AI平台是专门提供人工智能视频分析服务的安全生产预警平台。由人工智能推理中心，算法市场，人工智能计算服务中心，预警中心构成，形成“1市场3中心”的结构化管理模式，做到算法丰富可拓展，场景秒级预警，高效部署，问题图像即时预警并查看的地步。
笔者看到网上流传一张人工智能体系图，为了方便入门人工智能的兄弟姐妹少走弯路，避免盲人摸象，笔者便针对技术入门的需要，制作了一张更加突出重点的体系架构图，希望可以对大家有帮助。
随着大数据的发展，计算机芯片算力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。而人工智能实现超级算力的核心就是AI芯片。AI芯片也被称为人工智能加速器，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。 2020年我国人工智能芯片市场规模约为184亿元。未来5G商用的普及将继续催生人工智能芯片的应用需求，中国人工智能芯片行业将快速发展，预计2023年市场规模将突破千亿元。 那么，如何借助AI芯片来实现特定的任务，将是所有AI芯片产业人员必备的技能。 为此，贪心学院重磅推出《高性能神经网络与AI芯片应用研修课程》
系统架构图是为了抽象的表示软件系统的整体轮廓和各个组件之间的相互关系和约束边界，以及软件系统的物理部署和软件系统的演进方向的整体视图。
在过去的20年中，互联网，把人们带入了一个全新的时代。在这个全新的时代，我们创造出了四种连接方式：一是人和物品之间的连接，二是人与人之间的连接，三是人和信息之间的连接， 四是人和设备之间的连接。连接不是目的，它只是为交互提供相应的服务。对我们每一个人来说，最友好最自然的交流方式就是采用自然语言的方式进行交互。通过自然语言的方式进行交互完成对话系统的设计与实现。
今天我们来探讨一下作为Java程序员，如何迅速融入人工智能的领域。，当前有一些流行的LLMs选择，例如ChatGPT、科大讯飞的星火、通义千问和文心一言等。如果你还没有尝试过这些工具，那么现在也不失为一个很好的机会，赶快体验一下吧。这些工具不仅能够为你的Java编程工作提供更多的可能性，还能够为你带来全新的AI应用体验。无论是开发聊天机器人、语音识别系统还是智能问答平台，这些工具都能够为你提供强大的支持和便利。所以，不妨抓住这个机会，加入AI的行列，拓宽你的技术领域吧！
2018年5月18-19日，由51CTO主办的全球软件与运维技术峰会在北京召开。此次峰会围绕人工智能、大数据、物联网、区块链等12大核心热点，汇聚海内外60位一线专家，是一场高端的技术盛宴，也是顶级IT技术人才学习和人脉拓展不容错过的平台。 在“容器下的AIOps”分会场，转转公司首席架构师／架构算法部负责人孙玄做了主题为《转转如何打造AI工程架构体系》的精彩演讲。演讲核心内容涉及转转AI工程体系中，推荐与搜索架构、召回与排序算法的演进。 基于微服务架构的转转二手交易平台 “一个帮你赚钱的网站”是转转二手交
从2008年1月3日第一版互联网云脑（Internet Cloud Brain）架构图绘制以来，时间已经过去9年，本文发布的版本是互联网云脑架构的第四个版本，如上图所示，（其他三个版本请参考本文附录）。与前个版本相比，这个版本主要重点突出了有以下几点：
发布机构：未来智能实验室 报告人：刘锋、石勇、刘颖 研究报告下载地址：https://pan.baidu.com/s/1pKVpX7l 2008年1月1日，我们发表第一篇文章《互联网大脑进化示意图》，开始了互联网类脑架构研究，到今年正好10年。10年时间里，关于互联网、智慧城市和AI的类脑架构，研究团队发表SCI,ISTP,EI,中国核心期刊论文近20篇，专著一部，科普文章近300篇。 2017年，共发表论文6篇，探讨性科普文章60余篇，参与出版互联网类脑相关书籍两部，2017年在互联网大脑、城市云
在全球人工智能领域不断发展的今天，包括Google、Facebook、Microsoft、Amazon、Apple等互联公司相继推出了自己的智能私人助理和机器人平台。
前不久，霍金弟子、约翰霍普金斯大学教授Alan Yuille发表言论称，至少在计算机视觉领域，深度学习的瓶颈已至。
就在上个星期五（2017年12月8号），我去了科大讯飞面试Java智能语音这一块。 科大讯飞想必大家都知道，从早期的讯飞输入法到现在的人工智能，都是非常牛逼的哈。直到2017年亮相乌镇峰会，科大是火了
就在上个星期五（2017年12月8号），我去了科大讯飞面试Java智能语音这一块。
2019来了，编程五年了，我也马上要到而立之年，不能再乱七八糟的自己瞎搞下去了。正如我们编程一样，其实人生何尝不是一次编程。首先你需要对你人生架构进行设计一下，条理清楚，设计一个阶段一个阶段的组件，然后去完成这些黑盒子。
摘 要 当前能够提供可持续安全保障能力的“智慧机场网络安全运营能力体系建设”已经成为民航机场新技术、新业务场景下应对日益严峻的网络安全威胁环境重要的技术支撑和管理手段。
众所周知深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测，目标跟踪等计算机视觉任务中，并取得了巨大成功。 然而随着时代发展，人们更加关注深度神经网络的实际应用性能，人工智能技术的一个趋势是在边缘端平台上部署高性能的神经网络模型，并能在真实场景中实时(>30帧)运行。 如移动端/嵌入式设备，这些平台的特点是内存资源少，处理器性能不高，功耗受限，这使得目前精度最高的模型根本无法在这些平台进行部署和达到实时运行。 由于存储空间和算力资源限制，神经网络模型在移动设备和嵌入式设备上的存储与计算仍然是一个巨大的挑战。
3月9日，人机世纪大战正式打响，谷歌人工智能系统（AlphaGo）挑战世界围棋冠军李世石。在首场比赛中，经过3个半小时的鏖战后，人类智能代表李世石投子认输；在昨天举行的第二场比赛中，历经4个多小时后，
区块链被吹捧为一种新兴技术，它有可能对每个行业造成影响。区块链的分布式系统与当今使用的固有集中式操作系统相对立，采用分布式数据库架构形式，某些操作的记录和身份验证取决于多方的协议，而不仅仅是单一的权限。
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曾在 52CV 发表 “最新图文识别技术综述”，研究领域涉及图像、语音、文本信号处理和机器人等，身处传统产业领域，致力于AI技术在工业生产中的落地开花。
快速了解边缘计算 技术诞生背景 📷 物联网 物联网设备地理位置非常分散、响应时间、海量设备管理、数据安全性难以保证. 人工智能 人工智能应用需要大量的逻辑运算资源, 当对运算速度有更高的要求时候, 数据传输带来的性能消耗问题, 将会让 AI 应用响应延迟. 边缘计算解决思路 让计算更贴近数据的源头 📷 总结 引入边缘计算, 在边缘侧直接完成运算, 从而减轻数据传输的压力! 边缘计算, 让计算更贴近数据的源头! 从而解决海量设备管理、数据传输等问题 边缘计算应用案例 文章地址: What edge compu
9月8日20:30，CSDN 人工智能用户微信群请来智齿博创科技有限公司（以下简称“智齿科技”）联合创始人&CTO吴立楠，介绍自然语言处理（NLP）技术在对话系统中的应用，并就相关问题与群友进行互动交流。 吴立楠介绍，智齿科技人工客服的实现模型，可简化为输入、词汇模型、计算系统和输出四层架构。其中，词汇模型并行的包括记忆和推理两个部分，记忆是多轮对话的基础，推理包括分词、主干提取、聚类、指代消解等，对于对话效果影响较大。 分词是语义理解的基础而重要的工作，智齿科技尝试过大部分分词工具，但经验表明最先进的技术
原文链接：https://blog.csdn.net/shenxiaoming77/article/details/79390595
当我们开始这个小众市场的时候，我们的第一个问的问题是：什么是人工智能芯片？最好的办法是先思考人工智能软件需要什么：很好的处理速度，以及高处理速度所需的大功率。然而，处理器的运行方法也很重要。这段从MIT Technology Review引用的文字解释了为什么我们不能仅仅用高端的英特尔处理器芯片来实现人工智能： 一个顶级的英特尔处理器包含过多的punch用来运行庞大的金融电子表格或是企业运营软件时，而为了深度学习的芯片优化将一些特定类型的问题（比如理解语音命令或识别图像）分成为无数的小块（bite-size
如何将深度学习等AI算法应用到实际场景里，不是一件容易的事情。 结合Petuum, 邢波教授在7月份深度学习夏令营分享了关于从统计机器学习视角理解深度学习的算法、理论与可扩展计算(A Statistical Machine Learning Perspective of Deep Learning: Algorithm, Theory, Scalable Computing), 这一份Slides 286页, 非常全面, 是一份结合学术研究和实际应用的详实参照学习材料，不可不看.
本周四，雷锋网 AI 研习社邀请了跨国 IT 巨头 Thoughtworks 的资深数据架构师白发川，主讲线上公开课，为大家讲解 TensorFlow 在工程项目中的应用。 此前，白老师与 Thoughtworks 高级咨询师佟达接受了 AI 研习社的采访，就新手入门 TensorFlow 容易遇到的一些问题，以及他们的入门经历，进行了分享。请参考：万事开头难！入门TensorFlow，这9个问题TF Boys必须要搞清楚 另外， Thoughtworks 的线上培训——"TensorFlow & 神经网络
我与一位解决方案架构师新手进行了一次对话。他试图描述他们提出的一个大约有八个不同组件的系统，而这些组件都以多种方式相互作用。
4月25日，第四届数字中国建设峰会在福州开幕。本届峰会以“激发数据要素新动能，开启数字中国新征程”为主题，在闽江之畔绽放新一轮数字化建设的澎湃浪潮。
众所周知，深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测，目标跟踪等计算机视觉任务中，并取得了巨大成功。 随着不同场景的需求变得更加多样，越来越多的IoT设备和场景需要与数据采集点以最接近的低时延来进行决策和操作；另外IoT物联设备生成的数据量通常很大，由于运营成本、时间和隐私方面的考虑，移动和存储所有生成的数据不太可行。 AI技术的一个趋势是在设备端上部署高性能的神经网络模型，并在真实场景中实时运行。如移动端/嵌入式设备，这些设备的特点是内存资源少，处理器性能不高，功耗受限，这使得目前精度最高的模型根本
从2021年初被称为“元宇宙第一股”的罗布乐思（Roblox）正式在纽交所上市，到2021年10月Facebook更名为“Meta”宣布进军元宇宙，再到如今各大厂在元宇宙赛道上争相布局，“元宇宙”的话题频繁地出现在人们的视野里，各界对其的讨论可谓是众说纷纭，各执一词。
三年前，商汤科技联合创始人、CEO 徐立在桌子上画了一条线，代表科技发展。然后又画了一条工业线。「科技和工业发展始终并行。但什么时候这两条线产生交集？」他问。
导读：在NIPS 2016大会上，著名研究者LeCun提出了预测学习（predictive learning）概念。在他的讲稿中，将机器学习比喻为“蛋糕”：
随着 ChatGPT 的推出，通用人工智能的时代缓缓拉开序幕。我们第一次看到市场在追求人工智能开发者，而不是以往的开发者寻找市场。每一个企业都有大量的数据：私有的用户数据、自己积累的行业数据、产品数据、生产线数据、市场数据等等。这些数据都不在基础大语言模型的记忆里，如何有效地将这些数据利用起来，是政府和企业在迈向通用人工智能的发展道路上面临的重要课题。
在当今数字化时代，电商业务正蓬勃发展。为了满足不断增长的电商市场需求，构建高效、可扩展的电商系统至关重要。Mall 项目是一套出色的电商系统，包括前台商城系统和后台管理系统，采用了现代化的技术栈，为您提供了构建电商平台的最佳实践。
近日，谷歌又推出了一款基于人工智能的音频编解码器—— SoundStream ，它是一款端到端的神经音频编解码器，可以提供更高质量的音频，同时编码不同的声音类型，包括干净的语音、嘈杂和混响的语音、音乐和环境声音。并且，谷歌宣布这是第一个支持语音和音乐的AI编解码器，同时能够在智能手机CPU上实时运行。
本文精选26个经典的工业互联网+人工智能案例，涉及的企业是业界主流一线企业，供大家参考学习。、
2019年3月，创新工场南京国际人工智能研究院执行院长冯霁代表创新工场当选为IEEE联邦学习标准制定委员会副主席，着手推进制定AI协同及大数据安全领域首个国际标准。
区块链作为一项新兴技术，被人们认为有可能会打破各个行业的现有模式。区块链技术的分散系统与当今使用的固有集中式操作系统是对立的。通过采用分散式数据库体系结构的形式，某些操作的记录和身份验证取决于多个当事方的协议，而不是一个单一的权威机构。
一提这些概念就言必称《终结者》、《机械姬》，哈尔9000，实际上是一种对大众的误导。
从人工智能的发展历程来看，GPT 系列模型（例如 ChatGPT 和 GPT-4）的问世无疑是一个重要的里程碑。由它所驱动的人工智能应用已经展现出高度的通用性和可用性，并且能够覆盖多个场景和行业 —— 这在人工智能的历史上前所未有。
神经网络搜索(NAS)的研究极大地推动了人工智能全民化的进程，即让各行各业的应用都具有智能。
这段时间一直在接触学习hadoop方面的知识，所以说对自然语言处理技术也是做了一些了解。网络上关于自然语言处理技术的分享文章很多，今天就给大家分享一下HanLP方面的内容。
以ChatGPT、Llama等为代表的大模型技术拉开了迈向通用人工智能的序幕，人工智能成为全球经济增长的重要驱动力，对各类产业的智能化带来全新的空间。根据普华永道的预测，到2030 年，人工智能可为全球经济贡献高达 15.7 万亿美元，超过中国和印度目前的产出总和。其中，6.6 万亿美元可能来自生产率的提高，9.1 万亿美元可能来自消费端的影响。对于制造业，人工智能一直是智能制造、工业4.0、工业互联网等领域的重要部分，在ChatGPT、Stable Diffusion等崛起前，质量检测、设备预测性维护等代表性的人工智能应用已经深度融入制造业，并且形成成熟的应用范式。
伴随着数字化转型的浪潮、万物互联时代的到来，5G、大数据、人工智能等信息技术的快速发展，云计算已经无法满足机器人、智能家居、无人驾驶、VR/AR、新媒体、智能安防、远程医疗、可穿戴设备、智能制造等场景对低延迟的高要求。
AI科技评论按：“算法”这两字在人工智能圈已然成为“高大上”的代名词，由于不少在校生和职场新人对它过度迷恋，多名 AI 资深人士均对这一现象表示担忧。李开复曾这样说到： 现在的 AI 科学家大部分是在科研环境中培养出来的，不但欠缺工程化、产品化的经验，而且对于错综复杂的商业环境也并不熟悉，更缺乏解决实际问题所必须的数据资源。 随着开源框架层出不穷，人工智能产品化和商业化进程不断加速，使得算法的门槛逐渐降低，但对工程的要求不断在提高。这种情况下，实际应用和工程能力基础扎实的技术人才变得异常抢手。 其实 AI
说起「数据中台」，很多人都不会感到陌生。但究竟如何定义「数据中台」？也许就会难倒一大批人了。
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