切的说，它一直走在发展的道路上。...传统来说，自动化厂商大部分时候都是基于机理建模来工作，但是，并非完全如此，像贝加莱这种具有实时操作系统、高级语言支持能力的控制系统，本身也是可以支持智能的，除了基于物理建模的方式，如图3所示， 物理建模仿真...图5-OT与IT融合的架构 在图5这个架构中，我们可以看到，自动化厂商作为本地控制、数据源的采集节点，可以通过OPC UA/MQTT与华为这样的云端训练建立连接，对于长期的大型数据训练，可以借助云端的存储和算力来进行...、视觉缺陷的判断、路径的调整）和执行（机器人或运动控制轴）紧密结合，实现真正的全架构工业AI与执行一体化。...自动化厂商机器学习优势在哪里？
本次分享分为四部分： 第一部分，什么是游戏AI，游戏AI为什么对现在的游戏非常重要； 第二部分，业界和工业界对于做游戏AI主要的方法，以及现在业界一些主流的游戏上的进展。...通用的游戏AI的设计,包含三部分: 感知系统、决策系统、导航系统；游戏AI的决策操作基于一定的时间粒度进行循环工作。...业界和工业界对于做游戏AI主要的方法 接下来介绍一下常用的游戏AI方案，游戏AI常用方法分为三类：1） 工业界常用的行为树、有限状态机及势力图，优点：实现逻辑清晰，不足：固定逻辑执行，容易被玩家识破，复杂逻辑难实现...三部分组成，它的线下训练需要大量的计算资源。...目标学习是非常重要的，首先需要解决每个英雄要去哪里的问题，对每个英雄或者对每类英雄要去的位置和出场是不一样的。
近日，东京工业大学研究小组发布了一套格斗训练系统“FuturePose”，通过深度学习能预测 0.5 秒后对手的动作。...在这项研究中，研究人员开发了一套系统，通过从一个 RGB 相机捕获的图像中，从 30 fps（1帧= 1/30秒）图像中预测15帧后，即0.5秒后的动作，然后进行战斗训练。
火山引擎机器学习系统负责人项亮在大会上正式发布并介绍了机器学习与智能推荐平台多云部署解决方案。项亮介绍，抖音集团旗下不同业务的不同推荐系统，都是基于一个统一的训练平台提交，由统一的训练系统训练。...从系统的角度看，AI是一个定义的比较纯粹的问题。因此，如何让AI技术在不同业务中得到充分的复用，就变得很重要。...以推荐为例，抖音、头条、番茄等业务的不同推荐系统的训练任务，都基于一个统一的训练平台提交，由统一的训练系统训练。主要的区别只在于特征的定义、网络结构的定义和训练超参的定义。...依托火山引擎AI开发平台，轻舟矩阵上的自动驾驶模型训练GPU利用率可提升30%。 “随着AI模型规模不断增大，对于算力的需求也以指数级别快速提升。”...据了解，OPPO数智技术框架包括计算、网络、中间件和数据库的混合云基础设施层；面向海量跨系统数据进行存储与处理的云原生数据湖层；包括端侧推理、模型压缩、大规模训练、AutoML的端云一体机器学习系统；包括语音
Flexiv非夕科技是面向全球的通用智能机器人公司，专注于研发、生产集工业级力控、计算机视觉和人工智能技术于一体的自适应机器人产品，为不同行业的客户提供基于非夕机器人系统的整体、创新性的解决方案和服务。...通过使用穹知NOEMA系统，AI开发者、机器人工程师可以自主训练出一套通用性较强的插拔算法，从而指引机器人终端的柔性操作。...训练过程中，用户可以在系统UI中实时看到可视化的成果反馈，从而了解训练效率、是否达到理想效果、出现的问题等。 训练完成后，新的柔性插拔方案会自动优化，并通过云端部署至执行模块。...、哪里还没有擦到。...举例而言，通用工业插拔力反馈学习模型可用于多种类型的插头，系统可以持续进行自我学习，直至适应新插头的时间缩短，如由几秒加速至几毫秒；另一方面，通用视觉模型在相似应用下的训练和优化也会不断加快。
本次分享分为四部分，第一部分，什么是游戏AI，游戏AI为什么对现在的游戏非常重要；第二部分，业界和工业界对于做游戏AI主要的方法，以及现在业界一些主流的游戏上的进展。...0007.jpg 通用的游戏AI的设计,包含三部分: 感知系统、决策系统、导航系统；游戏AI的决策操作基于一定的时间粒度进行循环工作。...0009.jpg 接下来介绍一下常用的游戏AI方案，游戏AI常用方法分为三类：1） 工业界常用的行为树、有限状态机及势力图，优点：实现逻辑清晰，不足：固定逻辑执行，容易被玩家识破，复杂逻辑难实现； 2）...目标学习是非常重要的，首先需要解决每个英雄要去哪里的问题，对每个英雄或者对每类英雄要去的位置和出场是不一样的。...具体来说对于英雄它下一次的热点在哪里？下一次的战斗位置在哪儿？或者它下一次蹲草丛在哪个位置。微操的设计，微操解决的是场景发生战斗的问题。
百度高级副总裁、深度学习技术及应用国家工程实验室主任王海峰面对大批深度学习开发者，抛出“深度学习推动人工智能进入工业大生产阶段，深度学习框架是智能时代的操作系统”的言论。...这句话有两个关键词：AI的发展要进入一个新的阶段—“工业大生产”，而这个新的阶段深度学习框架将起到关键作用—“操作系统”。...AI“工业大生产”临门一脚， 深度学习成为“跃迁”力量 AI深入发展的表现之一，是提出“为什么AI”的企业正逐渐减少，而提出“为什么不AI”的企业群体逐渐庞大。...2、唯一具备开发、训练、部署无死角系统化能力 深度学习框架这个“操作系统”也有自己的构成：开发、训练与部署的“三步走”标准姿势。...此外，Paddle还提供零基础定制化训练和服务平台EasyDL和一站式开发平台AI Studio。 工具化、平台化降低了深度学习的门槛，AI“工业大生产”将拥有更多参与者。
原因一：数据作为AI的能源燃料，被严重忽视。尤其在学术研究中体现得尤为明显。 AI在当下是一个非常火热的研究领域，每年有大量的研究论文涌现，但整体上比起研究探索，这更像是一个竞赛。...模型vs数据，从研究上来说，是需要人们关注的程度和研究的方向，从工业上来说，是资源分配和投资回报，以及如何满足工业系统最核心的需求：稳定性。模型稳定最重要！不需要过于fancy，差不多得了！...很多人没有接触过这一学习范式，可以举个生活中的例子：这就像一个爱提问题的学生，他完全清楚自己学的不好的地方在哪里，主动向老师请求这些方面的指导，按照自己的需求去学习。...4.总结 AI研究是一个一体多面的工作，如果我们想要实实在在地推进AI项目的落地，做出真正有用的东西，那一定要关注数据方面的研究。...尽管我们常说现在是“大数据时代”，但是在工业实际场景和一些交叉领域中，高质量的带标签数据依然是稀缺的，如何能够利用好这些数据，将成为AI系统能否赋能各行各业的重要因素。
曾经这些系统需要在服务器上运行，你需要有网络连接才能使用，现在电脑变得越来越便宜，这样的系统也已经可以直接在手机上运行。...如果你想要构建一个有通用能力的 AI，你就会需要类似循环神经网络、LSTM 这样的网络结构；Transformer 模型还不够好。工业界的实践还是以 LSTM 为主。...所以欧洲人不使用语音识别的原因是他们知道大公司会把所有东西都存储下来，然后把这些语音作为改进语音识别系统的训练样本。...那年谷歌切换到了基于 LSTM 的语音识别系统，然后语音搜索就很快增加到了所有搜索的大概 1/3。Siri 最初使用的也不是 LSTM，后来切换到 LSTM 的时候也遇到了训练数据不足的问题。...他们的个性来自哪里？ Schmidhuber：机器人的个性来自训练数据，训练数据不同，个性就不同。就像如果一个人在贫困、混乱的地方长大，那么他的性格和追求就会和富足的家庭里长大的小孩完全不同。
在单个 GPU 或机器上训练大型模型（例如 Vision Transformer、BERT 和 GPT）可能很困难。AI 研究人员一直在努力寻找在分布式环境中使用模型的方法。...但是分布式环境通常需要计算机体系结构和系统设计方面的领域专业知识，如果没有从这些主题的实践中获得经验或知识，就很难获得这些专业知识。 来自 HPC-AI Technology Inc....和新加坡国立大学 (NUS) 的研究人员推出了“Colossal- AI”，这是一种基于 PyTorch 的开源系统，可以让所有人更容易获得人工智能的分布式培训。...研究人员采用了 DeepSpeed 的零冗余优化器和卸载以及 Megatron-LM 的 1D 张量并行性等方法，使该系统尽可能好和健壮。就 Colossal-AI 的设计而言，它很简单。...如果是一名研究人员或开发人员，希望在集群上轻松扩展训练并以更少的时间、更少的计算资源进行训练，那么 Colossal-AI 可能是您的工具。
机器之心报道 编辑：泽南 万块 GPU 已经买好了。 虽然嘴上说担忧 GPT-4 引发社会问题，但在行动上，马斯克也要搞自己的大模型。...，曾呼吁暂停开发比 OpenAI 的 GPT-4 更强大的系统至少六个月。...据报道，马斯克已经从英伟达获取了上万块 GPU，这些系统为人工智能和高端图形处理等密集型任务所需的计算提供动力。英伟达拒绝对于此消息做出回应。...OpenAI 于 2019 年创建了一个营利性部门，马斯克表示担心这是在「训练觉醒的 AI」，并表示它「实际上受到了微软的控制」。...但如果马斯克如同相关人士猜测的那样，准备背靠推特的大量数据训练语言大模型，或许能够实现可观的进展。
要知道，一个输电系统能够保证稳定运行，换流站起到的作用可以说是至关重要了。 因此，巡检换流站的工作成为了日常且关键的一环。 但你肯定想象不到，现在的南方电网做巡检工作，是有多么的丝滑。...它应当更类似于一种引擎，像搜索引擎将互联网推向繁荣那般，它需要将AI在工业落地中的高频、低频、高价值和长尾等应用问题，全部串联起来，并起到加速发展的作用。 那么，这样的AI工业引擎，又该去哪里找？...而且还是规模化形成算法的迭代和升级的那种，这也让新场景下长尾模型的训练变成了可能。...除此之外，从平台角度来看，AI大装置打通了从数据处理、模型生产、模型训练、高性能推理运算，以及模型部署等等各个环节。...…… 了解完商汤工业引擎的全貌，接下来的一个问题便是： 好用吗？ 毕竟实践是检验真理的唯一标准，好不好用，效果说了算。 例如在列车运行过程当中，接触网悬挂系统是列车运转非常重要的一个安全环节。
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