数据、算法、算力是人工智能的基本三要素。在资本的催化下，算力和算法都得到了“大跃进”式的发展，但作为三要素之一的数据却一直站在聚光灯之外。随着AI的商业化的不断落地，打造以数据为核心的行业壁垒已成为各大人工智能企业面前最重要、但却最容易被忽视的环节。
7 月 8 日，在机器之心举办的 2023 WAIC AI 开发者论坛上，路特斯科技副总裁、路特斯机器人 CEO 李博发表了主题演讲《ROBO GALAXY：大模型时代的智能驾驶生产力工厂》。他表示，路特斯机器人的使命是全面赋能机器人时代，而在当下这样一个时间节点，智能车是机器人的第一形态。
这里主要介绍一下铂热电阻，Pt100是铂热电阻，它的阻值跟温度的变化成正比。PT100的阻值与温度变化关系为：当PT100温度为0℃时它的阻值为100欧姆，在100℃时它的阻值约为138.5欧姆。它的工业原理：当PT100在0摄氏度的时候，它的阻值为100欧姆，它的阻值会随着温度上升而成匀速增长。 国标热电阻主要接线方式有三种： 二线制：在热电阻的两端各连接一根导线来引出电阻信号的方式叫二线制：这种引线方法很简单，但由于连接导线必然存在引线电阻R，电阻R的大小与导线的材质和长度的因素有关，因此这种引线方式只适用于测量精度较低的场合。 三线制：在热电阻根部的一端连接一根引线，另一端连接两根引线的方式称为三线制，这种方式通常与电桥配套使用，可以较好的消除引线电阻的影响，三线制是工业过程控制中最常用的引线电阻。 四线制：在热电阻根部两端各连接两根导线的方式称为四线制，其中两根引线为热电阻提供恒定电流I，把R转换成电压信号U，再通过另两根引线把U引至二次仪表。可见这种引线方式可完全消除引线的电阻影响，主要用于高精度的温度检测。
AI基础数据服务行业的产品形式主要为数据集产品和数据资源定制服务，二者在业务流程方面基本相同，都按照数据库设计→数据采集（或需求方提供）→数据处理→质检的步骤执行， AI基础数据服务商凭借多年的服务经验，在各环节中均可建立壁垒，以巩固行业地位。通过对需求方和供应方样本的调研分析，发现拥有对计算机视觉、智能语音、NLP等算法训练需求的深刻理解能力、拥有更专业的数据库设计能力、拥有更具前瞻性的数据集产品设计能力，以及参与过更多探索型项目的公司在获取新客户和新任务时具有明显优势；拥有更丰富的方言，小语种，全球各地人脸采集渠道、场景搭建能力,特殊场景数据采集能力和如语音合成、3D点云等高门槛数据标注能力的公司业务更加稳定；拥有稳定的供应链团队、实时量化的可视化管理系统，以及AI算法加持的公司在精细化管理和利润把控方面更具优势。
2012年，AlexNet网络横空出世，带来了前所未有的深度学习革命，这也让多年来进展缓慢的计算机视觉CV研究，一下被按下了“快进键”。
允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI △AI数据是人工智能行业的燃料，在智能驾驶领域同样扮演着助推技术落地的角色 如今自动驾驶成为了人工智能领域最受关注、最具挑战和影响力最为广泛的产业方向，是推动全球汽车工业变革最重要的科技力量。 汽车正在向智能化转变，在自动驾驶落地较好的企业往往也具备强劲的市场竞争力。但目前智能汽车想要实现更高等级的自动驾驶，还有许多技术难点有待解决。 成熟的自动驾驶技术需要具备感知和决策两方面能力。 通过多种融合的车外传感器使汽车具备感知周围行驶环境的能力；决策则是
每个工作日的下午6点多，当我在办公室时，都会收到一条来自百度地图的推送，有时候是“现在去同和XX，路途较为拥堵，您可规避路线出行。”“现在去同和XX，一路畅通，预计只要20分钟”，同和XX，是我家小区位置。有这样的提示，是因为百度地图通过学习我的历史出行数据，判断出“同和XX”是我家，而每天下午6点多，如果我在公司就很可能会回家，因此给出出行建议。
截止到2021年9月底，百度地图的智能语音助手用户量突破5亿，个性化定制语音包每日播报次数达2亿、累计下载量超过1.5亿，同时百度地图的全景照片超过20亿张……
云测数据总经理，拥有多年To B企业服务市场研究经验。2015年成立Testin云测北美事业部，统筹海外市场及前沿技术研发。2017年创立AI数据采集标注事业部，为人工智能提供高质量、场景化的数据采集标注服务，专注解决人工智能落地训练数据需求。 人称奶罩，腾讯云中小企业中心总经理，DNSPod创始人，洋葱令牌创始人，网络安全专家，域名及DNS技术专家，知名个人站长，中欧国际工商学院EMBA。 1 吴洪声：你从什么时候开始接触AI？为什么后来会选择在AI数据这个细分领域钻研下去？ 贾宇航：
这几天去三亚参加百度地图的采集训练营，详细了解了地图数据采集作业流程，感触颇深。地图给我们的生活带来很大的便捷，看上去很简单的App背后却有庞大的团队在支持。数据采集则是最基础的工作，百度地图在数据采集上的做法有什么不同？为什么要投入庞大的人力来做这个事情？未来打算怎么干？参加这个采集训练营的过程中，我试图找到上述问题的答案。 百度不遗余力地采集真实世界 数据是地图应用的基础，精细、准确和及时更新的数据是地图导航、POI（兴趣点）搜索等功能好用的前提，这些数据是由人工收集再将之结构化、存储到服务器的。看上去
人工智能一浪接一浪地席卷全球，AI的其中一个重要分支——计算机视觉，也如雨后春笋，不断涌现出新的想法和应用。人脸识别已经逐渐渗透我们的日常生活，机器能够认准人脸，想必大家都有所耳闻；而另一类计算机视觉的应用，是进行商品识别。 当前新兴的一些无人零售店，背后就需要机器对商品进行自动识别，拍图购物、AR互动营销等场景，也运用了商品识别技术。人工智能商业公司ImageDT，则利用商品图像识别技术提供2B商业服务，包括基于互联网图片大数据的商业分析，以及基于门店货架识别的渠道数据洞察，帮助消费品企业提升业绩。今天，
Ascend AI处理器是一款面向AI业务应用的高性能集成芯片，包含AI CPU、A Core、AI Vector Core等计算单元来提升AI任务的运算性能。基于Ascend AI处理器，Mindstudio在算子开发、模型训练及推理应用等不同环节，提供了端到端的Profiler工具。该工具可以帮助用户看到模型从应用层到芯片层的接口和算子耗时，从而准确定位系统的软、硬件性能瓶颈，提高性能分析的效率。
机器学习之初，可以在各种开源数据集玩各种模型、玩各种参数，机器学习工程被称为“炼丹”。那时候，数据是规则，目标是明确，世界是如此简单和令人振奋。虽然也有一些杂音划耳而过，“机器学习算法的90%都是数据处理”，“数据清洗”、“数据增广”……直到自己进行AI算法解决实际工程问题，原来恩达老师讲的都是真的——算法工程的大部分实践都和数据“大泥巴”搅合在一起，数据要对齐、样本不平衡、数据标定等等。
机器之心报道 作者：蛋酱 北京冬奥虽已收官，但有一幕却让冰雪运动的爱好者们久久难忘，那就是 2 月 12 日晚，中国队凭借 34 秒 32 的成绩获得北京冬奥会速度滑冰男子 500 米比赛金牌，并刷新了该项目奥运纪录的那一幕。 这枚金牌得来不易，破纪录成绩的背后，是中国运动员们无数个日日夜夜挥洒在冰场的汗水。 世界级比赛中，前几名选手的差距往往只在毫秒之间。在奥运赛场上，运动员的每一次蹬冰、每一次摆臂，都是对速度与精确的全力追求。 这是属于中国的速度，从另一方面说，这也是属于科技进步的速度。 如果想要不
2017年8月17日，主讲人曾经做过一个分享：《我，女生，程序员》，讲述了自己从非计算机专业转行成为程序员的经历。
大名鼎鼎的横店影视城有着这么一群人。他们每天穿梭于各大剧组，换上威武的武士服和漂亮的古装，在满满的通告中获取一份相对稳定的收入。有时运气好了可以讲一两句台词，和大明星合个影，也能自豪地给家里人讲自己风光的一面。
过去40年，以“铁公基”为代表的老基建支撑了中国经济高速发展，成就了中国经济“快”的奇迹。
近日，来自明尼苏达大学的研究团队及其合作者，共同开发出了一种基于深度学习的便携式独立神经假肢。
在工业电脑和数据采集享有盛誉的研华科技推出两大技术整合的创新产品-数据采集一体化电脑MIC-1800系列。MIC-1800是将嵌入式工控机和数据采集卡整合的数据采集系列产品，各项指标居业界领先！
浪涌也叫突波，是超出正常工作电压的瞬间过电压。是发生在仅仅几百万分之一秒时间内的一种剧烈脉冲。造成浪涌（瞬变脉冲）的原因包括闪电、接地不良、感性负载切换、市电故障排除以及 静电放电（ESD），其结果可能会造成数据丢失（或损坏）甚至设备的损毁。
AI加速落地的大背景下，作为人工智能产业落地重要的环节，AI数据标注越来越受到业界的关注，并在发生着很大的变化。
2018 年，Google Cloud 宣布将 AutoML 作为机器学习产品的一部分。至此，AutoML 开始进入大众的视野。
返城复工季已到，由于还处在防控关键期，社区、街道办、高速公路收费站、火车站、机场、办公园区……每个关卡都需要检查过往人员的健康状况，有时还需要开具健康证明才能放行通关。 各渠道采集数据规则不同、放行标准不同。有没有一个更优雅的方式，让返程人员快捷提供个人健康信息、数据采集员工作效率更高、也方便管理部门掌控全局呢？ 今天，腾讯健康码来了。 腾讯健康码解决方案，可以让大家“一码通行”。具体操作是： 自主上报健康基本信息后，你就会获得一个健康状况二维码。 在每个健康检查关卡，主动出示该二维码，配合数据采集员
AI智能网关，专为边缘端的智能识别、智能管控应用设计，能够充分发挥边缘数据采集—边缘端计算处理的快速高效优势，减少数据传输量和云端计算量，提高物联网设施的响应效率。AI网关可以与智慧路灯杆相结合，进一步提升智慧杆的自主感知与设备本地管理能力，并开发多种智慧、高效、便捷的应用功能。
开发量测系统经常需要进行数据存储和分析，一种方式是通过开发程序解决，但对于需要经常调整参数的开发人员，一套可配置的数据采集与分析软件可以极大提高工作效率。本次提供三种免费的数据采集分析软件。
带您三分钟快速浏览军工量测系统典型应用，包括基于VxWorks的火箭发射仿真系统，地面武器仿真训练系统，光电侦察装备测试系统，军舰电子装备测试系统，军用无人机风洞数据采集与控制系统，航天器碰撞检测系统，雷达波实时采集分析系统。
工作人员齐整坐好，每个人都对着电脑全神贯注，一件又一件的“东西”在眼前划过，经过标准化处理就转到下一流程……这实际上是人工智能行业里的数据标注办公区一角。
视频演示：http://mpvideo.qpic.cn/0b78oyaacaaaqqao5kripzpva5wdaf3aaaia.f10002.mp4? 国产中标麒麟桌面操作系统针对X86及龙芯、申威
iDAQ系列是研华发布的，针对电动汽车、半导体、5G通信和新型电池等领域的分布式测试测量数据采集模块，包括iDAQ-900系列机箱和iDAQ-700和800系列。具有模块化配置、灵活方便、宽温抗震、多通道同步等特性，配合各种行业应用软件可以轻松构建各种测试测量、品质监控、振动监测、同步采集等系统。现邀请具有测控软件定制开发能力的系统集成合作伙伴共同打造行业增值测控方案。主要合作方向：电动汽车测试，电子半导体测试，电力电能检测，振动监测，高速同步采集，军工科研等。详见iDAQ测试测量系统集成伙伴 诚邀加盟!
在数据驱动的时代，网络信息采集已成为数据分析、市场研究和竞争情报不可或缺的一部分。本篇博客深入探讨了网络爬虫技术的基础知识、实践技巧及其在保护隐私和遵守法律框架下的应用方法。从基础的爬虫构建到高级的反反爬虫策略，无论你是编程新手还是资深开发者，都能在这篇文章中找到有价值的信息。我们将通过Python示例代码，详细介绍如何安全高效地采集网络数据，同时确保遵守网站的robots.txt协议和不侵犯用户隐私。 关键词：网络爬虫、数据采集、Python爬虫教程、反爬虫策略、网络信息采集。
近年来，大数据技术的发展，不论是技术迭代，还是生态圈的繁荣，都远超我们的想象。从 Spark 成为 Hadoop 生态的一部分，到 Flink 横空出世挑战 Spark 成为大数据处理领域的新星，大数据技术的发展可谓跌宕起伏，波澜壮阔。
目前企业竞争已逐渐进入淘汰赛，落后的生产效能终将被先进的生产效能所替代，而采用人工智能和大数据分析的技术进行产业优化以提高生产效能是提高企业竞争力的关键。
对于数据采集有2种主要的方法，一种是通过api网络请求的拦截，破解api的请求参数及规则；另一种则是模拟用户的操作行为，读取界面上返回的数据来提取。
时至今日，环顾各个行业，大数据的身影都已不再陌生，无论是传统的工业、旅游、医疗亦或者新零售、自动驾驶、智慧城市等等，大数据与AI技术的结合都为这些行业带来了新的机遇。各大技术初创公司也犹如雨后春笋一般在市场中快速成长起来，将技术从产品研发设计逐步推向应用落地。
百度EasyDL正是这样一款能够让没有技术基础的中小企业在智能化转型方面实现“弯道超车”的工具。
上个月，在机器人国际顶会 ICRA 2024 中，AI 科技评论发现：中国机器人企业正在崛起。
我们先以汽车在现代科技领域的演进来开始这次的chat，最早的就是电动汽车，其中的代表无疑是特兹拉，相信大家对电动车还是比较熟悉的，这里就不展开说明了。接下来就是最近很火的共享车，以滴滴来讲，据滴滴官方报道平台用户3亿，车主1500万，日均订单有1400万，从1400万的数据来看订单数已经超过美团，大众点评，在中国互联网界仅次于阿里巴巴和京东，要知道滴滴是个非常年轻的公司，但是这1400万的日均订单也只占整个出行市场的1%，可见整个出行市场的天花板还远远望不到头。接下来就是车联网领域，车联网是个很广义的概念，
导读：工业物联网近些年发展迅猛，无论是操作运营技术（Operation Technology，OT）还是信息技术（Information Technology，IT），都在积极探索和实践，一方面在于落地场景的价值论证，另一方面在于技术创新，以更好地应对场景挑战。
其实关于爬虫和RPA之前的区别，在去年7月份51RPA小编已经分享过了，RPA机器人和爬虫的区别，他们的边界在哪里？。刚刚过去的2019年，是数字化转型进程中极为重要的一年。企业纷纷开始走上转型之路，各种技术的应用案例层出不穷，RPA无疑是这波变革浪潮中的闪耀之星。随着越来越多的企业关注到RPA，一些疑问也随之产生。
梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 当IT行业改变整个世界的时候，DevOps理念从大量产业实践中诞生。 如今AI也进入产业化新时代，继承者MLOps或者叫AI工程化也越发火热。 Gartner咨询公司将AI工程化列为2022年十二大战略性技术趋势，IDC则预测到2024年60%的企业将MLOps用于机器学习工作流。 △图源：ml-ops.org 这一波浪潮之中，算法的工程化一如既往的跑在前面，模型的自动部署、持续训练甚至AutoML都有较大进展。 与之相对的是，数据的工程化稍显落后。
“如果有谁看见我再靠近赛艇，我允许他们开枪打我。”在1996年获得第四枚赛艇金牌后，史上最伟大的赛艇运动员雷德格雷夫说出这句名言。四年之后，已是糖尿病患者的他，经历了常人难以忍受的严酷训练，毅然再次踏上奥运赛场并勇夺第五枚奥运金牌，用行动再次证明了他的伟大以及赛艇运动的独特魅力。
近日，腾讯微校联合上海交通大学、深圳大学、中国美术学院、吉首大学等全国42所高校，基于AI技术，发起了一场别开生面的“光盘行动”。目前，活动已吸引了超十万名学生参与，厉行粮食节约开始在各大高校蔚然成风。 （学生在使用“光盘”小程序） 借着鹅厂22岁生日这个契机，腾讯微卡联合AI Lab把“AI+光盘”开放到全行业使用，让每个企业/学校都可以创建属于自己的光盘小程序，文末有详细的创建指引。 AI“检测员”背后 为期7天的研发抢时战 让AI来充当光盘“检测员”，是如何实现准确“光盘”的准确定义的？这背后
本项目由实在智能投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——《2022大数据产业最具投资价值企业》榜单/奖项”评选。
研华声音振动监测与分析解决方案提供高性能模块化iDAQ&PCIE卡&USB&嵌入式一体机和WebAccess/MCM (Machine Condition Monitoring) 软件，可以组态的方式轻松实现振动信号采集与分析、状态可视化和数据上传，并可藉由大量的数据记录进一步分析并优化，降低设备停机时间，可将机台生产效益最大化，同时也降低了设备维护的成本以及提高机台的安全性。
过去一年半，AI大模型标志性的应用相继出现，从ChatGPT到Sora一次次刷新人们的认知。震撼的背后，是大模型参数指数级的增长。
随着信息技术的飞速发展，ISR（情报、监视与侦察）作为维护国家安全的重要手段，在海陆空及网络领域的作用日益凸显。网络侦察技术已成为现代ISR体系中不可或缺的一环。本文探讨了网络侦察在ISR中的应用，并分析了在网络侦察时在数据方面遇到的一些挑战。
“ AI(人工智能)，本来是一个专业领域，小众的话题，但在中国，它却成了“网红”，成为大众茶余饭后的谈资。 “那个下棋的‘狗’，好厉害，人以后真的干不过机器了？” “你是程序猿啊，就是搞AI，很赚钱的那个吧”， “现在小学就开始学人工智能，你娃可有优势了” “听说现在机器人都会写代码了，你们程序员也失业了” “学人工智能不错吧，哪个学校好啊”... 对于一个中国程序员的我，面对种种，原本一直低着敲代码的头，不得不抬起来认真的看看这个“网红”，正视AI ” 一、AI成网红 时势造就网红 人类在经过三次
WISE-750是一款集成机器学习功能的以太网高速同步采集模块，集AI采集、PHM健康检测、数据上传功能于一身，只需使用配置软件进行参数修改配置即可使用。
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