工业互联网这张大网如今已经覆盖了大半个制造业了，它以智能技术为主要支撑，通过打通设计、生产、流通、消费与服务环节，构建基于云平台的海量数据采集、汇聚、分析服务体系，支撑制造资源的泛在连接、弹性供给和高效配置...虽然在国家政策引导和企业数字化转型驱动下，我国工业互联网已经进入了快速发展期，形成了一个个平台，但其中真正有效益增长的并不是很多，那么阻碍我们发展的原因有哪些呢？...市面上成功的平台要不就是有强大的后盾（母公司），要不就是自身有过硬的技术产品，再加上我国本身在工业基础和工业专有技术方面与领先制造强国还有一定差距，多数工业互联网平台在工业机理模型和专业技术方面沉淀不足的原因...所以要想发展好工业互联网平台，不仅仅是要强化平台建设，还要强化企业上云和平台的试点应用。平台建设是工业全要素全链条的枢纽和工业资源配置的核心，不可或缺，但一味地只发展，没有场景使用，那也是白费力气。...应该根据国家政策，大力推动企业上云，推进企业智能化改造，打造数字化车间和智能工厂，让企业能用起来，实现“造”与“用”的良好结合，才能更好的发展工业互联网平台。
提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...同时也给出寻找好的研究想法的几种方法：组合法、类比法、实践法，兼顾摘果子和啃骨头。 不仅学术界需要好的研究想法，工业界也需要一个好的工作想法。...学生年代，作为老师的一个不成器弟子，学术上没有什么建树，幸运的毕了业。现如今到了工业界摸爬滚打，虽然换了个环境，但是发现生存的道理没变。 反面例子 不好的工作想法会加剧“卷”的用户体验。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap， show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。...所以不如提前考虑，哪些问题是纯数据驱动技术无法解决的。NLP和AI中的困难任务，如常识和知识推理，复杂语境和跨模态理解，可解释智能，都还没有可行的解决方案，我个人也不看好数据驱动方法能够彻底解决。
1、工业镜头的安装尺寸，接口 所有的摄像机镜头均是螺纹口的，CCD摄像机的镜头安装有两种工业标准，即C安装座和CS安装座。两者螺纹部分相同，但两者从镜头到感光表面的距离不同。 ?...手动光圈工业镜头是的最简单的工业镜头，适用于光照条件相对稳定的条件下，手动光圈由数片金属薄片构成。光通量靠镜头外径上的—个环调节。旋转此圈可使光圈收小或放大。...它可以将物镜得到的光学图像传输到十几厘米到几米远的地方。中继镜头从光纤束处理到图像后，再将其传送到摄像机的传感器上。通过光纤镜头取得的画面，其质量不如通过普通镜头取得的画面好。...安定镜头广泛应用在手提式摄录机、车载摄像机、空中平台摄像机和船载摄像机系统中。安定镜头可以抵消摄像机因风吹而引起的严重晃动。...三、工业镜头和民用镜头的区别 1、清晰度不同 镜头在成像面中心的分辨率是最高的，在边缘的差之。
平台工程的主要目的是在降低安全性和可用性风险的同时，有效地扩展开发人员的工作。开发人员平台解决了大规模开发可能带来的巨大成本和复杂性。...平台工程要取得成功，必须正确实施平台。由于组织对其平台需要定制化，因此不可能简单地购买现成的产品。...平台工程要取得成功，需要组织的全面支持。为了为内部用户构建更好的体验，需要消除孤岛。平台工程需要自己的团队才能成功；它不能仅仅被视为 IT 的延伸。...平台应帮助将正确的事情变成容易的事情，但精益平台团队及其用户（软件开发团队）之间应分担责任。 与组织对其工作流程进行全面改革时的情况一样，半途而废是不够的。...面向未来的平台工程 最终，平台工程的目标是鼓励开发人员（无论其团队或职能如何）使用平台，而不是在平台之外进行试验。
Reality AI 面向工业场景的嵌入式AI应用，如加速度传感器和震动传感器数据，环境音识别等，极大的扩展了 AI On-edge的应用领域。 ?...如以下视频，通过实时手机的加速度传感器的不同状态的数据，通过云端训练对设备的不同状态加以区分，预测加速度传感器设备的剩余适用寿命，并对设备异常加以推理和预测。 ? 或者可以识别不同的环境音- ?...支持如下的内置声音事件识别，并通过工具可自定义扩展支持更多的声音事件识别。除了支持NXP i.MXRT MCU系列外，更可以PORTING支持其他硬件平台，如Cortex M4。 ?...对于AI的工业级应用，有效的数据搜集和标记是AI模型训练和预测的关键，Reality.ai更可以提供详细的工具和指引 - ?...可通过如下链接了解更多内容，更可以下载白皮书 -- https://reality.ai/successful-data-collection-for-machine-learning-with-sensors-part
腾讯云副总裁、腾讯云智能产研负责人吴永坚表示，腾讯云在工业质检领域深耕多年，现已构建起包括工业质检训练平台TI-AOI、腾讯云TI平台等在内的AI视觉检测产品矩阵。...此次升级发布的工业质检训练平台TI-AOI，是面向工业视觉质量检测场景推出的零代码开发和交付工具，它以深度学习检测为核心，构建起一个高效、稳定的数据处理和工作流程。...此次成立工业AI质检生态联盟，是腾讯云工业AI质检生态的进一步深化。...通过搭建生态平台将进一步促进伙伴交流与合作，广泛吸纳质检合作伙伴，探索制定行业级规范标准，构建一个资源共享、互联互赢、共享成果的生态圈，进而推动工业AI质检持续创新和迭代。...腾讯云副总裁顾伟表示，未来，随着工业AI质检生态联盟的稳健发展，腾讯云也将继续深化与合作伙伴的协同，持续深耕细分赛道AI质检的痛点、难点，打造更多具有创新性和实用性的工业AI应用，助力行业实现智能化升级
私有云的特点就是在企业内部部署，不使用第三方平台辅助。有保密性高，安全性高，个性化私有定制的特点。那么如何搭建私有云平台呢？ 什么是私有云？...私有云计算相应的为企业提供了众多优势(包括自助服务、伸缩性和弹性)，通过专用资源提供额外的控制和定制能力，远远优于当地管理的计算基础结构。 私有云配图4.jpg 私有云的优势体现在哪里？...私有云往往会在防火墙的后面，而不是放在某个数据中心内。所以公司员工访问基于私有云的应用程序时，网络应该非常稳定，不会受到不稳定的影响。...私有云平台和公有云这两种形式的云平台都是可扩展、灵活的计算能力集群，通常是服务器包括管理在内的相关服务。公有云容易访问，通常由亚马逊、谷歌、微软等大公司提供。...另一方面，私有云仅供特定机构使用，可由idc数据中心服务器托管，使用自己的设备和位置，或者经常由私有云的第三方提供商管理，确保更新、服务质量和安全性。 私有云配图3.jpg
而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap, show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。...所以不如提前考虑，哪些问题是纯数据驱动技术无法解决的。NLP和AI中的困难任务，如常识和知识推理，复杂语境和跨模态理解，可解释智能，都还没有可行的解决方案，我个人也不看好数据驱动方法能够彻底解决。
概述 “‘工业互联网平台’将成为工业制造企业的标配”的命题既是基于工业生产企业现实情况的判断，又是对工业企业未来发展的需求判断。前途是光明的，但是道路是曲折的。...前途的光明是基于工业企业现实情况的洼地比较多，证明有很大发展空间；道路的曲折是基于需求方（国企和私企）是自己赚钱自己花和整体行业的思维相对保守而形成了壁垒。 2....评述 中国工业企业的改造升级、智能制造、数字化及智能化、工业互联网等面临的到底是技术问题、还是非技术问题？作为一名从业者，以什么样的开放心态、心胸面对甲方和市场竞争呢！...中央提到“既不走封闭僵化的老路、也不走改旗易帜的邪路”，对应现在工业行业来讲，既不能使用所谓的技术“坑”用户，任何一项技术都会被发展无情的抛弃，一个公司不可能靠这些混的长远；又不能掌握所谓的一项技术到处忽悠...“工业互联网平台”面对工业领域，也将以一种形态在工业领域占有一席之地。 ----
从点到面，AI首先运用在工业的哪一个环节，从何角度切入，都是需要想清楚的问题。...所谓工业，它有着自己的发展迭代速度，而稳定、安全是其不可违背的第一法则，这就要求厂商在智能化推进过程中要抓住材料物理属性等核心点，对“AI用在哪里、如何用”这些问题的思考进行更为深入的思考。 ?...因此在信息化的过程中，信息技术与工业的融入必然要顺应制造本身的发展，而在目前初期磨合阶段，从点到面，AI首先运用在工业的哪一个环节，从何角度切入就成为必须要想明白的问题。...据他们自己介绍，他们研发的协同仿真平台利用了区块链、云和互联网技术，目的就是将软硬件和人才资源虚拟化，实现各个环节资源的共享，同时消除了各个环节的可信问题。...对此，制造业信息化专家宁振波曾用二十字对可以预见的理想状态做出总结：状态感知、实时分析、自主决策、精准执行、学习提升。 但是从更为长远的角度来把控，智能制造最终能够延展的边界在哪里？
在百度的万源体系下，内置的 AppBuilder、AgentBuilder 两个应用开发平台，不仅已经让上述的想象落进了现实，而且两个平台的 SDK 也支持二次开发，让开发者细致入微的个性化需求得到满足...引进来，靠的是直接的激励，以及加入平台的便捷程度。这就要求 AI 操作系统足够开放，也能投入足够的成本用于激励，开办开发者大赛，让更多人加入进 AI 原生应用开发的行伍。...在争夺开发者的大战中，AI 操作系统的先发优势显然更加明显——一方面是能够首先获得一个更大的开发者群体，并且让他们更早在平台上完成产品，获得收益；另一方面是触达 AI 原生应用的 B、C 端用户更早，也能更早让开发者形成粘性...而要让人留下来，就得让开发者能够在平台上持续地获得商业收入和正反馈，最终实现用 AI 操作系统的“发家致富”——这才是 AI 操作系统能够提供给开发者的核心价值。...比如，在千帆平台上卖的最好的，是一个叫 ChatPPT 的演示文档助手，依靠亲民的价格和好用的功能，百元左右的价格，至今已经售出了上千单。
当我们使用AI搜索平台查找信息时，你是否曾好奇过，那些精准的搜索结果究竟是从哪里来的？是不是觉得AI就像个无所不知的智者，总能给出你想要的答案？...其实，AI搜索平台之所以这么聪明，是因为它们背后有着庞大的内容来源。作者：刘鑫炜互联网品牌内容营销专家蚂蚁全媒体总编今天，我们就来一起揭开AI搜索平台背后的神秘面纱，看看那些搜索结果都来自哪些平台。...在开篇之前，我们来做个测试，我们以《刘鑫炜写过哪些有影响力的文章？》为题在文心一言、天工AI、豆包、KIMI、腾讯元宝等几个AI平台进行搜索，看看它们的结果都来源哪些平台。...这些媒体平台不仅是AI搜索平台不可或缺的信息来源，更是确保信息时效性和准确性的关键力量。新闻网站以其丰富的新闻资源、快速的更新速度和广泛的覆盖范围，成为了AI搜索平台获取实时新闻的主要窗口。...AI搜索平台通过整合这些问答内容，为用户提供了一个便捷、高效的问题解决渠道。无论是日常生活中的小困扰，还是专业领域内的复杂问题，用户都能在AI搜索平台上找到满意的答案。
工业视觉缺陷检测是一种利用计算机视觉技术，对工业制品进行自动化检测，以识别和分类可能存在的缺陷的方法。它是现代工业生产中的重要环节，可以大大提高生产效率，降低产品缺陷率，提高产品质量。...图片图片图片成像质量是根本，好的算法可以锦上添花影响因素：图片图片该项目为医疗注射器缺陷检测，要求检观出汗射器是否有质量缺路(缺件或者多件)，检测对象分别为，胶暴、推杆承部 针尾品、针嘴、媒口、小较暴，...训练:使用改进的yolov8进行训练得到模型。模型上线:模型转换、量化等，使模型满足部署平台的上线要求，这里使用Aidlux进行部署。...不管是AI算法小白还是AI算法的老手都在这次训练营受益匪浅。...最后放上本次基于Aidlux平台实现工业视觉缺陷检测的效果视频的地址。https://www.bilibili.com/video/BV1GN4y197cD/
很多软件开发商非常看重这块市场，着手为个体商家或者小企业打造直播卖货系统，不过，市场竞争是激烈的，在开发模式逐渐雷同化的今天，直播卖货平台开发的突破点在哪里？...所以综合考虑，在未来的直播卖货平台开发过程中，务必要达到商城商铺一体化，即商城商铺都是一手搭建，配套开发，虽然这样成本有些高，但毕竟是共用一个后台，对于个体商家来讲，这样做可大幅度减少在商品管理上的时间...，而且商城也顺带加入了更多的营销点，再者，对于平台运营来讲，在后续升级过程中会更加方便。...二、在线商城功能要完善 若在直播带货平台开发过程中，一点确定了商城商铺一体化的模式，那么可就要对它的核心功能深入探究一番了，一个在线商城的基本功能大体包含：商品分类，广告位，购物车，商品管理（用于展示商品属性...除以上外，在直播卖货平台开发过程中，还要注意为平台预留出较多的开发接口，用于和其它第三方应用进行对接。 以上，就是在直播带货平台开发过程中，需要注意的突破点。
我六月底参加深圳的一个线下技术活动，某在线编程的 CEO 谈到他们公司的发版，说：“我说话的这会儿，我们可能就有新版本在发布。”，这句话令我印象深刻。...传统的单体应用，所有的功能模块都写在一起，有的模块是 CPU 运算密集型的，有的模块则是对内存需求更大的，这些模块的代码写在一起，部署的时候，我们只能选择 CPU 运算更强，内存更大的机器，如果采用了了微服务架构...可以灵活的采用最新技术 传统的单体应用一个非常大的弊端就是技术栈升级非常麻烦，这也是为什么你经常会见到用 10 年前的技术栈做的项目，现在还需要继续开发维护。...服务的拆分 个人觉得，这是最大的挑战，我了解到一些公司做微服务，但是服务拆分的乱七八糟。这样到后期越搞越乱，越搞越麻烦，你可能会觉得微服务真坑爹，后悔当初信了说微服务好的鬼话。...这个段子形象的说明了分布式系统带来的挑战。
对于想要在网络上建设网站的用户而言，首先需要为网站购买一个合法的域名，不过很多人对于购买域名并没有实际的经验，因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么买域名哪里好？域名供应商的选择标准是什么？...买域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址，只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站，并且域名和网址并不是相等的关系，域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现，提供域名的域名供应商在网络上是非常多的，那么买域名哪里好？域名供应商如何来选择呢？...其实有心的用户会发现，网络上的域名供应商虽然多，但不少域名供应商的都只是代理的性质，所提供的域名种类相对比较少，因此在选择域名供应商时应当尽量挑选那些一级域名商，这样可以选择的域名种类会更加丰富。...买域名哪里好？如何挑选域名供应商？
根据可用的信息，它可以从以下方面得出：(i) 围绕靶点的遗传关联，(ii) 靶点在与感兴趣的疾病相关的细胞或组织中的表达，(iii) 用AI/ML预测什么可能是一个真正的靶点，基于图的特征和已知批准的靶点的训练...实施 施维雅定义了实施Patrimony计算平台的三个迭代过程：概念验证、结构化和工业化。 概念验证是指在3个月内进行试点工作，目的是快速获得结果。...最后，工业化步骤旨在将现有的Patrimony平台转移到一个更可扩展的架构中，以便为随后应用于公司感兴趣的所有治疗领域奠定基础。...基于Patrimony在这些免疫炎症方面的有希望的试点应用，施维雅现在已经启动了工业化阶段，将其应用扩展到肿瘤学和神经学。...Industrializing AI-powered drug discovery: lessons learned from the Patrimony computing platform.
否则在各种同类软件不断刷新的当今，一个无法给用户提供较好体验的软件自然会被淘汰。哪里有服务好的应用性能监控呢？...哪里有服务好的应用性能监控 对于哪里有服务好的应用性能监控这个问题，现在应用市场已经出了很多的类似软件。...一些大的软件制造商或者云服务器商家出产的应用性能监控，一般可信度和质量是比较高的，它们拥有的研发平台是高科技的技术团队，对系统的研发和细节设置肯定是一般的小厂家所不能比的。...上面已经解决了哪里有好的应用性能监控的问题，性能监控在对应用进行实时分析和追踪的过程当中，如果发现了问题，它的报警渠道都有哪些呢？...以上就是哪里有服务好的应用性能监控的相关内容，随便在搜索引擎上搜索一下就会有很多品牌正规的监控软件出现，用户们按需选择就可以了。
谷歌的反转让人唏嘘，虽然其明确了“不会追求的AI应用”，但技术作恶还是人作恶的问题，AI伦理再次引人深思。 一 AI伦理的边界在哪里？ 如果说谷歌近期来不太平，那么亚马逊Alexa的日子也不好过。...智能相对论（aixdlun）分析师柯鸣认为，随着AI弊病的凸显，AI伦理问题也将日益得到重视。AI伦理的边界到底在哪里？首先应该明确几个问题。 1.机器人是否成为民事主体？...若企图以机器人的行为过失定罪于AI本身，确实行之过早。 2.算法的歧视会有失公平 人工智能在判断上失误的一个指责，是它经常会“歧视”。...那么，歧视的来源是哪里？是打标签者的别有用心，是数据拟合的偏差，还是程序设计哪里出了bug？机器所计算出的结果，能为歧视、不公、残酷提供理由吗？这些都是值得商榷的问题。...在这个视频中，Reben告诉AI开枪。Engadget在报道中说，如果AI足够智能以预测我们的需求，或许有一天AI会主动除掉那些让我们不开心的人。
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