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。
AI玩游戏的姿势是这样的： ? 后来的故事大家都很熟悉了，AlphaGo击败世界冠军，星际争霸2职业选手也被打败，连大家接触较多的王者荣耀也不能幸免。 ?...通过不断循环让Agent学习如何在环境中获得更高的回报。 卷积神经网络CNN是图像处理领域非常经典的神经网络模型，在本模型中，输入是原始图像数据，输出为每个动作action对应的评估值。.../3/模型实现 3.1程序的总体结构 程序主函数在PlaneDQN.py中，与DQN模型相关的函数在BrainDQN_Nature.py中，游戏模型在game文件夹中，训练过程保存的训练值在saved_networks...threshold(observation,1,255,cv2.THRESH_BINARY) return np.reshape(observation,(80,80,1)) /4/环境搭建 系统...：Ubuntu16.04、win10 Python3.5 pygame 1.9.4 TensorFlow1.11（GPU版） OpenCV-Python 公众号中回复“AI飞机”，获取代码，包含训练
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。...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。...如果按照上面的内容进行操作，那么就会知道，使用代表训练数据并使用已经过测试和验证的来源的算法，经过正确验证的，通用化的系统应该会产生预期的结果。但是，如果您没有获得预期的结果会怎样？现实显然是混乱的。
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。
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。
本文来自：JuiceFS官网博客 背景 海量且优质的数据集是一个好的 AI 模型的基石之一，如何存储、管理这些数据集，以及在模型训练时提升 I/O 效率一直都是 AI 平台工程师和算法科学家特别关注的事情...一些操作系统的高级特性（如 page cache）也是只有 POSIX 接口才具备的。 AI 平台整体架构 上面是一个常见的 AI 平台架构图。...本文的关注点在于最底层的存储层，在保持上层组件不变的情况下，如何优化存储层的 I/O 效率。...JuiceFS 简介 JuiceFS 是一个面向云原生环境设计的高性能开源分布式文件系统，完全兼容 POSIX、HDFS、S3 接口，适用于大数据、AI 模型训练、Kubernetes 共享存储、海量数据归档管理等场景...总结及展望 本文介绍了在 AI 模型训练中如何充分利用 JuiceFS 的特性来为训练提速，相比直接从对象存储读取数据集，通过 JuiceFS 可以带来最多 7 倍的性能提升。
因为一块PU价格是很昂贵的，一个训练进程通常是无法完全利用满一块GPU的，这势必会造成GPU资源的浪费。...如何安装，请参考nvidia-docker 2.0 installation。 如何确定NVIDIA Drivers Ready呢？.../nvidia-gpu为你想要使用的GPU数，通过设置为1就已经足够了，应该没多少训练场景一个worker需要独占几块GPU的。...参考如何落地TensorFlow on Kubernetes将TensorFlow跑在Kubernetes集群中，并且能创建Distributed TensorFlow集群启动训练。.../device:GPU:1, /device:GPU:2, ...进行加速训练了。
《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。...它也算是目前该领域前沿研究的集大成者，很适合想了解MLSys却又不知如何下手的萌新去围观。 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。 提起深度学习训练框架，大家可能首先想到就是 PyTorch 和 TensorFlow。...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。...那么，对于某个具体情形，如何针对性地选择最优并行策略呢？这块可以利用一些自动化方式搜索出一个最优并行配置，但在 Colossal-AI 中似乎还没有实现。
OpenAI 于近日的一项研究中发现，在一个非明确的技能训练的环境中，AI 能够通过“自我对局”的训练掌握一系列动作技能，比如进攻、躲避、假动作、踢、抓等等。...“自我对局”训练确定了环境对于提升AI系统的重要性。Dota2在“自我对局”训练中的表现和结果让团队越来越相信，“自我对局”训练不久将会成为AI系统的核心。...为了弄清楚在这些目标和竞赛的压力面前，机器人会作出如何复杂的行动，我们不妨分析一下机器人的“摔角相扑”比赛吧。...通过成千上万次的迭代优化，我们能够开发出更好的机器人，进而可以创造出功能强大的AI系统，该系统能够自我引导，并完成性能自我优化。在Dota2项目中我们也能发现类似的自我优化现象。...这些对手来自于一系列的策略，其中有同步训练或早期训练的策略。面对这些各式各样、风格不一的对手，机器人就必须学习更多通用的策略和技术，这样才能“来者不惧”。
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？
随着近几年深度学习的蓬勃发展，越来越多的团队开始遇到了单机存储的瓶颈，分布式存储在 AI 领域的重要性不断凸显。...解决这一问题的方法是使用对小文件存储友好的分布式存储系统，这样可以保证上层训练任务的高效率，同时也能够方便地管理大量的小文件。...本文将会介绍在模型训练中如何使用 JuiceFS，以及优化训练效率的实践。...2.为什么训练太慢以及如何排查？ 当使用 JuiceFS 进行训练时，性能是最重要的考虑因素，它直接影响到模型训练的速度。...另外，内核态和用户态之间的切换会对性能造成影响，比如系统调用的上下文切换开销等。 如何排查 JuiceFS 提供了许多工具和命令来帮助用户更好地进行性能调优和诊断。
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。”
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。...通过观察一只非常乖巧的狗的行为，这个AI学会了如何像狗一样行动的基础知识。 这是华盛顿大学和艾伦人工智能研究所合作的研究，论文发表在今年6月举办的CVPR。...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。
AI 已经成为各行各业软件研发的基础，带来了前所未有的效率和创新。...随着 AI 技术的发展，一些使用 AI 进行研发的企业开始关注到 JuiceFS，其中包括量化私募机构，有新兴的量化机构，他们从一开始就在云上构建自己的投研平台，也有一些头部老牌基金，他们正从机房开始向云延伸...不再需要等待硬件选型和购买的时间，而且所有的计算资源都可以根据需要进行弹性使用，无论需要多少算力都可以灵活分配。...痛点一：性能、成本和效率如何取舍？ 在进行存储选型时，企业通常会考虑三个因素：性能、成本和效率。这些因素在存储系统的设计中相互影响。...一套低成本的存储系统用于全量归档，另一套高性能的存储则用于模型训练。这种多套存储的环境也带来了管理数据迁移、数据冷热等问题，尤其是在多个区域、多个云环境下，这种情况会变得更加复杂。
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。...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。...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。...相反，您要测试使用该模型的系统。如果模型在测试过程中失败，则使用该模型的其他代码在训练数据或某个地方的配置方面有问题。当您测试培训模型数据并进行上面讨论的验证时，您应该已经学会了这一点。...如果你遵循了上面写的内容，那么你就会知道一个经过适当验证的、通用性很强的系统，使用有代表性的训练数据，使用来自已经测试和验证的源的算法，应该会产生预期的结果。但是如果你没有得到预期的结果会怎么样呢？
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？
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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