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。
新智元报道 来源：VentureBeat等 编辑：啸林 【新智元导读】Facebook发布最新AI技术，要让“任何物品皆可购买”成真——基于物品分割、检测和分类三个方面的进步。...Facebook的长期目标是创建一个全面的AI驱动的系统，实现无缝消费。...Facebook发布新AI：让“一切皆可购买” 昨天，Facebook首席执行官马克·扎克伯格宣布推出Facebook Shops。...第一个是通用计算机视觉系统GrokNet，目标是在图片或视频中识别所有的产品，实现“一切皆可购买”。...它在七个数据集中进行了训练，其中包含数百万个用户发布、购买和出售的产品图像，从SUV到细高跟鞋、再到各种形状的桌子，无所不包。
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。
Ti-EMS是AI弹性扩容的集群服务。因为训练需要用到很多的资源，所以一般很难在工业云上直接做，通常会在用腾讯云上无限的算力来进行训练，而训练出来的推理模型可以推到工业云的EMS上做推理服务。...AI质检平台 接下来介绍两个跟制造业或工业相关的案例，第一个案例是工业AI质检平台。...上传到工业云上做训练。...调度系统主要是做任务编排，一般生产企业会有很多生产线，每个生产线的产品都不同，调度系统就是用来触发调度的行为，支持把不同生产线和不同的算法模型做绑定或做流程拖拽式的流程编排工作。 2....A：传统企业一般不会到腾讯云上面来购买东西，往往是由区域合作伙伴帮他们想解决方案的时候做了购买这一步。而且工业云上已经过滤了一波适合制造业领域的应用了。
人工智能已经成为第四次工业革命， 人工智能无疑是数字化转型的核心，它在整个行业中的应用将极大地改变我们的世界以及工业生产方式。...人工智能可分为两部分： 人工窄智能（ANI） 人工窄智能是指擅长一项特定任务的AI ，它们是经过训练和开发的。...人工智能（AGI） 人工智能的最终目标是一个比人类聪明或聪明的计算机系统 。 AGI可以成功地完成人类可以做的任何智力任务。 这也是AI引起人们最大恐惧的一部分。...这些都是使AI系统智能化的工具。 数据 数据可以采用多种形式：电子表格，图像，音频，传感器数据等。这些可分为两大类：结构化和非结构化数据。 结构化数据是按照预定义模式以结构化格式存储的数据 。...要训练这样的分类器，你需要搜集一些男女图片。 然后，您需要为每个图像指定一个标签：men（标签1）或女人（标签2）。
双方将发挥各自行业领域优势，在智慧家居、智慧零售、智能制造、工业物联网及机器人自动化、人工智能等方面开展深度合作。...12.12——腾讯AI Lab与农业专家组成的iGrow队获得荷兰瓦赫宁根大学（WUR）主办的国际人工智能温室种植大赛（Autonomous Greenhouse Challenge）“AI策略”单项第一名...华为 4.19——发布新一代智能摄像机 10.10——发布两款全新自主研发AI芯片：用于大规模分布式训练系统的昇腾910和面向边缘计算场景的昇腾310芯片,均采用自家的达芬奇架构 10.11...12.13——在使用预定数据集组训练AI模型的速度方面创下六项新记录。...12.12——推出10纳米制程架构Sunny Cove 比特大陆 10.17——发布了首款低功耗边缘AI芯片BM1880。
只要有合适的数据，我们就可以为无数用途构建所需的算法，例如：根据购买记录推荐顾客可能愿意购买的产品，预测汽车组装流水线的机器手什么时候会故障，预测邮件地址是否输入有误，估算某笔信用卡存在欺诈情况的可能性等...2012年斯坦福大学的Andrew Ng和Jeff Dean教授共同主导的Google Brain项目通过使用深度学习让系统能够自动学习并识别猫，这项目研究引起了学术界何工业界极大的轰动，激起了全世界范围研究深度学习的热潮...优化过程的重复性极高，训练完成后即可部署系统并对未分类图片进行评估。 上文描述的是一种很简单的神经网络，实际上神经网络的结构可能各异，并且大部分都非常复杂。...与许多学术界和工业界有影响力的深度学习框架都构建在Theano之上，并逐步形成了自身的生态系统，这其中就包含了著名了Keras，Lasagne和Blocks。...目前有两大类：框架自身具备分布式模型训练能力：构建在Hadoop生态体系内，通过分布式文件系统（HDFS）、资源调度系统（Yarn）及Spark计算平台进行深度学习模型训练。
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。
工程学方法需要详细的程序逻辑，对于简单的AI很方便。对于发展系统来说，其逻辑会很复杂，很烦琐，很容易出错。使用模拟法，编程者要设计一个智能系统进行控制。...从18世纪的工业革命到电力的出现引起了一系列的恐慌和社会变革。AI一出现就引起了恐慌。 1958年，第一个神经网络系统出现后，有报纸就称机器在不久后会有自己的意识。...迄今为止，AI应用最广泛的领域是有监督的机器学习，即算法需要从训练数据中进行学习，它不能像人那样能多方面地间接学习。训练数据的数量和质量对于机器学习来说非常重要。...通过把训练数据反馈给AI，以提高AI的自身性能。AI最初不能解决的问题，AI会以人类解决问题的方式训练自己。未来的AI会在自我学习和训练中提高自身的能力，以此来自我完善。...有人建议用1000美元对CPS的购买力来衡量计算机性能。到了1000美元可以购买10千万亿个CPS（即人类大脑水平）的时候，AGI就进入人类的日常生活了。
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
有这些困惑很正常，因为并发编程是 Java 语言中最为晦涩的知识点，它涉及操作系统、内存、CPU、编程语言等多方面的基础能力，而这些知识点看上去非常的零散、独立，可实则关联性又比较强，更为考验一个程序员的内功...对想系统性学习并发编程的朋友来说，这简直就是福音，建议你果断保存下来。 并发编程全景图之思维导图 更值得关注的是，王宝令在极客时间开设了《Java 并发编程实战》专栏，绝对值得一看。...12.12 大促抢先优惠 定价¥129 | 新用户¥59 | 老用户¥90 ↓↓↓即刻购买↓↓↓ 王宝令是谁？ 王宝令，资深架构师，目前在京东从事电商架构设计工作。...专栏一共 45 讲，基本是一篇一块钱，不能更划算，目录如下： 再强调一下 课程原价 ¥129 12.12 抢先限时秒杀 ，老用户到手 ￥90 如果你是新用户，只需要 ￥59 优惠就这几天，抓住机会，立即扫码抢...中通快递的资深架构师丁威，综合案例拆解 + 场景 + 方案 + 代码，剖析通用设计理念，突破系统高并发瓶颈。 现有 12.12 限时抢先特惠，老用户 7 折，新用户 5 折，扫码或点击阅读原文抢
AI科技评论编译如下。 一、硬件基础 关于硬件基础，我们首先不得不感谢一下游戏工业的蓬勃发展。 视频游戏工业的体量（就盈利而言）远远超出了电影工业和音乐工业之和。...但是为了能够高效地使用这些软件包，我们必须购买正确的 GPU，而这几乎就等价于我们需要购买英伟达出产的 GPU。 CUDA 和 OpenCL 是当前用来实现 GPU 编程的主流方式。...许多人把工业应用中的深度学习想的过于复杂，认为自己需要比实际更加复杂的系统。你可以在生产中使用 CPU 和网络服务器，并且这也是我们在多数情况下所推荐的。...这里有一些关键点： 在工业应用中需要训练网络的情况是非常罕见的。即便你想要每天都更新模型权重，你也不需要在应用中去进行训练。...因为迁移学习（结合诸如数据增强的技术）的出现使得人们能够将经过预训练的模型在更小的数据集上进行训练。
一、初见「孔明」 AInnoGC，中文名叫「奇智孔明」，是一个以工业预训练大模型为核心的生成式 AI 工程算法引擎，能够生成高质量的垂直于行业（或企业）的内容，也是创新奇智第一款 AI2.0 产品。...工业软件也是。将 ERP、MES 等不同业务系统的数据拿出来，根据不同的人的关切程度按需生成各种分析报表，辅助决策，同时也是在做数据和信息资产的积累。...创新奇智认为 AI 生成内容能力在很多工业场景中有大的发展空间。比如，样本甚至标签生成、站在工厂规划角度，智能产线设计、自动排程等也有很大的潜力。...这部分成本需要服务商选择合适的对象去摊薄，这就要求产品一方面上量，另外也要有一定的购买力。 我们在创新奇智 2022 年财报中也找到了答案。...希望借助工业预训练大模型，积极开拓增量市场，更深刻地服务制造业客户，也进一步提升为客户降本增效的能力。 三、「横」与「竖」，如何拥抱 AI2.0？
随着云计算的迅速发展，中小型企业通过购买云数据库服务系统，来代替自建和维护数据库服务系统的情况越来越多，以便节约人力物力。...然而，大多数用户在购买云数据库服务系统后仅仅停留在使用层面上，在使用过程中经常遇到数据库系统性能下降的情况。...对于拥有数十万计用户实例的云服务提供商来说，完全依赖数据库专家进行数据库参数调优显然是不现实的，如何利用AI技术解决数据库系统性能问题已经变得越来越重要和紧迫。...该系统可以在缺少相关经验数据训练的情况下建立优化模型，为云数据库用户提供在线自动优化数据库性能的服务，性能调优结果首次全面超越数据库专家，这将大幅提高数据库运维效率。...每年SIGMOD会议都会吸引大量全球学术组织和工业界数据库研究人员参会和分享，也汇聚了学术界和工业界在数据库领域最前沿的技术研究动向。 （*本文为 AI科技大本营转载文章，转载请联系连作者）
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。
较之中国工业的粗放，迈入成熟、追求精益的西方工业体系可能更需要它。设备维护，实际上是生产系统成本中最重要的因素，但有三分之一的美国制造企业的系统维护是白花钱。...二、 简单易用：30 张图片即可训练模型 发现缺陷传统方式主要有两种，一个是人类检查，另一个是机器视觉系统。...无论是必胜客还是达美乐 (Domino) 都在尝试 AI 检测披萨是否达标。...开发系统所用的数据不仅要考虑异常类型，还要考虑发现的异常分布。更何况在模型上训练的样本缺陷并不符合车间的实际情况。 为此，工程师们干脆在印度建了一家模拟工厂。...比如，中科创达已经将 Amazon SageMaker 集成到智慧工业 ADC (Automatic Defect Classification) 系统, 让制造业客户可以在工业生产中轻松获得 AI 质检能力
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