7月19日，腾讯云在工业质检合作伙伴沙龙暨生态联盟发布会上，宣布升级发布工业质检训练平台TI-AOI 2.3版本，并携手首批合作伙伴成立工业AI质检生态联盟，共同推动人工智能技术与实体产业深度融合，助力行业加快发展新质生产力...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。...做好工业AI质检项目，需要“光、机、电、软、算”软硬件一体化的系统工程能力。...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。
镜头是机器视觉系统中的重要组件，对成像质量有着关键性的作用，它对成像质量的几个最主要指标都有影响，包括：分辨率、对比度、景深及各种像差。...镜头不仅种类繁多，而且质量差异也非常大，但一般用户在进行系统设计时往往对镜头的选择重视不够，导致不能得到理想的图像，甚至导致系统开发失败。...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。...如果目标不反射红外光，或目标将所有红外光都反射到了其它方向，从而致使摄像机接收不到回光，或目标超出了系统的工作范围，都将无法触发系统的自动聚焦功能。
域名现在也被列入了一种无形资产，也被国家越来越重视，很多域名都不能随便使用了，那么我们在选择创办网站的时候，服务器和域名是必不可少的，域名在哪里买比较好呢？在购买的时候还需要注意哪些事项呢？...域名在哪里买比较好 域名在哪里买比较好，最好是选择那些大型靠谱的交易平台，如果是注册域名的话就去那种大型的域名注册商。...当然，在交易的时候去专业正规的交易平台购买域名，我们的权益就会有所保证，而且在后期维护的时候他们也会更加地负责。...购买域名的时候有哪些要注意的 在域名购买之前我们要考虑的因素也有很多，首先就是域名的长度。...以上就是域名在哪里买比较好的相关信息，我们在注册或购买域名时候需要注意的一些内容，大家如果还有什么疑问的话，也可以上网自行搜索。
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
计算机互联网的世界丰富多彩，在互联网领域有很多我们看不见摸不着，但是又的确存在的东西，就拿互联网网站的域名来讲，这里边就有很多的知识，我们在个人做网站的时候少不了购买的就是域名和服务器，那么一般来讲去哪里买域名更加靠谱呢...去哪里买域名比较好 去哪里买域名其实现如今我们普通人在购买域名的时候，只需要找到靠谱的域名交易平台就可以了，一般来讲这些交易平台都是非常正规的，选择那些大型可靠的平台，在交易之前想清楚自己想要什么，然后联系卖方进行交易就可以了...在购买域名的时候要注意些什么 在购买域名的时候，其实也是有很多需要注意的点。...首先我们一定要清楚我们购买域名的地点是哪里，可以通过朋友推荐也可以是自己通过官方渠道购买，千万不要贪图便宜去那些小的商家购买，毕竟购买域名不是一次性的，它可以用好久，不能贪小便宜而损失了自己，其次在购买域名的时候...以上这些就是去哪里买域名以及购买域名时需要注意的那些点，其他再有什么不懂的地方也都可以上网查询。
最近一年，AI领域出现了很多迁移学习(transfer learning)和自学习(self-learning)方面的文章，比较有名的有MoCo，MoCo v2，SimCLR等。...半监督方法的代表是自训练，其使用少量的标记数据和大量的未标记数据对模型进行联合训练。...但谷歌最新的研究表明，在数据量足够的情况下，至少在目标检测任务上，采用自训练得到的预训练模型对检测结果的提升要显著优于监督预训练与无监督预训练模型。...横轴-使用COCO数据集的比例 第二个实验表明，如果主任务(目标检测)的训练集尺寸较小，使用监督方式的预训练模型可以帮助提高检测结果，但随着主任务训练集的增大，使用监督法得到的预训练模型的收益越来越低，...在语义分割方面，研究者也证明了自训练的预训练方式比监督式预训练可以达到更好的效果： ?
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。...可以看见，目前国内智能制造系统升级投入的主力还是在汽车领域。...他们曾提到，不同于消费电子行业，工业有自己明显的行业特点：对系统安全、设备稳定有着极高的要求，且发展迭代周期慢。...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。
而新近推出了 AI 操作系统“万源”的百度，正通过万卡集群上的有效训练时长占比超过了98.8%，线性加速比和带宽有效性都达到了95%的“尖子生”成绩，让业界看到了新希望。...在百度的异构计算平台“百舸”上，单一训练任务下，多家厂商的上万张芯片相互协作，百卡性能损失3%，千卡损失不超过5%，硬生生用技术把异构算力协作的效率提了上来。...，优化并行策略，通过自适应算法自动实现TP（张量模型并行）、MP（模型并行）、PP（流水线并行）不同的并行策略的参数设定，迅速拿准并行化策略，处置训练任务的底层设置。...今天的百度，已经跑出了一条路——一云多芯、单任务多芯片的异构之路； （业界领先的单一任务一云多芯大模型训练解决方案） 而其他玩家想要跑通这一套体系，进而在这一套体系上打造新的 AI 操作系统，在 AI...归根结底，算力和大模型再强，使用者用不顺手，没法把大模型用进场景，将 AI 的能力用到极致，AI 的操作系统就也只能是空谈。 到了这一层，AI 操作系统面临的就不再只是一个技术难题。
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？...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搜索平台通过实时抓取这些新闻网站的内容，确保用户能够第一时间获取到最新的资讯，不错过任何重要事件的发展动态。广播电台和电视台，则以其独特的音频和视频内容，为AI搜索平台增添了更为丰富的信息维度。...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。
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。
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。...这项工作的意义在于理解视觉数据，让智能体采取行动并执行任务。 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。...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。...当然，不用说特别细节，哪怕只是弄清楚它的身体如何移动，移向哪里，已经是一项相当重要的任务。
本文首先介绍了工业废气检测系统的研究背景意义，同时结合国内外气体检测技术的发展现状，提出了基于ZigBee的工业废气监测系统设计方案。随后本文简要介绍了ZigBee技术并提出了系统总体设计方案。...最终，成功设计完成了基于ZigBee的工业废气监测系统。...根据系统的系统实际应用的工业现场环境，并结合我国气体浓度监测技术的发展现状，要求基于ZigBee的工业废气监测系统具有以下两个特点。...本章主要对基于ZigBee的工业废气监测系统在中小型工厂生产中的市场需求进行了分析。 3. 提出了基于ZigBee的工业废气监测系统的总体设计方案及上位机监控方案。...外部管脚有模拟输出（AO）、SCL、SDA、地址引脚（A0-A2），四个模拟输入（AI0-AIN3）。其中地址引脚用来对硬件地址编程，从而可对连接到I2C总线上的8个PCF8591模块进行选择。
《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。...它也算是目前该领域前沿研究的集大成者，很适合想了解MLSys却又不知如何下手的萌新去围观。 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。...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。
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。...但是上线不到一天，Tay 就被“调教”成了一个满口叫嚣着种族清洗、粗野不堪的极端分子，微软只好以“系统升级”为由将其下架。 微软机器人Tay的极端言论 这着实让人细思极恐。...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？...同样，随着AI入侵招聘领域、金融领域、智能搜索领域等等，我们所训练出来的“算法机器”是否能够真正的万无一失。在求贤若渴的当代社会，算法是否能够帮助公司选出千里挑一的那个人，这都有待考究。...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。”
QQ截图20200619170811.jpg CMMS的全称是：Computerized maintenance management system，可译为：计算机化的设备维修管理系统 EAM的全称是...可翻译为企业固定资产管理系统 该用CMMS系统还是EAM系统？这个争论辩论已经进行了多年。从18世纪末的第一台机械织机到20世纪的生产线，制造随着时间的推移而发展。...在过去的几十年中，制造过程(从原材料转化到成品）已得到软件系统的支持。 固定资产维保，库存管理，工作单生成和工作计划已成为制造过程中的关键组成部分。...EAM VS CMMS QQ截图20200619165644.jpg CMMS是用于资产维护的专业软件。 CMMS系统已经存在了35年以上。...在CMMS系统之前，使用打孔卡来提醒工厂技术人员完成任务。大型计算机和对自动化的强调引入了CMMS系统，该系统在一些核心领域（如工作单，库存控制和预防性维护）实现了手动流程的自动化。
成品质量检验是工业生产最后必不可少的环节，随着我国工业化的蓬勃发展，工业产品日益迈向高端化、精密化，对于工业产品的质量检验要求和投入成本也在不断提高，产品质检涉及到比以往更多维度、更多零部件、更高精度的识别...针对产品质检需求，可以借助AI边缘智能网关的视频识别算法，实现更高效、更精准、更智能的产品质检，适应长期发展需求。...基于AI边缘智能网关的工业质检应用佰马AI边缘智能网关，针对工业生产领域的视觉识别分析应用研发，具备高性能、低功耗、环境适应性强等特点。...基于AI智能边缘网关，搭配工业摄像机实现AI视觉成品质检，能快速识别分析工业成品外观，实现对裂纹、划伤、脏污、缺损、变形、毛刺、异色等问题的分辨、记录和上报，提升质检效率，大幅降低质检过杀率与漏检率，且准确率不会随着时间降低...针对不同门类的工业产品，可按需定制开发视觉识别算法，满足对不同产品外观、特性、标准的识别应用，无需重新部署系统，适应智能柔性生产线的需求。
随着科技的发展，工业控制系统逐渐的接入互联网，而当前互联网上存在着大量的攻击，直接影响着工业控制系统的安全，工控系统面临的安全形势也越来越严重。...2010年的伊朗震网病毒事件、2011年的duqu木马事件、2014年的Havex、2015年的乌克兰电力事件都在用事实证明了工控系统的安全形势严峻。...为了增强工业控制网络安全，很多研究人员都采用蜜罐技术对系统进行防护。蜜罐作为一种主动防御技术可以吸引攻击，分析攻击，推测攻击意图，并将结果补充到防火墙、IDS以及IPS等威胁阻断技术。...，采用虚拟仿真、真实设备、真实系统、IDS、数据解析工具以及数据分析技术等综合构建的网络体系进行入侵诱捕。...近年来，随着工控安全形势的严峻，蜜罐技术被越来越多的应用在工控领域，从协议的仿真做起到工控环境的模拟，交互能力越来越高，结构也日趋复杂。
build 25.151-b12, mixed mode) 默认安装位置 /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_151.jdk/Contents/Home 中间的...默认安装位置 /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_151.jdk/Contents/Home 中间的 jdk 目录可能会根据版本而不一样，但路径都是这样的
1 简介 PyText是基于NLP深度学习技术、通过Pytorch构建的建模框架。PyText解决了既要实现快速实验又要部署大规模服务模型的经常相互冲突。...它主要通过以下两点来实现上面的需求： 通过为模型组件提供简单且可扩展的接口和抽象， 使用PyTorch通过优化的Caffe2执行引擎导出模型，进行预测推理。...支持分布式训练（在PyTorch 1.0中使用新的C10d后端） 参考实现和预训练模型论文：Gupta et al. (2018): Semantic Parsing for Task Oriented...）等的预训练模型。...主页: https://facebook.ai/developers/tools/pytext 官方博客: https://code.fb.com/ai-re…/pytext-open-source-nlp-framework
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