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工业应用|AI语音技术应用场景及模型库概览

近年来AI技术发展速度迅猛,深入到生活中的方方面面,从手机APP到车载语音系统。...今天小PP和大家一起仔细了解,AI技术中的语音技术在各场景的应用,并奉上对应模型~ 语音识别技术 语音识别其实是一种感知智能,核心功能是将物理世界的信息转化成可供计算机处理的信息,为后续的认知智能提供基础...实际上,语音识别早已经应用于我们日常生活中的方方面面。现在非常多的手机APP支持语音识别,解放双手提升效率。...除上述应用方向,语音识别技术落地场景多种多样。语音技术也是深度学习算法工程师从业的重要方向之一,那么哪些框架里能找到语音识别模型呢? 目前主流深度学习框架都有各自的语音识别模型。...这次小伙伴们已经了解语音技术的应用模型,后续也将呈现NLP、目标检测、人脸识别和图像方向的相关内容,欢迎大家持续关注~

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AI视觉识别有哪些工业应用

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。...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。...7、自动驾驶汽车AI视觉可以帮助车辆感知环境、检测障碍物并安全导航,这已成为智能化新能源车的必备能力之一。以上人工智能视觉识别在不同行业的多样化应用的几个例子。...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

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基于AI边缘智能网关的工业质检应用

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...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。...针对不同门类的工业产品,可按需定制开发视觉识别算法,满足对不同产品外观、特性、标准的识别应用,无需重新部署系统,适应智能柔性生产线的需求。

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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、双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。...专为要求最严苛的工业用例而打造 Jetson AGX Xavier Industrial 面向工业、航空航天、国防、建筑、农业、物流、库存管理、交付、检验和医疗保健领域的应用。...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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AI技术如何融合应用工业物联网

人工智能技术在近年来得到飞跃性地发展,在自主识别、分析、判断、规划等功能方面都进步显著,也已经应用于越来越多的行业产业。...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...同时,人工智能模型还可以从历史数据中学习,识别表明即将发生设备故障的模式,通过持续监控和分析数据,这些模型可以高精度预测维护需求。...并且人工智能模型还可以检测生产过程中的异常情况,帮助识别可能影响产品质量的生产、调度、流程规划等问题。...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。

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逻辑回归:工业应用最多的模型之一

本文是《机器学习宝典》第 8 篇,读完本文你能够掌握机器学习中逻辑回归模型。 在前一篇 线性回归 中已经知道可以通过 ?...为不同实数区间时对应到不同的类别,这样就能够得到分类模型,逻辑回归(Logistic Regression)就是基于上面的原理来实现分类的。...逻辑回归算是工业应用最广泛的的模型之一了,比如推荐系统,广告点击预估等等。 由于实际生活中二分类的情况居多,所以下面以二分类为切入点来说明下逻辑回归的原理。...的结果为模型的输出,值域为 (0,1),我们可以将 ? 的输出结果看作是样本属于正样本的概率。如果 ? ,那么 ? ,也就意味着该样本属于正样本的概率高于 0.5;如果 ? ,那么 ?...参考: 周志华.机器学习.第三章(线性模型) 深入浅出ML之Regression家族 (http://www.52caml.com/head_first_ml/ml-chapter1-regression-family

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一文详解AI模型部署及工业落地方式

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[15]——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。

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工业模型应用报告》重磅发布:大模型有望成为驱动工业智能化的引擎 | 附下载

以判别式AI为主的小模型工业领域应用呈现倒U型分布,这些应用主要集中在生产制造领域,占比高达57%,而在研发设计和经营管理领域的应用则相对较少。这种分布呈现出明显的倒U型。...以生成式AI为主的大模型目前在工业领域应用呈现U型分布,大模型在研发设计和经营管理领域的应用相对更多,当前的能力更适配于偏向综合类、生成型的研发设计和经营管理环节,在生产制造环节的能力和性能还需进一步提升...工业模型应用的三种构建模式目前工业模型应用存在三种主要构建模式,分别是预训练工业模型、微调、检索增强生成。这三种模式并不独立存在,工业模型应用往往会采用多种模式共同发力。...大模型应用探索覆盖工业全链条报告深入分析了大模型工业全链条应用的探索。...如在研发设计领域,时装设计平台CALA提供了基于Open AI的生成式设计工具,可以将设计师的创意快速转化为设计草图、原型和产品;英伟达推出了 430亿参数的大模型ChipNeMo,可以有效地帮助芯片设计人员完成相关的芯片设计任务

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AI智能网关在工业物联网领域有哪些应用优势

针对规模庞大、设备复杂、自动化智能化水平要求高的工业物联网应用AI智能网关依托强劲处理器性能和内置多场景应用AI算法,助力工业物联网迈入智能化新高度。...本篇就为大家简单介绍一下AI智能网关在工业物联网领域的应用优势。...1、边缘数据处理支持人工智能的工业网关可以在网络边缘处理工业数据,从而减少将现场数据发送到远端服务器的需要,这不仅减少通信成本,还提高响应速度,这一优势对于一些时间敏感型的工业安全监测应用至关重要。...3、定制化和灵活性AI智能网关支持自由选配搭载AI识别和分析算法,对于不同工业产业应用和场景,都可以选配最合适的AI功能,诸如AI视觉识别、AI分析、AI预测等,无缝集成到现有工作流程中,从而显著提升工业生产...总之,选用搭载人工智能功能的工业智能网关,可以显著提升工业物联网应用的智能化水平,实现更丰富、更智慧的新型物联网应用,实现实时处理响应、更高的安全性、灵活可扩展性和成本效益等优势。

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AI模型催生“效率革命”,重塑智能应用

基于AI模型技术,腾讯云更新升级近10款智能应用和解决方案,进一步加快模型产业落地。...腾讯云副总裁、腾讯云智能研发负责人、腾讯企点研发负责人 吴永坚吴永坚认为,AI模型应用,催生“效率革命”,让智能应用表现出更强的能力、更高的效率。...我是腾讯的吴永坚,今天我分享的主题是《MaaS助力应用升级 重塑智能时代生产力》。今年6月,我们正式发布了腾讯云行业大模型解决方案,助力客户将AI模型应用于产业场景。...可以看到,AI模型应用,正在催生“效率革命”,让智能应用表现出更强的能力、更高的效率,落地更多场景。...未来,我们将持续将AI模型等先进技术,应用于内部PaaS、SaaS产品,打通AI产业落地全链条,重塑智能时代生产力。让更多开箱即用的AI模型产品、服务,助力客户实现数智化升级。

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模型时代,普通人的科研何去何从:读《一本书读懂AIGC》有感

最近,电子工业出版社送了我一本书:「《一本书读懂AIGC:ChatGPT、AI绘画、智能文明与生产力变革》」。不禁感叹:现在连写书都这么卷了!...你想申请国家项目来显卡:申请过项目的都懂,哪里会允许你用几百万来显卡?...你想站出来反对大模型、要找它的漏洞,却发现:好的东西都是不开源的;你仅能从人家的输出结果上进行分析、并且人家的模型在快速迭代、可能今天有的问题、明天就莫名其妙被修复了…… 工业界 此时的你,如果是个「...大模型的边界在哪里、什么样的数据可以测出来? 小模型和大模型到底有什么区别、仅仅是benchmark得分不同吗? 如何公平地评测不同大模型的能力? 到底何为”AGI“?如今的评测是否是AGI评测?...限时五折) AIGC是2023年的热点话题,现在已经有很多成熟的应用,ChatGPT是其中比较典型的应用,由此引发了人们对失业问题的担心 本书介绍了AIGC的发展和应用,并且使用了大量的案例,对AIGC

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打通AI应用工业化大生产全流程:昇腾注解“AI向上的力量”

胡厚崑并非只是给出一个链条式的逻辑论断,更重要的是,在华为推动的昇腾AI产业生态之上,大模型正在快速发展,AI应用正在尝试进入“工业化大生产”的新阶段,这将是一个AI应用真正实现爆发的时代。...在大模型的推动下,AI应用的“生产”也在呈现这样的“工业化大生产”过程,只不过出产的不再是一个个实体产品,而变成了AI创新应用。 这一切,要从大模型的价值谈起。...大模型的底层通用能力与场景任务“分工”属性,让AI应用的“工业化大生产”成为可能,用胡厚崑的话说,是“实现从小作坊式向工业化开发转变”。...总结起来,大模型沙盘推动大模型创新实现“社会化大分工”,而大模型则推动AI应用创新的“社会化大分工”,双重“分工”之下,AI产业应用的“工业化大生产”有了更充分的基础。...因此,大模型的产业化落地就成为AI产业应用工业化大生产”最后的、关键的环节,华为与业界共同推动的围绕特定大模型的“产业联合体”,应运而生。

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模型「进化手册」:AI 原生应用该如何落地?

业内共识是,在大模型之上开发出来的 AI 原生应用,才是下半场突围的关键。...从搭建业界首个大模型实训营、提供孵化支持的 AI 加速器、以及一站式交易的 AI 原生应用商店等,百度智能云生态体系,是国内 AI 走向繁荣的一个关键节点。...综合上述两个案例可以看到,如何借助大模型能力迈入 AI 智能时代?一条显而易见的道路是:AI 原生应用。...据 AI 科技评论观察,大模型应用的落地有两堵围墙: 其一,许多企业虽然希望借助 AI 原生应用来解决过往业务中的难题,但由于信息的快速迭代和交互壁垒,他们并没有很好的路径得以了解、触达到已经诞生的大模型应用...同时,推出了大模型全链路生态支持体系,在 AI 原生应用商店之外,根据不同成长阶段提供定向专属支持。 AI 原生应用最终要落到何处?

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模型「进化手册」:AI 原生应用该如何落地?

业内共识是,在大模型之上开发出来的 AI 原生应用,才是下半场突围的关键。...从搭建业界首个大模型实训营、提供孵化支持的 AI 加速器、以及一站式交易的 AI 原生应用商店等,百度智能云生态体系,是国内 AI 走向繁荣的一个关键节点。...综合上述两个案例可以看到,如何借助大模型能力迈入 AI 智能时代?一条显而易见的道路是:AI 原生应用。...据 AI 科技评论观察,大模型应用的落地有两堵围墙: 其一,许多企业虽然希望借助 AI 原生应用来解决过往业务中的难题,但由于信息的快速迭代和交互壁垒,他们并没有很好的路径得以了解、触达到已经诞生的大模型应用...同时,推出了大模型全链路生态支持体系,在 AI 原生应用商店之外,根据不同成长阶段提供定向专属支持。 AI 原生应用最终要落到何处?

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AI模型爆发,如何 2 周上手 AI 应用开发?| 极客时间

首要原因是随着 GPT-3 / 4 等预训练好的大语言模型的出现,你我可以在没有机器学习的理论下,就能在短期内快速开发出一个有实用价值的 AI 应用。...能够预料的,AI 时代巨头做大模型,而普通程序员在应用方面的机会无限,而且在未来几年 AI 领域的应用开发也将会是就业市场中最火热的岗位。...说了这么多,到底该如何快速跟上时代节奏,掌握新一代的 AI 应用开发技术呢?我从去年 12 月份就开始筹备《AI模型之美》,希望能够把新一代的 AI 应用开发的方法和机会介绍给你。...扫码免费试读 如果你也想以最快的速度跟上 AI模型时代潮流,掌握 AI 应用开发最核心的技能,一定不要错过这个专栏。...全面开花的开源模型 + 语音、视觉产经应用 其次,这门课程不只是对 OpenAI 的 API 讲解,也会去尝试一些开源模型,还会去覆盖语音、视觉的应用场景。

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AI模型迈入应用时代,每日互动推动“可控大模型”落地

ChatGPT的推出引爆了一场波及全球科技领域的“AI飓风”,越来越多的企业入局大模型赛道,推动AI全面迈进应用时代。...面对大模型热度的持续狂飙,很多企业跃跃欲试,希望在发展和应用模型的道路上抢占先机。...二是在“算法”上要应用可控,即大模型应用场景和计算输出结果要可管、可控、可计量。未来在足够的算力和算料支撑下,大模型的能力将进化到更高的水平,行业需要确保大模型做出的决策保持公平和善意。...其次,大数据联合计算平台采用“三审核、三隔离”的方式,会对数据处理逻辑算法、输出结果、应用场景等进行严格审核,实现了大模型在算法应用场景和计算结果上的可控。...我们期待和行业伙伴们携手,在安全可控的前提下,更好地应用模型,推动产业发展和社会进步。

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工业应用中基于三维模型的6D目标检测综述

这项工作是对六维物体检测技术现状的调查,其中考虑到了这些用例,特别是侧重于只用三维模型或其渲染物训练的算法。我们的第一个贡献是列出了工业应用中通常遇到的要求。...具体来说,我们定义了6D物体检测的问题,描述了工业应用提出的要求,描述了什么是基于模型的训练,并概述了我们在这项工作中考虑到的模式。 3.1....工业应用应用工业环境中发生的问题时,物体检测器有很大的潜力。来自质量控制和机器人操作领域的特殊任务需要快速和准确地检测和估计目标物体的姿势。...六、总结和展望 在这项工作中,我们调查了6D物体检测的技术状况,重点是工业应用,我们认为基于模型的训练和对RGBD图像的支持特别重要。...基于这些发现,我们认为以下未来的研究课题将有利于6D物体检测在工业背景下的应用: 用基于模型的数据训练已有的和有前途的物体检测器,并对其进行评估。

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