人工智能系统如何实现知识的表示和推理？...在2021年世界人工智能大会上，由AI TIME组织的“图神经网络与认知智能前沿技术论坛”中，清华大学计算机系教授李涓子围绕“知识图谱与认知推理”做了主题报告，从问答系统的角度解释了AI如何实现认知推理...图 2：认知推理框架 以下是报告全文，AI科技评论做了不改变原意的整理。 1 认知 VS 知识 图 3：本体 认知是人获取并应用知识的过程，知识图谱是人表示客观世界认知的一种形式。...诺贝尔经济学奖获得者丹尼尔卡尼曼提出，在人的认知系统中存在系统 1 和系统 2，其中系统 2 进行较慢的逻辑化、序列化的推理。...3 可解释的认知推理 图 13：问答系统 我们团队从图灵测试出发，尝试在问答任务中探索可解释的认知推理技术。
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。
定义什么是工业控制系统，它们为何如此重要，以及保护它们的独特挑战。 欢迎阅读关于工业控制系统 (ICS) 网络安全的多部分系列的第一部分：ICS 安全简介。...在第一篇博文中，我们将向您介绍这些系统是什么，解释它们为何如此重要，并概述保护 ICS 的独特挑战。 什么是工业控制系统？ 工业控制系统用于管理、指导和调节自动化工业过程的行为。...另一方面是大规模、复杂的环境，需要多个不同的系统协同工作，以实现工业设备功能的自动化。...业务系统——企业级服务，使用 ICS 运营数据和遥测技术进行业务应用程序，如计费、建模、趋势和报告。这些系统不被视为工业控制网络的一部分。 为什么要关心 ICS？ 工业控制系统基本上无处不在。...必须精心计划因对这些系统进行更改或安装更新而导致的任何停机时间，以确保将服务中断降至最低水平。 虽然它们可以处理复杂的工业应用，但工业控制系统具有内在的简单性：它们控制着它们设计的过程，仅此而已。
成本在大规模系统中或系统中有多个LLM时，会消耗大量预算，因为LLMs使用大量资源进行处理，作为一个MLE，找到一种利用资源的方法将为系统带来财务效益。例如，降低每次请求的成本。什么是vLLM？...许多系统在服务LLMs时花费了大量的资源，然而，使用简单的方法部署时响应时间却很差。...为了集成到您的系统中，vLLM提供了一个简单的接口，让机器学习工程师通过Python接口进行开发，您可以在不使用复杂包或依赖的情况下将其集成到您的系统中。vLLM的秘密武器是什么？...在ROCm（AMD GPU）上，相反，支持FP8_E4M3以满足常见的推理标准。...通过减少KV缓存的使用，系统能够处理更大的负载并更快地进行推理。
因此，多卡并行被视为AI大模型推理的必然选择。 但现有的推理系统仍旧存在不少弊端。 比如需要用户对通信、内存等各部分协作进行手动管理，需要额外编译等……导致用户使用门槛居高不下。...为此，大规模并行AI训练系统Colossal-AI团队提出了大模型推理系统Energon-AI。...而当前的深度学习推理系统，主要面向多实例单设备以及单实例单设备的简单推理场景，忽视了AI大模型推理所需要的单实例多设备的挑战与机遇，Energon-AI系统正是为了解决这一痛点而生。...△模型参数的迅速增长[https://arxiv.org/abs/2111.14247] Energon-AI系统设计 面向AI大模型部署，Colossal-AI团队设计了单实例多设备推理系统Energon-AI...△Energon-AI超大模型推理系统示意图 Energon-AI系统设计分为三个层次，即运行时系统（Runtime）、分布式推理实例（Engine）以及前端服务系统（Serving）： Runtime
使用 Serverless 进行 AI 预测推理 概览 在 AI 项目中，通常大家关注的都是怎么进行训练、怎么调优模型、怎么来达到满意的识别率。...而常规的部署方案，通常都是将模型部署到一台独立设备上，对外以 API 接口的形式提供服务，业务模块或前端 APP 等所需预测推理能力的位置，通过调用 API，传递原始数据，由 AI 推理服务完成预测推理后...而对于 AI 推理来说，其调用需求会随着业务的涨落而涨落，会出现白天高、夜间低的现象，而和 AI 训练时的较固定计算周期和运行时长而有所不同。...同时，目前上面提供的 AI 推理，由于比较简单，并无需使用 GPU。而在模型较复杂，计算量较大的情况下，使用 GPU 将能进一步加速推理速度。...GPU 的使用，可以为 AI 推理的速度带来数量级的加速，将有些需要使用 CPU 秒级的推理，降低到使用 GPU 的10ms级。
而从较为成熟的AI质检领域，我们可以窥视腾讯布局智能工业的情况和实力。 一方面，自动化检测系统和人工相结合，提高准确率。...基于腾讯优图AI技术，腾讯构建自动化缺陷分类和检测系统，覆盖了大部分人工目检工作，“智能化+人工”检测大幅度提升质检的精细化、精准化程度，极大的提升生产效率。...据悉，腾讯AI质检系统已经在PCB板缺陷检测、锂电池缺陷检测、面板缺陷检测等多个方面得到落地应用。...为此，百度大脑开放了智能视频监控开发平台，可针对不同企业视频监控系统的智能化升级，强化工厂生产安全条件，降低企业开发成本。...据悉，包括大恒图像、拜耳、小零科技等诸多企业都是百度AI质检系统的受益者。 除此之外，AI人才培养，也是百度“ALL in AI”目标里的重要环节。
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- ?...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
「视频结构化」是一种 AI 落地的工程化实现，目的是把 AI 模型推理流程能够一般化。它输入视频，输出结构化数据，将结果给到业务系统去形成某些行业的解决方案。...实现思路 有一个 AI 模型与一段视频，如何进行推理呢？...视频流：OpenCV 打开视频流，获取图像帧 前处理：图像 Resize 成模型输入的 Shape 模型推理：AI 框架进行模型推理，得到输出 后处理：将输出处理成期望的信息 例如，目标检测：解析框的位置和类别...该流程，这里把它分为了输入、推理、输出，都是一个个任务节点，整体采用 Pipeline 方式来编排 AI 推理任务。输入输出时，一般会用 RPC 或消息队列来与业务系统通信。...、二是对接业务系统，还可能要去适配新的摄像头或硬件平台。
浅谈工业级推荐系统 我于2020年8月受“第一届工业级推荐系统研讨会”的邀请，做了题为“工业级推荐系统最新的挑战和发展”的主题演讲。...工业级推荐系统及其生态系统 ---- 工业级推荐系统和学术研究中的推荐系统最大的一个区别，也是最容易忽视的一个区别在于，前者往往是某个产品中的一个环节，甚至有时候是一个很小的环节。...工业级推荐系统作为复杂的软件系统 ---- 这里要提到的最后一个工业级推荐系统的特性，也是推荐系统的学术研究往往会完全忽视的，那就是工业级推荐系统往往是一个复杂的软件系统。...从软件系统的角度来看，工业级推荐系统和推荐系统研究有着比较大的差别。...总结点评 ---- 我们在这一篇文章中为大家阐述了三个工业级推荐系统的重要特征。这三个特征都有别于推荐系统的主流学术研究，但都是推荐系统应用到工业界产品中所需要思考的问题。
这些系统通常位于企业数据中心。...服务器提供：企业活动目录 (AD)内部电子邮件客户关系管理 (CRM) 系统人力资源 (HR) 系统文件管理系统备份解决方案企业安全运营中心 (SOC) 第 4 级：业务网络 本地站点业务用户的 IT...基本传感器和执行器使用现场总线协议的智能传感器/执行器智能电子设备 (IED)工业物联网 (IIoT) 设备通信网关其他现场仪表 理想情况下，到 ICS 的远程连接应该通过 IT 和 OT 段之间的非军事区...为了工作场所的安全，工业环境中的工作人员定期参加安全会议并穿戴个人防护设备。将这些措施与安全远程访问连接所需的步骤联系起来有助于让远程用户相信它们的重要性。...此外，关键基础设施安全局 (CISA) 为“配置和管理工业控制系统的远程访问”[1] 提供了指导。尽管它于 2010 年发布，但该指南在今天仍然非常重要。
安全 ICS 架构的 Purdue 模型和最佳实践 在本系列的第一部分中，我们回顾了工业控制系统 (ICS) 的独特沿袭，并介绍了保护 ICS 的一些挑战。...普渡企业参考架构简介 Purdue 模型创建于 1990 年代初期，旨在为工业控制系统和业务网络之间的关系定义最佳实践（或使用可互换的术语，在 OT 和 IT 之间）。...示例包括： NIST 网络安全框架 (CSF) NIST 800-82（工业控制系统安全指南） ISA 99.02.01/IEC 62443：工业自动化和控制系统的安全 NIST Cybersecurity...Purdue 模型对这些指南和出版物的影响很明显，它们都促进了工业网络环境中系统的有效分段和隔离，并要求在它们之间的边界进行安全控制。...智能电子设备（IED） 工业控制系统随处可见，例如监控和数据采集 (SCADA) 或分布式控制系统 (DCS)，IED 是添加到 ICS 以实现高级电力自动化的设备。
AI推理系统如何生成一次完整的响应？⑴ 预填充/提示（Prefill）：模型从用户那里获得输入序列。基于此输入，模型预测第一个输出token。...相比AI训练，AI推理只有前向传播过程，计算量相对较低，但需要快速的生成下一个token。...AI推理对网络的需求超高频率AI推理流量虽然远小于训练时的网络流量，但值得注意的是，推理需要在很短的时间内完成，每个token在每一层产生2次流量，并要求在极短时间内传输完毕。...开放与兼容性AI推理进程涉及应用已训练好的AI模型进行决策或识别。...这便要求基础设施具备相当的开放性——网络不但要连接底层的异构算力（GPU、CPU、NPU）系统，还需要实现与上层管理系统的对接集成，例如与基于K8s的算力调度平台、已有的云管平台等等。
主动推理研究所&主动推理生态系统。...扩展主动推理生态系统。主动推理生态系统的恶劣性使我们能够对各种考虑领域采取积极主动的方法。在该研究所，我们在应用于上述挑战领域的努力和主动推理生态系统的新兴需求之间建立了协同作用。...AI】。2023.可用:http://arxiv.org/abs/2306.04025 34.保罗A，赛义德N，达科斯塔L，拉齐A。论主动推理中的有效计算。arXiv【cs。LG】。...2022.doi:10.5281/zenodo.6904427 90.福克斯的积极推理:对不同类型社会组织的适用性解释通过参考工业工程和质量管理。熵。...从基本原理设计智能生态系统。arXiv [cs。AI】。2022.可用:http://arxiv.org/abs/2212.01354 110.盖亚吸引子。一个行星人工智能副驾驶网络来克服元危机。
基于符号主义的专家系统的衰落，让人们一度认为人工智能已走到尽头，2012 年的深度学习又点燃了希望，如今它已统领 AI 领域。随着系统规模越来越大，训练时间和资金成本也在不断膨胀。...根据斯坦福大学以人为本人工智能中心（HAI）基础模型研究中心（CRFM）的说法，「它（大模型）代表着构建 AI 系统的一种新的成功范式，在大量数据上训练一个模型，并使其适应多种应用」[2]。...SMore ViMo 智能工业平台的系统架构。 这条路的重要特点是比较好地平衡了敏捷、个性化与低边际成本。...，并满足特定工业任务的要求，让不会编程的工业专家也能训练 AI 模型。...「只有当计算机系统可以突破工业落地中的几大难题，实现自动算法组合和部署，人类仅需参与少量定制化算法设计时，AI 的跨领域规模产业化才具备实现的可能。」贾佳亚曾表示。
AI视觉识别，主要是利用人工智能算法对图像或视频数据进行分析和处理，以提取关键信息并执行筛选、判断、预警等任务。AI视觉识别涵盖多种应用，如人脸识别、目标检测和识别、图像分割、行为识别、视频分析等。...本篇就简单介绍一下AI视觉识别的应用场景。1、质量控制和检验在制造领域，AI视觉识别可用于检查生产线上的产品是否存在缺陷，确保产品质量稳定，减少残次品。...3、智能安防在公共安全领域，AI视觉可以识别和跟踪公共场所中的在逃嫌疑人，以及可用于安全管制区域的访问控制。...5、智慧零售在零售领域，AI视觉识别可以通过监控店铺客流、货架消耗来分析营销和库存水平，提升店铺经营效率。6、智慧农业AI视觉识别可以通过空中或地面图像，识别监测作物生长状态、健康状况、病虫害情况等。...随着技术的不断进步，AI视觉识别在各行各业得到越来越普遍的应用，佰马科技面向AI + 物联网应用融合发展，推出多款AI智能网关，广泛应用于安全生产、智慧城市、智慧商业、智能制造、危险化工、校园安全、消防安全的行为监测
本期飞桨EasyDL工业行业AI落地场景&案例课程，将重点分析工业质检、安全巡检、可预测维护等行业场景，助力工业企业AI技术的引入，让工业生产变得越来越智能。...工业能源消耗预测和优化 “双碳”目标下，2025年钢铁行业碳排放需降低99%以上，这无疑是一场广泛而深刻的系统性变革，高效的能源管理关乎制造企业经营效益提升和可持续发展。...3月8日，飞桨EasyDL工业行业AI落地场景&案例课程《工业能源消耗预测和优化》将给您带来一种AI驱动的节能方式——“预测性节能”，即多设备组合、负荷可变、利用人工智能算法对原有的控制系统进行优化的一种新的节能方法...，它可以实现： 从依赖人的经验到系统智能计算最优 从滞后的应激式调节到前瞻的预测性调节 从模糊的问题诊断到准确的根因判定与改善 此外还会基于某工业园区新能源发电预测和离散制造企业冰机能耗优化实际应用案例...3月22日，飞桨EasyDL工业行业AI落地场景&案例课程《厂区24H安全管理、异常监测》将分析AI助力厂区安全的全要素管理，并以某生产环境现场为案例，讲解AI如何辅助人工进行安全隐患的判断并及时预警，
伴随人工智能的极速发展，AI工业也随之大放异彩，工业质检是整个制造中一个非常重要的环节，传统人工工业质检缺乏统一性标准，人工质检效率低，人工质检失误多，制造企业招工难，AI智能质检也随之被各大AI公司看好...，AI质检具有天然优势，成本低，效率高等，但如何工业AI质检有效落地是我们面临的一个巨大挑战，工业有本身行业的特殊性，质量标准，生产工艺，产品多样性都给AI质检系统带来阻力。...今天一篇“AI工业质检之以图搜图引擎”带大家如何解决工业漏检问题，如何回溯漏检历史现场。...01 产品功能/使用 工业质检主要指标问题：过杀与漏检， 过杀是指工业产品是完好样品被AI质检系统判定为缺陷样品，漏检是指工业产品是缺陷样品被AI质检系统判定为完好样品，漏检的分析问题定位也是整个AI质检系统最难课题之一...四大系统 交付快捷 打造4大系统覆盖从数据到应用服务的端到端需求，实现模型全生命周期管理，帮助企业快速搭建工业智能平台的一站式解决方案，算法模型交付即可用。
Kubernetes 的关键特性如何自然地满足 AI 推理的需求，以及它们如何使推理工作负载受益。...Kubernetes 的许多关键特性自然适合 AI 推理的需求，无论是 AI 驱动的 微服务 还是 ML 模型，几乎像是专门为这个目的而设计的。让我们来看看这些特性以及它们如何使推理工作负载受益。...性能优化 虽然 AI 推理通常 比训练资源密集度低，但它仍然需要 GPU 和其他计算资源才能高效运行。HPA、VPA 和 CA 是 Kubernetes 能够提高推理性能的关键贡献者。...容错 在运行 AI 推理时，基础设施故障和停机可能会导致显着的精度下降、不可预测的模型行为或仅仅是服务中断。...这有助于维护运行 AI 推理的集群的整体健康状况和可用性。
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