广告和买量服务平台大量兴起，加上自媒体、新兴渠道TapTap等，推动了游戏营销工业化形成。如宣传时的图片尺寸、展示效果统一，使得创意素材能够批量生产。...根据《2020移动游戏全年买量白皮书》显示，网易、阿里游戏、腾讯等研运一体化的游戏厂商霸占买量公司榜前三位置。在头部买量公司榜中，游戏大厂、老牌买量厂商占8成，游戏行业寡头化趋势愈发明显。...“两化”，正是工业化的标志，也为游戏创造更高收入、更大利润的可能。 游戏营销工业化背景下，主流广告平台实现成功，并不是简单在于降低了买量成本，而是整体提高了买量效率。...所以对于游戏营销而言，成本降低只是表面，而提高生产力即效率才是其工业化的最终答案。加上游戏研发工业化，整个行业的品质和效率都获得了提升。 AI， 游戏工业化下一个突破点？...由AI分析得来的标准化模型，通过市场反馈不断调整，能够动态地经受市场重复验证。平台和厂商都总结出一套经过市场反复验证的方法论可以依循。反馈到游戏厂商这边，则会不忌惮于扩大营销投入。
分析如此大量和多样的数据被证明是具有挑战性的，因此需要一个合适的计算框架来确保良好的整合、适当的使用和可追溯性。...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。...后者包括训练人工神经网络以选择合适的治疗方式来接触给定的靶点，预测虚拟化合物的结合特性以及药理和ADMET特性，甚至通过使用生成对抗网络来创造新分子。 3.
JZGKCHINA 工控技术分享平台 尊重原创 勿抄袭 勿私放其他平台 热闹的人工智能 产业里很多人都受到来自商业AI热炒的影响，对AI抱有巨大的期望，甚至认为人工智能+制造，即是智能制造，这个说法有些片面...，但是，就目前来说，AI无论在商业还是工业，其实，都是还远非“智能”，确切的说，它一直走在发展的道路上。...对于自动化厂商来说，当然也可以基于数据驱动的方式来建模，因为，仔细想想，机器学习就是一个程序，那么这个程序运行在合适的硬件平台上也是可以的，编程语言可以是Python当然也可以是C/C++。...、视觉缺陷的判断、路径的调整）和执行（机器人或运动控制轴）紧密结合，实现真正的全架构工业AI与执行一体化。...自动化厂商机器学习优势在哪里？
，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。...+专场，AI 芯片专场，IoT 专场，投资人专场）的丰富平台，意欲给三界参会者从产学研多个维度，呈现出更富前瞻性与落地性相结合的会议内容与现场体验。...供应链的概念其实非常简单，就是要在合适的时间，合适的地点，把合适的商品交到合适的人手上。 为了提高啤酒的销售，我们要考虑几个问题。第一个问题是存货布局，我应该把这个啤酒存在什么样的仓库里面？...第五个问题就是需求预测，也就是说要知道客人想买什么样的货，在什么时间买。最后还有一个滞销处理问题。...在这个过程中，我们怎么找到合适的商品，在合适的时间、合适的地点面向合适的用户进行销售，还有我们相应的折扣应该怎么样设计，这些都是 AI 可能的应用。 为什么我一直强调供应链非常重要呢？
最近，电子工业出版社送了我一本书：「《一本书读懂AIGC：ChatGPT、AI绘画、智能文明与生产力变革》」。不禁感叹：现在连写书都这么卷了！...你打不过、想加入，但是发现你没钱买显卡：是的，一块计算显卡A100的售价在10万人民币左右，而自然语言处理大模型动辄需要几块、几十块的卡来开发和试错。试问有多少高校教师可以负担得起？...你想申请国家项目来买显卡：申请过项目的都懂，哪里会允许你用几百万来买显卡？...工业界的研究员」、像笔者一样的大头兵，你同样发现：一夜之间，昨天刚和老板说要做的事情突然变得不再重要： 你：我要做更简单更基础的学习理论，对现有的学习范式进行颠覆。...大模型的边界在哪里、什么样的数据可以测出来？ 小模型和大模型到底有什么区别、仅仅是benchmark得分不同吗？ 如何公平地评测不同大模型的能力？ 到底何为”AGI“?如今的评测是否是AGI评测？
王晋东 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 最近，电子工业出版社送了我一本《一本书读懂AIGC：ChatGPT、AI绘画、智能文明与生产力变革》，不禁感叹：现在连写书都这么卷了！...你打不过、想加入，但是发现你没钱买显卡：是的，一块计算显卡A100的售价在10万人民币左右，而自然语言处理大模型动辄需要几块、几十块的卡来开发和试错。试问有多少高校教师可以负担得起？...你想申请国家项目来买显卡：申请过项目的都懂，哪里会允许你用几百万来买显卡？...你想站出来反对大模型、要找它的漏洞，却发现：好的东西都是不开源的；你仅能从人家的输出结果上进行分析、并且人家的模型在快速迭代、可能今天有的问题、明天就莫名其妙被修复了…… 工业界 此时的你，如果是个工业界的研究员...大模型的边界在哪里、什么样的数据可以测出来？ 小模型和大模型到底有什么区别、仅仅是benchmark得分不同吗？ 如何公平地评测不同大模型的能力？ 到底何为”AGI“?如今的评测是否是AGI评测？
首先就是个数据，数据从产品的设计数据，它的工艺数据一直到他整个生产过程数据，他实时的数据的比对，你的标准数据把它实际数据差异在哪里，最后数据的管理大数据，AI的人工智能，包括他的整个分析能把数据的构架工厂的数据的应用平台制定数据的规范和标准...根据他的设计，买很好的那个材料，生产出很好的产品，在生产过程当中制定很好的管理思想，用很好的模型来管理工厂，用很好的工具来把我们的产品做好，虚实相应。要怎么去做呢？...首先我们要了解世界上的自动化控制语言，要了解自动化控制的协议，要了解控制一些机器人包括他的自动化控制的服务，包括无人小车，包括成像AI的一些算法这些东西我们要尽快的了解；第二个要有基础制造云的知识；还有工业物联网...；第四个是时序数据库，在整个的工业互联网建设工程当中时序数据库是一个很重要的；第五个是数字建模平台，在整个过程当中数字建模平台是今后所有管理者做工业的一个利器；第六个是数字孪生平台；第七个是微服务平台；...在企业基础制造云平台的基础上，构建一个开放共享、可复用、可众创的工业互联网平台，形成智能执照基础环境，支撑工业互联网平台的运行和智能制造App应用创新。
「积贫积弱」的工业智能背后，是什么阻挡了它落地的步伐，AI+工业的痛点又在哪里？...把工厂数据全都搜集起来，汇聚到一个平台，然后通过数据挖掘做分析，是非常典型的互联网企业或者 AI 公司的思路，但这种方式在工业领域未必能产生重大价值。...最重要的是我们能不能够看到客户要实现的价值点，痛点到底在哪里。」...10、经营理念亟待变革 对于 AI 公司或互联网企业而言，切入工业领域首先意味着理性看待与制定合适的 ROI。...对此宝钢工程总经理助理徐凯建议，AI 公司或互联网公司进军工业领域，一定要有耐心，工业 AI 与商业 AI 不同，工业场景的复杂性决定技术落地的不易，需要科技企业耐心持续投入，要加深对工业工艺的理解，要看重稳定持续的回报
不过，我觉得未来大的方向一定会大量通过人工智能解决现在工业生产生活中的大部分问题。...宋煜：其实CPU+GPU这种模式很大程度上还是依赖GPU的发展，因为真正的训练工作都是在GPU上进行，那么CPU的作用在哪里？...同时我们考虑到有一些用户会有保密性相关的需求，可能想要有自己的专利的考虑，那么对于这些用户，他们更希望我们提供一个平台，让他们在这个平台上去做个性化的设计，这就是Power Systems要解决的问题。...当然这个离最后落地，真正地去做交易肯定还是有一定的距离，还有很多的事情要做，包括到底什么时候该买，什么时候不该买。收益率，赔率，回撤等，因为买卖是有延时性的，在策略上还有很多要做的事情。...现在中国在提工业4.0，就是在做各种参数的标准化，一旦各种传感器以及检测技术的参数标准化之后，人工智能在数据的海洋里就会取得大量的信息，从而提升产品的质量控制。
在现场，哈工大机器人（合肥）国际创新研究院（下称「哈工大」）告诉AI科技评论，他们今年带来了两款软件和一款硬件产品：机器人智能云服务平台、HRG AIRT-ROS开发与学习服务平台、以及一款可穿戴式下肢助力器...哈工大重点向AI科技评论介绍了他们的「机器人智能云服务平台」，该平台是基于机器人大数据的智能机器人云端认知学习服务平台的重要组成部分，通过联网能够实现通信安全、远程监控、云端控制、异常预警、能耗分析（REA...）、健康指数（RHI）等等多种功能，哈工大告诉AI科技评论，他们是国内首家推出该云平台的单位，目前该平台已经可以支持目前市面上大多数主流工业机器人，对于工业机器人来说，监测机器人的实时状况非常重要，在这一点上...业界龙头都没有合适的盈利方向，跟随者们的日子可想而知。 但是近两年状况似乎有了改变，把研究「卖」给别人去研究，「以研养研」的方式慢慢流行了起来。...由此来看，虽然目前多足机器人还没找到更合适的商业化落地场景，但是学界和产业界都没有放弃对其的研究，并且自己摸索出了一套「曲线救国」的盈利套路来反哺自己的研究。
其实对AI巨头来说，对关键模型做瘦身，属于“政治”不正确。 吹捧超大模型，背后是算法平台的阴谋。只有牛逼的算法平台，才有足够强大的算力，才有资格训练大模型。...TensorFlow和PyTorch已经在工业界和学术界站稳了脚跟。 接下来，就到了算法平台的后半场，这涉及到深度学习技术栈中更加底层的部分，也是AI巨头们至关重要的护城河——硬件设施及软件优化。...烧钱买GPU搭建算法平台，只会让NVIDIA吃掉大部分红利。为此，巨头们开始自研AI芯片。 Google为了模型训练发明了TPU，微软也在生产Graph core硬件。...买AI巨头们PAAS或SAAS，将自己的身家性命放到巨头的平台上，走上被别人家平台绑架的道路。 但是，如果所有的模型，都能做到仅靠几块GPU并行训练就能满足的程度，那么强算力的平台又有什么吸引力？...但我们已经不能否认，强大的算力，强大的算法平台——是AI领域真正的技术高墙。
困~ 有人问用什么板子合适，还有的直接问我买。这个，建议大家买个二三十的模块就行，可以是NodeMcu，也可以是安信可的模块加一个底板，没必要买太贵的。...定义（转自网络）：一般都是一些软件工程师为特定的软件包、软件框架、硬件平台、操作系统等建立应用软件时的开发工具的集合。...再看一下乐鑫内部对SDK的描述：ESP8266 Software Development Kit (SDK) 是乐鑫为开发者提供的物联网 (IoT) 应用开发平台，包括基础平台以及上层应⽤开发示例，如智能灯...那么，SDK在哪里下载？ ? 找厂家！芯片厂家是乐鑫，所以去乐鑫官网找。...其实下面的操作主要参考安信可的网址： https://wiki.ai-thinker.com/ai_ide_use 但由于安信可的教程比较旧，所以这里做了一些调整。 1.
虽然说钱给的少了点，但是除了钱之外，微软的整个公司成熟的软件开发体系熏陶下的我，确实是我从学校毕业到进入工业界的第一个学堂。...撇开我在的机构，领导，我做的产品不谈，微软本身对应届生是非常宽容的，也给予了应届生足够多的时间和资源学习和提高，所以无论我到哪里工作，职业生涯发展如何，不能改变我对微软的支持。...微软一买，企业就软，几乎都成为定律了。GitHub这个全球开源社区最爱的活雷锋，估值高的一屁，其实没什么特别好的盈利模式。...微软这个号称拥抱开源，也在GitHub上投食了很多代码的公司，买GitHub我是没想明白。要是微软不去买的话，估计GitHub还能命长一点。...当然最后一个可能性是GitHub果然被微软买了，项目们纷纷跑去GitLab或者其他的开源平台，GitHub从此软了。
它应当更类似于一种引擎，像搜索引擎将互联网推向繁荣那般，它需要将AI在工业落地中的高频、低频、高价值和长尾等应用问题，全部串联起来，并起到加速发展的作用。 那么，这样的AI工业引擎，又该去哪里找？...剖其内部不难发现，它主要分为一个底层架构和两个平台： SenseCore：AI大装置 SenseMARS：火星混合现实平台 SenseFoundry Enterprise：方舟企业开放平台 SenseCore...除此之外，从平台角度来看，AI大装置打通了从数据处理、模型生产、模型训练、高性能推理运算，以及模型部署等等各个环节。...在AI大装置之外，商汤工业引擎还囊括了两大产品化平台。 一个是SenseMARS 火星混合现实平台，主要是通过AI感知、三维数字化和工业AR等技术，实现虚拟世界与现实世界的精准交互。...商汤工业引擎的另一个平台，则是SenseFoundry Enterprise商汤方舟企业开放平台，它是基于AI大装置核心能力做综合AI，专注各种长尾能力平台建设。
市场运营主要是为了获取新客，比如花钱买流量，把流量带回平台，这部分主要是依靠AdTech，俗称AdTech拉新。...比如，大部分互联网企业知道如何烧钱买流量，但流量来了没有办法进行科学的转化，这也是为什么我们看到90%的互联网平台都属于昙花一现。 这是一个巨大的痛点，也是一个巨大的市场需求。...首先，AI不是说做就能做的，是需要很多年的理论积累，Datatist的团队都是主攻AI算法的博士，包括我自己博士主攻优化算法，博士后学的是机器学习算法，我的导师是美国白宫顾问，全球工业AI的领袖，我之前的团队几乎每年获得了全球...与此同时，不同的活动完成后，我们也要去做渠道归因，评判这个活动是否能带来合适的转化。有时候，平台系统能自行生成事件分析，但数据人员可能还希望能够自己做深入研究。...再在工业和互联网行业实践达到百发百中的效果。现在围绕智能运营的创业 ，就是将这个技术标准化产品化出来，都是当初那条线的延展。
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】这个天猫双11，酷炫的AI技术，为你我打造了一场如梦似幻的沉浸式购物之旅。 今年双11，你买什么了？...尺码不合适要退换？没问题，快递一来一回，再多等十天半个月吧。 实体店购物虽然累，但可以踏踏实实试衣服，尺码不合适立马调换。...作为「双十一」顶流平台之一，天猫每年其实都在做一件事：让网上购物向实体店体验靠拢，最好是能无缝对接。 所谓「沉浸式购物体验」大概就是这个意思。...而现在随着AI技术的革新，产品形态的创新，也变得千变万化。 如今这个时代，恐怕很少有人没在直播间买过东西了。这种边看边买的购物体验，越来越被大家广泛接受。...为此，阿里想到了学术界研究已久的神经渲染算法（NeRF），并在之后首次实现了在工业界的规模化落地。
实际工业生产中不仅要有模型算法，也要适配合适的硬件和部署方案，这样算法才能转化为生产力。...本次飞桨产业实践范例库联合OpenVINO开源工业缺陷检测的产业应用方案，提供了从数据准备、模型训练及优化的全流程可复用方案，并基于Intel平台进行模型部署，降低产业落地门槛，适用于钢铁、纺织、3C等多种制造业场景...使用OpenVINO的auto-device方案，在异构平台上自动选择最合适的算力单元部署模型，高效适配不同规格的Intel硬件，减少系统开发周期。...通过多路工业IP摄像头拍摄钢板表面得到RGB图片，并通过交换设备将图像数据送入Intel平台进行视觉分析。该方案可以识别不同的缺陷种类，并得到其位置信息。...完整代码实现：提供可一键运行的代码，在“AI Studio一站式开发平台”上使用免费算力一键Notebook运行。
深度学习框架属于AI的底层技术创新，一旦这些技术被套上枷锁，千行百业的智能化转型将被制约，甚至会影响国内第四次工业革命的进程。...我们不妨从盘点和回顾的视角，梳理下深度学习框架的周期演变，在从学术圈走向工业界再到产业化的历程中，找寻属于中国企业的机会和挑战到底在哪里。...相比于豪掷千金买技术、团队、人才的巨头，很多初创企业常常被各种因素束手束脚，结局在一开始就注定了。...不过，谷歌无意在学术圈画地为牢，早早将目光瞄向了工业界，得到了英特尔、英伟达等硬件平台的配合，向全球开发者免费供给AI库与工具，并在2015年推出了专门为TensorFlow框架打造的计算神经网络专用芯片...其中被频频强调的EasyDL，是百度基于飞桨深度学习框架构建的零门槛AI开发平台，开发者上传数据并标注后，即可训练相应的模型部署应用。
2022年4月18日消息，近日，AI蛋白质设计平台公司分子之心 (MoleculeMind) 宣布，公司已完成数千万美元天使轮融资，由红杉中国领投，百度风投、生命园创投基金、neuX capital 芯航资本...本轮融资将用于进一步扩大团队、AI蛋白质平台的持续进化，以及科研成果的产品化转化。 许锦波是分子之心创始人兼首席科学家、知名计算生物学家，他表示:“蛋白质是大自然最壮观的机器。...分子之心 分子之心是一家AI蛋白质设计平台公司,基于许锦波的科研成果,分子之心继续研发“AI蛋白质预测与设计”,自主研发了AI大分子优化与设计平台“MoleculeOS”,运用数据驱动的深度学习方法,帮助生物技术专家快速识别和产生最合适的蛋白质...,以快速将实验室研究成果规模化投射到工业级应用。...这一平台既可用于多肽、抗体、酶和小蛋白的研究和设计，将大分子创新药的研发变成可预测、可编程，为药物研发全流程提效，也可加速工业、农业等领域的蛋白质发现与设计，进而为人类健康及社会发展进步带来更大的福祉。
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