随着 AI 技术的逐渐成熟，越来越多的企业希望借助 AI 技术创新发展，这也让资本嗅到了工业AI市场的“钱味”。 在这之前，人们普遍认为，工业AI化进程最慢，是最难改变的一个领域。...而基于自身AI技术，早已在医疗、交通等行业生根发展的腾讯、百度等互联网巨头也将触手伸至工业领域，全面助力工业AI化转型。...不足的是，工业AI尚处在初级阶段，用AI来代替质检员，也只是工业AI化进程中的一小环。...公告里，从“构建工业领域的AI生态”一言来看，百度对于AI工业是执着的。...在智能质检方面，百度大脑开放智能质检生态合作方案，为传统工业企业提供优质的算法模型和AI加速硬件模组，并搭建质检模型在线训练平台，加速向工业质检细节渗透，推动传统工业产业改造升级。
Reality AI 面向工业场景的嵌入式AI应用，如加速度传感器和震动传感器数据，环境音识别等，极大的扩展了 AI On-edge的应用领域。 ?...如以下视频，通过实时手机的加速度传感器的不同状态的数据，通过云端训练对设备的不同状态加以区分，预测加速度传感器设备的剩余适用寿命，并对设备异常加以推理和预测。 ? 或者可以识别不同的环境音- ?...对于AI的工业级应用，有效的数据搜集和标记是AI模型训练和预测的关键，Reality.ai更可以提供详细的工具和指引 - ?...可通过如下链接了解更多内容，更可以下载白皮书 -- https://reality.ai/successful-data-collection-for-machine-learning-with-sensors-part
最近一年，AI领域出现了很多迁移学习(transfer learning)和自学习(self-learning)方面的文章，比较有名的有MoCo，MoCo v2，SimCLR等。...01 使用监督学习获得预训练模型 作为实验，研究者首先在Imagenet上训练分类网络作为预训练模型，之后监督得到的预训练模型作为骨干网络在COCO数据集上进行训练。...不同数据增强模式下基线、监督式预训练、自训练式预训练下的目标检测结果对比 ? 不同数据增强模式下基线、监督式预训练、自训练式预训练下的目标检测结果对比 ?...统一实验条件下三种预监督方法对比 作为与监督预训练与无监督预训练的对比，对照实验表明使用自训练方法得到的预训练模型在各种数据增强模式，不同主任务训练集尺寸的情况下都能获得明显受益，且显著优于基线(不使用预训练模型...在语义分割方面，研究者也证明了自训练的预训练方式比监督式预训练可以达到更好的效果： ?
基于符号主义的专家系统的衰落，让人们一度认为人工智能已走到尽头，2012 年的深度学习又点燃了希望，如今它已统领 AI 领域。随着系统规模越来越大，训练时间和资金成本也在不断膨胀。...用业内人士的话说，已经训练了很多模型，但仍然需要茫茫多的模型。 这一瓶颈在高度碎片化工业制造领域几乎被 N 倍放大。...根据斯坦福大学以人为本人工智能中心（HAI）基础模型研究中心（CRFM）的说法，「它（大模型）代表着构建 AI 系统的一种新的成功范式，在大量数据上训练一个模型，并使其适应多种应用」[2]。...他们表示，工业 AI 未来可以孕育出一个主动学习 AIaaS（AI As a Service，人工智能即服务）平台，通过算法工程师和标注专家的配合，利用 RLHF 技术训练大模型，用人类知识让 AI 理解工业问题...，并满足特定工业任务的要求，让不会编程的工业专家也能训练 AI 模型。
AI视觉识别，主要是利用人工智能算法对图像或视频数据进行分析和处理，以提取关键信息并执行筛选、判断、预警等任务。AI视觉识别涵盖多种应用，如人脸识别、目标检测和识别、图像分割、行为识别、视频分析等。...本篇就简单介绍一下AI视觉识别的应用场景。1、质量控制和检验在制造领域，AI视觉识别可用于检查生产线上的产品是否存在缺陷，确保产品质量稳定，减少残次品。...3、智能安防在公共安全领域，AI视觉可以识别和跟踪公共场所中的在逃嫌疑人，以及可用于安全管制区域的访问控制。...5、智慧零售在零售领域，AI视觉识别可以通过监控店铺客流、货架消耗来分析营销和库存水平，提升店铺经营效率。6、智慧农业AI视觉识别可以通过空中或地面图像，识别监测作物生长状态、健康状况、病虫害情况等。...随着技术的不断进步，AI视觉识别在各行各业得到越来越普遍的应用，佰马科技面向AI + 物联网应用融合发展，推出多款AI智能网关，广泛应用于安全生产、智慧城市、智慧商业、智能制造、危险化工、校园安全、消防安全的行为监测
当下，以机器视觉为代表的AI技术，正在被广泛的应用于3C电子、食品制造、汽车零部件制造等多个领域，包括缺陷瑕疵检测、生产环境安全等多项功能，AI在工业智能化转型过程中也被寄予厚望。...本期飞桨EasyDL工业行业AI落地场景&案例课程，将重点分析工业质检、安全巡检、可预测维护等行业场景，助力工业企业AI技术的引入，让工业生产变得越来越智能。...3月8日，飞桨EasyDL工业行业AI落地场景&案例课程《工业能源消耗预测和优化》将给您带来一种AI驱动的节能方式——“预测性节能”，即多设备组合、负荷可变、利用人工智能算法对原有的控制系统进行优化的一种新的节能方法...3月15日，飞桨EasyDL工业行业AI落地场景&案例课程《工业轴承质检》将结合轴承企业客户一线应用场景，分析飞桨EasyDL机器学习检测算法如何赋能轴承质检。...3月22日，飞桨EasyDL工业行业AI落地场景&案例课程《厂区24H安全管理、异常监测》将分析AI助力厂区安全的全要素管理，并以某生产环境现场为案例，讲解AI如何辅助人工进行安全隐患的判断并及时预警，
伴随人工智能的极速发展，AI工业也随之大放异彩，工业质检是整个制造中一个非常重要的环节，传统人工工业质检缺乏统一性标准，人工质检效率低，人工质检失误多，制造企业招工难，AI智能质检也随之被各大AI公司看好...，AI质检具有天然优势，成本低，效率高等，但如何工业AI质检有效落地是我们面临的一个巨大挑战，工业有本身行业的特殊性，质量标准，生产工艺，产品多样性都给AI质检系统带来阻力。...今天一篇“AI工业质检之以图搜图引擎”带大家如何解决工业漏检问题，如何回溯漏检历史现场。...01 产品功能/使用 工业质检主要指标问题：过杀与漏检， 过杀是指工业产品是完好样品被AI质检系统判定为缺陷样品，漏检是指工业产品是缺陷样品被AI质检系统判定为完好样品，漏检的分析问题定位也是整个AI质检系统最难课题之一...，再根据图片特征进行比对得到余弦距离或者欧氏距离，例如使用最广泛的人脸比对，人脸聚类等，在工业该方案太过复杂，成本太高，模型训练，特征比对都是大工程，还考虑多项目迁移问题。
作者：maopengwang 伴随人工智能的极速发展，AI工业也随之大放异彩，工业质检是整个制造中一个非常重要的环节，传统人工工业质检缺乏统一性标准，人工质检效率低，人工质检失误多，制造企业招工难，AI...智能质检也随之被各大AI公司看好，AI质检具有天然优势，成本低，效率高等，但如何工业AI质检有效落地是我们面临的一个巨大挑战，工业有本身行业的特殊性，质量标准，生产工艺，产品多样性都给AI质检系统带来阻力...01产品功能/使用 工业质检主要指标问题：过杀与漏检， 过杀是指工业产品是完好样品被AI质检系统判定为缺陷样品，漏检是指工业产品是缺陷样品被AI质检系统判定为完好样品，漏检的分析问题定位也是整个AI质检系统最难课题之一...02挑战与困难 目的 一：工业环境可以多项目迁移 二：高性能，短时间回溯漏检现场 三：高命中率，快速定位问题 以图搜图发展历史悠久，目前市面流行方案绝大部分就是采用深度学习，基于训练模型方向进行图片特征提取...，再根据图片特征进行比对得到余弦距离或者欧氏距离，例如使用最广泛的人脸比对，人脸聚类等，在工业该方案太过复杂，成本太高，模型训练，特征比对都是大工程，还考虑多项目迁移问题。
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。...它采用紧凑、节能的设计，可靠地提供高达每秒 30 万亿次操作 (TOPS) 的 AI 性能。它的组件经过严格的工业标准测试，包括新的功能安全功能，能够承受剧烈的冲击和振动以及极端温度范围。...轻松构建和管理工业 AI 部署的软件支持 在 NVIDIA CUDA-X 加速计算堆栈和 JetPack SDK 支持的支持下，Jetson AGX Xavier 工业模组是一个完全由软件定义的平台...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。
[ 摘要 ]由于深度学习强大的特征提取能力，代替了人工目检和传统的机器视觉，成为了工业缺陷检测的新利器。然而，基于深度学习的语义分割技术在工业缺陷检测领域的应用仍具有挑战性。...本文先对比自然场景下的语义分割，概述了工业缺陷检测背景下语义分割技术的特点；接着，对于工业缺陷检测的常见难点，对常见的解决方案进行介绍。最后，作者提出了关于工业缺陷检测实际应用中一些问题的思考。...由于Dice loss函数的非凸特性，可能导致训练时不收敛，近年来也有Log-CoshDice Loss对数损失被提出[14]。 除此之外，数据增强也是一个从原始数据集中提取更多信息的方式。...数据增强的方法大致可以分为两个类型：转换现有图片，标签不变或者创造人工样本并加入训练集。...工业缺陷检测的另一个问题是不良品样本会在产线中不断产生。这就带来一个问题即：能否保持前期训练的模型，利用新数据追加训练模型。
随着工业革命的不断推进，人工智能等新技术新理念在各行业兴起。同时，各行业也逐步向数字化、智能化、自动化转型，进入现代化工业新阶段。...工业质检是整个制造中一个非常重要的环节，但工业AI质检的有效落地是我们面临的一个巨大挑战。 本期直播将为大家深入浅出讲解工业AI质检如何落地，全面助力实体经济转型。...更可获取最新腾讯云AI产品与解决方案手册 在线答疑工业AI相关产品咨询 腾讯云工业AI用户交流群 更多腾讯AI产品免费体验与合作联系 欢迎识别下方小程序码进入 燃烧的“蚂蚁呀嘿”同款，你get...腾讯云慧眼人脸核身通过信通院可信AI人脸识别评估 | 硬核！腾讯云慧眼完成NFEC首款移动金融客户端人脸识别技术检测 | 加速普惠AI，腾讯云AI在下一盘什么大棋？...| 点击下图可进入「腾讯云AI体验中心」免费体验
AidLux智慧社区AI实战训练 一、主要目标 围绕智慧社区基本定义、场景需求理解、算法设计实现、边缘设备部署等核心要点，利用边缘设备AidLux，带大家完成智慧社区里面的两个典型场景：高空抛物和车牌识别的算法开发...二、主要内容 1) 智慧社区的各类场景算法的划分； 2) 智慧社区项目落地方式； 3) 边缘设备在智慧社区中的应用场景； 4) 高空抛物场景算法设计及实现； 5) 车牌数据集整理及训练； 6) 车牌识别算法部署及验证...vd_source=fbbf0424880919cc7d918ef607fef2e6 五、心得体会 通过AidLux智慧社区AI实战训练课程的学习，掌握了智慧社区基本定义、面向应用场景的算法设计及实现、
随着工业革命的不断推进，人工智能等新技术新理念在各行业兴起。同时，各行业也逐步向数字化、智能化、自动化转型，进入现代化工业新阶段。...工业质检是整个制造中一个非常重要的环节，但工业AI质检的有效落地是我们面临的一个巨大挑战。 本期直播将为大家深入浅出讲解工业AI质检如何落地，全面助力实体经济转型。...更可获取最新腾讯云AI产品与解决方案手册 在线答疑工业AI相关产品咨询 腾讯云工业AI用户交流群 ---- 点击阅读原文了解更多腾讯云AI解决方案 回复【入群】可添加云AI助手，加入云AI产品、...技术、认证等相关社群 回复【云梯计划】可了解更多TCA腾讯云人工智能从业者认证限时免费相关信息 回复【产品手册】可获得最新腾讯云AI产品及解决方案手册 · 往期推荐 AI Talk | 商场巡检机器人解决方案...AI Talk | 语音识别ASR幕后神器-模方平台 AI小白的最强入门指南（含价值2599元的薅羊毛秘籍） AI Talk | AI工业质检之以图搜图引擎 AI Talk | 腾讯云NLP大模型预训练最佳实践
近些年来，在深度学习算法已经足够卷卷卷之后，深度学习的另一个偏向于工程的方向--部署工业落地，才开始被谈论的多了起来。当然这也是大势所趋，毕竟AI算法那么多，如果用不着，只在学术圈搞研究的话没有意义。...AI部署工业落地这块似乎还没有那么卷...相比AI算法来说，AI部署的入坑机会更多些。...聊聊AI部署 AI部署的基本步骤： 训练一个模型，也可以是拿一个别人训练好的模型 针对不同平台对生成的模型进行转换，也就是俗称的parse、convert，即前端解释器 针对转化后的模型进行优化，这一步很重要...AI部署中的提速方法 老潘这一年除了训练模型，也部署了不少模型。虽然模型速度有提升，但仍然不够快，仍然还有很多空间去提升。...之前有个比较火的RepVgg——Making VGG-style ConvNets Great Again就是用了这个想法，是工业届一个非常solid的工作。
随着工业革命的不断推进，人工智能等新技术新理念在各行业兴起。同时，各行业也逐步向数字化、智能化、自动化转型，进入现代化工业新阶段。...工业质检是整个制造中一个非常重要的环节，但工业AI质检的有效落地是我们面临的一个巨大挑战。 本期直播将为大家深入浅出讲解工业AI质检如何落地，全面助力实体经济转型。...直播将于本周一、三、五晚19:00-20:00开播 965b78af-13b9-4c75-bc22-d3ce89ee33a7.jpg 前沿AI算法如何落地工业1.jpg ce3f37dd-4855...更可获取最新腾讯云AI产品与解决方案手册 在线答疑工业AI相关产品咨询
随着企业继续投资利用人工智能软件和平台功能的项目，预计全球在人工智能（AI）系统上的支出将保持强劲的增长轨迹。...同时IDC的专家表示：“人工智能（AI）已经远远超越了原型设计，进入了执行和实施阶段。“各行各业的战略决策者现在都在努力解决如何有效地进行AI规划的问题。...此次ASUS发布的是基于Google®Coral Edge TPU处理器的全高半长PCIe Gen3 AI加速卡，可在边缘实现基于AI的实时决策过程。 ? ? ?...采用双管风扇优化了散热设计，可以让用户在具有PCIe Gen3插槽的现有设备的基础上快速构建AI推理设备，降低用户的投入成本，加快人工智能设备改造，快速上线AI应用。 这个加速卡的规格如下： ?...用户还可以借助AutoML Vision Edge，轻松构建快速，高精度的自定义图像分类模型并将其部署到配有ASUS AI加速卡的终端设备。
深度学习或者AI的出现，改变了我们以往的解决问题的编程方式，不再是代码上直观的表达。 举一个简单的例子，我们如何识别一个数字（图片）是数字9呢？非常直观的方法就是上面有一小圆圈，下面有一个竖线。...AI中有三大核心：算法，算力，数据（存储）。算法自有成熟的框架，由数学科学家去解决；计算能力由CPU甚至GPU去解决。...01 深度学习训练的基本知识 深度学习训练任务(Deep Learning Training DLT)会将训练数据作为输入，从千丝万缕的线索中通过学习并得到一个输出模型来代表训练数据。...03 缓存的设计 总结起来深度学习的特点： 需要的数据量大 多台机器多个训练并行 每个训练要运行多次 在每次训练中，所有的数据需要遍历一遍 针对不同的训练参数，以及在不同的机器上运行的训练任务，数据集相对保持固定...在上述的过程中，如果某一个训练任务相比于其他的要慢很多，那么将导致前一个chunk迟迟不能释放，通常来说，在同一个训练模型的多个任务中，每个任务的训练时间基本是相同的，但无法避免在多个不同的训练模型训练同一个数据集的场景
思维导图 序言 2023年2月，“河南省教育厅”公众号发布了一篇名为《中小学教师ChatGPT的23种用法》的文章，可以看出，AI技术已被应用到很多行业。...资本的涌动已蔓延至招聘市场，2023年3月中下旬，市面上的很多招聘岗位都要求应聘者掌握一定的AI技能，而且很多公司也在招聘与ChatGPT相关的职位，提供的薪资待遇通常也高于传统岗位。...为什么将编程作为ChatGPT的训练载体 序号 阶段 描述 1 监督学习 通过问题和答案进行模仿学习 2 训练奖励模型 通过答案评分和排序训练深层理解 3 强化学习-自我进化 自动检查学习成果并通过迭代训练提升性能...通过不断迭代训练，ChatGPT的性能逐步提升，最终成为一个越来越聪明的“机器人” 图2-1 编程——迈进AI数字化时代的入场券 无论是金融、医疗领域，还是物流运输、零售业、房地产、能源行业、环保行业...如何结合其他AI工具将文字快速生成PPT 通过ChatGPT完成内容的准备后，市场上还有很多其他AI工具可以辅助制作PPT，如Slidebot、Beautiful.ai和Canva等。
成品质量检验是工业生产最后必不可少的环节，随着我国工业化的蓬勃发展，工业产品日益迈向高端化、精密化，对于工业产品的质量检验要求和投入成本也在不断提高，产品质检涉及到比以往更多维度、更多零部件、更高精度的识别...针对产品质检需求，可以借助AI边缘智能网关的视频识别算法，实现更高效、更精准、更智能的产品质检，适应长期发展需求。...基于AI边缘智能网关的工业质检应用佰马AI边缘智能网关，针对工业生产领域的视觉识别分析应用研发，具备高性能、低功耗、环境适应性强等特点。...基于AI智能边缘网关，搭配工业摄像机实现AI视觉成品质检，能快速识别分析工业成品外观，实现对裂纹、划伤、脏污、缺损、变形、毛刺、异色等问题的分辨、记录和上报，提升质检效率，大幅降低质检过杀率与漏检率，且准确率不会随着时间降低...AI视觉质检主要依靠AI网关的边缘算力，本地数据识别处理不仅快速高效，而且无需额外通信带宽上传视频数据，节省云端算力。3、广泛适用性。
本文转载自1024开发者社区 虽然没有谷歌强大的集和DeepMind变态的算法的团队，但基于深度强化学习（Deep Q Network DQN ）的自制小游戏AI效果同样很赞。先上效果图： ?...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。 ?...图比较简单，但原理很清晰，是将Agent中的模型用CNN来代替，环境的State为游戏界面截图，输出为AI的动作，在飞机大战中就是飞机向左、向右还是不动。.../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...飞机”，获取代码，包含训练500000次的结果。
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