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。
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。
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。
我国互联网理财使用率由2017年末的16.7%提升至2018年6月的21.0%，互联网理财用户增加3974万，半年增长率达30.9%。...网络音乐截至 2018 年 6 月，网络音乐用户规模达 5.55 亿，较去年末增加 673 万，占网民总体的69.2%。...芯片研发进程加快，考虑到 AI 算法开源的发展趋 势，基础层的芯片与数据将在未来竞争中占据越来越重要的地位，AI 芯片更将成为人工智 能发展的支柱，相比传统芯片，AI 芯片更能满足 AI 算法所需的庞大计算量...15、工业互联网应注重安全等问题 2018 年上半年，工业互联网平台得到了快速发展，企业上云进程加快，信息系统向云 平台迁移。国内企业上云形成全国铺开态势。工业互联网平台赋能制造业，产业链正在形 成。...地方政府需要面向本地制造业企业加强工业 互联网培训，推广工业互联网成功案例，提升企业家的创新积极性，引导工业企业上云，加 快促进工业互联网平台发展。
这种思想是欧洲更广泛的现实化的一部分，即AI在未来应当成为像电力、蒸汽机等基础科技同样重要的技术。一些国家如芬兰、法国已经制定了国家级人工智能战略，而德国正在制定中，预计将在今年末完成。...自动驾驶汽车不仅需要数据，还需要其他AI科技，如机器推导，其算法是编写的而不是用数据训练的，在这方面欧洲有一些实力。...越来越多的研究者在寻求使用“小数据”的方法——即使用较少的数据来训练算法，特别是在制造业和物联网方面。而许多工业公司的总部都在欧洲，可能会给欧洲带来优势。“随着AI越来越复杂，欧洲总会有机会。”...欧洲可以率先制定规则来限制AI系统可能造成的危害，比如算法偏差或失控带来的危害。许多人希望欧洲能建立AI行业的全球标准，就像它建立的新隐私法GDPR一样，后者的主旨现已被复制到全世界的各个角落。...法国和芬兰的国家AI战略比美国和中国的版本更有意思，提供了更为平衡的度量，涵盖了从公共研究经费、训练数据科学家到数据经济及政府使用AI的规则。
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。
世界上目前最大型的强化学习训练系统都是采取分布式训练方法，比如OpenAI Five，使用了超过5万核CPU，以及上千个GPU来进行训练。...为了下游从游戏交互数据中迭代学习的训练速度，在这些训练系统中都不得不使用大量的CPU资源来跑RL环境游戏引擎。...AlphaStar 如此大的资源消耗令大型强化学习训练系统门槛非常高，学术界有限的资源难以在大型游戏或者复杂的RL环境进行研究，不仅学术界，一个实现万核CPU级别的用量在工业界研究院也是不小的负担。...Sea AI Lab的研究人员注意到RL环境，包括游戏引擎，是整个RL训练系统里面最慢的部分，而且处于数据供应端的位置，决定了整个系统吞吐量的上限。...项目简介 研发团队Sea AI Lab (SAIL)隶属于新加坡冬海（Sea）集团，成立于2020年末，由颜水成挂帅，专注于前沿突破性基础研究。 目前，EnvPool已经在GitHub上开源。
从1月份开始，以浪潮信息、中际旭创、工业富联为首的AI服务器概念股扶摇直上，多次涨停，甚至连长期亏损的寒武纪，股价都一路飘红。 爆火的“AI服务器” AI服务器是什么？...主要功能包括： 大数据处理：AI服务器能够处理和分析大量数据，这是训练AI和ML模型的关键。...大模型中包含着海量的数据参数、训练、运行都需要更多的计算资源来处理，这就需要更高性能的AI服务器来支持。...就具体产业链来说，AI服务器产业链上游为CPU、GPU、内存和硬盘等核心零部件，以及数据库、操作系统和基础管理软件等软件供应；下游为应用市场，包括互联网、云计算和数据中心服务商等。...在国内，随着科技厂商入局大模型已经大模型创业的兴起，AI算力基础设施的加快建设，对AI服务器的采购量占比也在相应升高。 2022年年末，字节跳动的AI服务器采购量大幅度提高，市场占比达到6%。
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。
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到2018年末，基础电信企业完成全国范围LTE核心网、接入网、承载网、业务运营支撑系统等IPv6改造并开启IPv6业务承载功能，为移动终端用户数据业务分配IPv6地址，提供端到端的IPv6访问通道。...到2020年末，上述企业完成全部云产品IPv6改造。鼓励云服务企业面向用户提供IPv6技术咨询、网站改造等服务。 （十二）域名系统IPv6改造。...四、开展政府网站IPv6改造 与工业互联网IPv6应用 （十三）政府网站IPv6改造。推进工业和信息化系统门户网站IPv6改造。...到2018年末，工业和信息化部完成门户网站IPv6改造；到2019年末，部属各单位、部属各高校及各省、自治区、直辖市通信管理局完成门户网站IPv6改造。 （十四）工业互联网IPv6应用。...各地工业和信息化主管部门在电子政务系统、信息化系统及服务平台等项目审批中，应将支持IPv6作为必要条件，并负责考核落实；要统筹安排专项资金，加大对本地区IPv6改造工作的支持力度。
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
这些模型已广泛用于各种应用领域，如通过文字转语音让世界变得更加无障碍，以及帮助生成用于医学成像的训练数据。 与任何革命性技术相同，深度学习也遇到新的挑战。...自 2017 年末该模型首次面世以来，已出现许多开源的 Deepfake 生成方法，合成的视频片段数量也随之激增。虽然其中许多视频片段的制作初衷是为了搞笑，但其中有些会对个人和社会造成危害。...正如我们去年发布的 AI 原则所述，我们致力于探索 AI 最佳实践，以减少潜在危害和滥用。去年 1 月，我们发布了合成语音数据集，为高性能识别合成音频检测的国际挑战赛提供支持。...慕尼黑工业大学和那不勒斯腓特烈二世大学的 FaceForensics 视频基准 (FaceForensics benchmark)（由 Google 联合赞助）也被收录至此数据集中。...这些文档深入探讨了这篇文章中提及的许多主题： 生成用于医学成像的训练数据 (https://arxiv.org/abs/1809.07294) AI 原则 (https://www.blog.google
贾浩楠 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 新势力战场上演“城头变换大王旗”，年末“蔚小理”又变成了“小理蔚”。...但年末将至，理想用户社区却出现了新的变化。 NOA太香？还是免费？ 没错，用户们说的NOA，就是理想最新推送的导航辅助驾驶功能。...那些倒在交付前夜的新势力，未必不够新不够智能，缺的其实是工业化组织能力。...车端感知、规划、控制决策，数据端的标注处理、训练、验证和仿真，以及整车适配，都是理想全栈自研。...NOA推送，表面上看是理想汽车交作业，但本质是理想已经建成数据闭环能力，成为“数据驱动的AI科技企业”。 理想汽车的产品，也由车的竞争转向智能化竞争，NOA就是理想智能化竞争力的第一次验证。
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。
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。
最近波士顿动力的机器人可能终于要上班了，韩国现代汽车公司自去年末开始从日本软银公司收购波士顿动力后，把他们新开发的机器人用在了工厂里了！...这个机器人是基于波士顿动力公司的四足机器人Spot改装开发的，应用人工智能、自主导航、遥操作技术和集团内的Robotics Lab开发的AI 处理服务单元（AI processing service unit...这些检测技术大多来自现代集团，包括用于人体检测的AI算法、用于检测高温风险的热摄像头、用于识别车门开口的激光雷达、，导航技术，使其能够在工业场地内的指定区域自主移动，所有这些都可以扩展到其他类型的移动机器人平台...AmbiOS是先进的人工智能操作系统。这是交付加速模型训练的pipeline，因此，客户可以迅速扩大人工智能机器人系统的规模，并能够在操作的第一天就能成功地分类大量独特的物品。...该套件系统减轻了现有的套件操作的手工仓库流程，这些流程每年因人为错误、高员工流失率和员工受伤而给零售商造成数百万美元的损失。
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