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。
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。
在雷锋网AI研习社公开课上，来自北京拓尔思研发部三部图像处理实习生吴正一为大家详细介绍了tf-slim库的入门使用知识、注意事项、以及显卡选购和机器配置。...目前在北京拓尔思信息技术股份有限公司，担任研发三部图像处理实习生，负责专利图像检索系统开发；主要研究方向为计算机视觉与深度学习。 以下是他在AI研习社直播的分享内容整理： ?...使用训练好的模型对单张图像分类 GPU的选购和机器配置等 tf-slim适用于快速处理工作上大型图像数据。...从第一个文件开始训练，第二个验证，第三个慢慢调参，第四个再验证。需要注意的是checkpoint文件的用法，它可以支持断点，如果训练停了之后，下一次它可以从最新的模型接着训练。...选购GPU 的考虑及性价比对比，横坐标是性能，纵坐标为价格。 ? TensorFlow模型训练效率对比结果 ?
近期，在雷锋网 AI 研习社举办的线上分享会上，来自北京拓尔思研发部三部图像处理实习生吴正一为大家详细介绍了 tf-slim 库的入门使用知识，注意事项，以及显卡选购和机器配置。...目前在北京拓尔思信息技术股份有限公司，担任研发三部图像处理实习生，负责专利图像检索系统开发; 主要研究方向为计算机视觉与深度学习。 以下是他在 AI 研习社直播的分享内容整理： ?...训练图像分类模型 使用训练好的模型对单张图像分类 GPU 的选购和机器配置等 tf-slim 适用于快速处理工作上大型图像数据。...从第一个文件开始训练，第二个验证，第三个慢慢调参，第四个再验证。需要注意的是 checkpoint 文件的用法，它可以支持断点，如果训练停了之后，下一次它可以从最新的模型接着训练。...选购 GPU 的考虑及性价比对比，横坐标是性能，纵坐标为价格。 ? TensorFlow 模型训练效率对比效果 ?
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。
国家发改委和住建部联合发布《“十四五”城镇生活垃圾分类和处理设施发展规划》，要求到2025年底，京津冀及周边、长三角、粤港澳大湾区、长江经济带、黄河流域、生态文明试验区具备条件的县城基本建成生活垃圾分类和处理系统...EasyDL（以及各类的 AutoML/DL）的共同理念，就是“用 AI 技术来帮助人们设计 AI”，换句话说，开发 AI 模型的流程中，涉及的数据处理、特征提取、模型选择、参数调节、训练部署等环节，都利用...对于 AI 落地，吴甜在分享飞桨通过与产业伙伴的广泛合作中所观察到的落地实践路径时，把这条路描绘为三个阶段，也就是先行者探路阶段、工作坊应用阶段和工业大生产阶段。...EdgeBoard 的选购页面，百度飞桨就是通过不放过每一个痛点，把经过上万个场景的千锤百炼的模型，与实践过程中可以遇到的数据问题、软硬件整合问题，都提供了端到端的一站式解决，才具备了完整的反碎片能力...垃圾分类只是我们整个社会「数智化」的一个缩影，当这么传统的领域也开始让 AI 开始施展魔力之时，我们距离 AI 融入工业大生产的目标，似乎又近了一些。
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。
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
不同的主板的版型，即大小: EATX/ATX: 需要搭配大机箱，散热最好 mATX：比较合适 ITX：扩展性、散热有问题 在AI训练、测试用途中，CPU部分主要考虑的是核心&线程数量。...建议大家选购AMD 5900x型号，散片/盒装都可，CPU出故障率极低。...建议选购推荐品牌的240/360水冷。...硬盘 & 内存 硬盘比较好的牌子：三星、铠侠、西部数据，硬盘按照接口主要分为两种 PCIE3.0/4…0 SATA：速度太慢，不推荐 在AI训练、测试用途中，硬盘部分主要考虑的是速度，容量其次...原则：内存的容量 > 2*GPU显存，越高越好 在AI训练、测试用途中，内存部分主要考虑的是容量，数据的处理流程是硬盘=>内存=>GPU显存，一定量的内存能保证进行数据预处理的时候能非常好的。
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。
大会第一天，发布了多个重磅新品，包括 AI 超级计算机、工业系统 AI 开发平台 Bonsai 项目等，我们从中可一窥微软的 AI 布局。...微软 CEO Satya Nadella 开幕致辞表示 AI 技术与云计算已被用于 COVID-19 这场危机中 本次大会上，微软重点介绍了工业系统 AI 开发平台 Project Bonsai。...Bonsai 团队拥有约 42 名员工 公司的主要业务便是将强化学习用在工业领域，用「机器教学」的方法，加速模型训练过程，从而解决工业中的自动化问题，主要应用于机器人、能源、工业和自动驾驶等领域。...Project Bonsai 是用于构建自主工业控制系统的 AI 平台，也是一项「机器教学」服务，它结合机器学习、校准和优化功能，能够让制造、化工、建筑、能源和采矿等行业机械的核心控制系统自主化，以协助管理各类工业设备...微软也在 AI 竞争中取得了一席之地，从入门级 ML 平台，到工业系统的高级 AI 平台，微软拥有了全面的 AI 产品组合。
通过大量建筑方案数据对相关机器学习算法进行训练之后，对于建筑方案的创作，AI系统应当有了一个准确的概念。再然后，只要客户对着系统准确描述自己的要求，AI就可以生成多种方案以便客户选择。...当然，面对那么一些非常注重“标新立异”的客户，AI有时或许并不能完美应对。此时，人类设计师就得出场，而AI系统则退居二线，以助手的身份根据设计师的语音命令进行作画或修改。...中期工程施工 在图纸完成之后，接下来要做的就是材料选购、现场施工，在这方面，人工智能有着很大的用武之地。 首先，在材料选购方面，“偷工减料”是一个留存已久的弊病。...在效率方面，经过大数据的计算，AI系统可以对地形、地段进行完整的分析，以找出最佳地点。...而在施工现场，一些工种完全可以让机器人来代替，比如说根据强大的数据计算能力，再辅以计算机视觉系统，无人驾驶打桩车的AI系统可以就准确无误的按照图纸定的位置进行打桩。
构建安全AI系统的关键步骤之一是消除系统对人类编写的目标函数的需求。因为如果复杂的目标函数中有一点小错误，或者对复杂目标函数使用简单的代理，都可能会带来不是我们希望的甚至危险的后果。...【后空翻gif图】 仅需900bit的人类反馈，我们的系统就学会了后空翻 整体的培训过程是一个三节点的反馈循环，其中包括人类、代理对目标的理解、以及RL训练系统。...AI系统逐渐地通过寻找最能表达人类目的的反馈函数（reward function）来创建该任务的模型。然后通过RL的方式学习如何实现这一目标。...在以下动画中，您可以看到通过我们的技术训练的代理正在玩各种Atari游戏。 每个gif图片右侧的竖条表示每个代理预测的人类评估者将对其当前行为的认可程度。...【四个gif】 请注意，反馈不需要与环境中的正常的奖励函数保持一致：例如，在赛车比赛中，我们可以训练我们的代理，使其与其他车辆保持持平，而不是为了最大化游戏分数而超过他们。
随着工业智能化的迅速发展，视觉 AI 缺陷检测技术已逐步成熟并得到广泛应用。...基于视觉 AI 缺陷检测技术，工厂如何实现零缺陷生产和自我工艺优化升级的「智慧化」，将在两个维度对现有的技术提出挑战，一方面需要不断训练、优化AI算法模型以提升视觉检测技术覆盖范围和精准度；另一方面，数据可自动上传到生产执行系统和企业云大数据分析平台...图片EMQ 视觉 AI 缺陷检测解决方案针对工业领域视觉 AI 缺陷检测场景现状，EMQ 通过云原生技术以及云边协同架构提供了完整解决方案，实现对视觉 AI 缺陷检测图像流及海量工业设备数据在「产线-工厂...通过 EMQ 的这套方案可以构建完整、自循环的云边一体 AI 模型训练流程：边缘端的图像流实时汇聚、持久化到云端，云端 AI 及时进行模型训练并周期性优化算法模型发布到边缘端，同时实时汇聚、持久化新模型推理结果...，为企业通过 AI 模型训练不断优化视觉 AI 缺陷检测算法以及基于大数据分析持续改进工厂生产工艺和企业管理模式提供了保障，助力企业实现数字化转型，提升市场竞争力。
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。...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。...「只有当计算机系统可以突破工业落地中的几大难题，实现自动算法组合和部署，人类仅需参与少量定制化算法设计时，AI 的跨领域规模产业化才具备实现的可能。」贾佳亚曾表示。
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