而网课系统是在线教育最直接的表现方式，因此越来越多机构都加入到网校搭建的队伍之中，而真正的问题是怎么搭建网校系统 图片 一、怎么搭建网校系统？...1、找团队搭建 想要搭建一套属于自己的网校系统，可以通过技术团队研发搭建，技术团队可自己组建也可以寻找技术外包公司，虽然可以很好满足机构转型线上教育，但不论系通过自研还是技术外包都需要高昂的开发费用和漫长的开发时间...2、找专业服务 选择专业的在线教育平台系统服务商，快速、经济的搭建一套属于自己的品牌网校系统，和常规的自研网校系统一样的网校功能，可以很好满足线上教学培训的行为需求。...大多以SaaS模式为机构独立部署网校系统，独立的域名和独立的服务器，机构可自定义网校logo等品牌信息联系方式等主体信息，搭建完全属于机构自的网校平台。...二、网校系统需要配置哪些功能？ 1、直播功能：既然是在线教育怎么能少的了直播功能呢？通过直播可以更方便的进行教学。 2、在线考试：创建题库设置分项，错题解析、收藏错题、生成做题情况报告。
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。
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
短视频系统跟直播系统有一样的特点，面向的用户群体数量较大，聚集时间点集中。比如午饭时间，晚上休闲时间。...所以做好系统的负载特别重要，既能提高系统的稳定性和可用性，从侧面来讲也能提高用户的体验和用户留存。 311.png 负载均衡的表述性解释咱不再说明，自行谷歌或百度即可。...系统域名 2. Nginx负载服务器 1台（用于前台分发）。 3. Web 后端服务器 2台（配置PHP环境，放置管理后台和接口） 4. Mysql 数据库服务器 1台（配置数据库） 5....二、其次将各个服务器按照原始系统的搭建方式进行依次搭建。这里重点说明下Nginx负载服务器和Session缓存服务器的搭建和配置方式。...1.Nginx负载服务器的搭建，假设入口域名是yunbaozhibo.com 1.1安装pcre（依次操作） 获取pcre编译安装包，在在pcre.org/上可以获取当前最新的版本。
Lightpicture网站搭建 Lightpicture是一款开源的轻量化图床系统，不仅支持本地图片存储，还可以配置第三方云盘作为存储空间。...不管怎么说，只要Lightpicture文件下载好即可。Lightpicture源码下载好后，将其解压。 将解压后的文件夹整个粘贴到网站根目录下。...2.3.cpolar的安装和注册 完成lightpicture图床搭建后，就可以转入cpolar内网穿透的安装。相比lightpicture网站设置，cpolar内网穿透的安装注册简单得多。...笔者使用的是Windows操作系统，因此选择Windows版本进行下载。 Cpolar下载完成后，将下载的文件解压，双击解压后的.msi文件，即可自动执行安装程序。...转载自cpolar极点云的文章：【搭建私人图床】使用LightPicture开源搭建图片管理系统并远程访问
平台简介 LLM大模型是AI大脑，智能体就是AI的手和脚。...+语音合成TTS+Python助手小工具 系统可以用于自己网站、APP、微信、抖音、直播等多种渠道在线客户咨询服务，或智能化AI回复服务。...智能化回复客户咨询 小红书直播中控 浏览器插件，智能化回复客户咨询 抖音直播主播版 浏览器插件，智能化回复客户咨询 抖音直播间 浏览器插件，智能化回复客户咨询 支付宝直播中控 浏览器插件，智能化回复客户咨询 AI...直播语音合成助手 Python实现助手小工具，实现循环播放音频和语音合成 客服系统是基于Golang语言自主开发的在线客服系统。...客服系统程序本身为多商家多坐席SaaS客服系统，提供私有化独立部署模式，独立部署后也可以进行SaaS化运营服务。
不同领域的图像，例如OCT、MR、遥感、自然图像等等，有着巨大的特征差异，对这些特征差异性都不了解，怎么在搭建模型之后对精度进行提升和改进呢？怎么在原来模型的基础上做一些改变呢？...计算机视觉的提升不在于搭建模型，而在于不断调优、改进过程中积累的经验 看过吴恩达课程的人，有的应该记得他在课里面说过"深度学习是一个基于经验的领域"，我们该怎么针对不同领域的图像设置不同的参数？...Judea Pearl指出，当前的机器学习系统几乎完全以统计学或无模型的方式运行，这对它的性能造成严重的理论限制，不能作为强AI的基础。...但是“理想很丰满，现实却很骨感”，目前并没有想象的那么美好，比如在工业制造领域，AI的作用甚至可以忽略不计。...因此，当进入企业之后会发现，纯CV算法工程师岗位并不多，而且早已达到饱和的状态，很多所谓的 AI工程师岗，日常工作中业务内容占的比重要远对于AI内容，有一些公司的AI工程师岗甚至让人怀疑“这和AI有什么关系
| 导语 最近，Nature发表了一篇关于深度学习系统被欺骗的新闻文章，该文指出了对抗样本存在的广泛性和深度学习的脆弱性，以及几种可能的解决方法。...深度学习在现实生活中的应用越来越广，然而越来越多的例子表明，深度学习系统很容易受到对抗样本的欺骗。那么，AI到底是怎么“想”的？为什么这么容易被骗？...2）设计模型更加关注图像整体结构，而不是纹理特征获得更强的鲁棒性 如Nature新闻中指出的，DNN和符号AI的结合，加入结构化的规则来融合整体的结构信息。...learned by each neuron in deep neural networks[J]. arXiv preprint arXiv:1602.03616, 2016. 14、https://ai.googleblog.com
现在，有一款“学生版”自动驾驶仿真系统，模拟起物理碰撞是这样的： 传感器仿真环节则是这种feel： 虽说是“学生版”，但其实这么一套仿真系统，“母体”正是工业级仿真系统—— 就在最近的“TechoDay...但如果基于TI平台搭建类似的AI模型，并在网上开放对应接口的话，服务器会根据需求弹性调度，不会出现浪费或被“撑爆”的情况。 说了这么多TI平台的能力，它到底好不好用？...这个AI模型的要求就两点：除了商品识别要准确以外，推理速度还不能太慢，这样才具有实际应用的价值。...相比开发者自己搭建并搞推理，这个商品识别模型在TI平台上加速后快了接近两倍。 值得一提的是，这次TI平台公有云版本除了面向企业用户，也首次向个人开发者开放。 云上的开发好物，也并不仅仅局限于AI。...没错，在这个远程办公流行的时代，一台连上WiFi的笔记本，就能让开发者在任何地方打工了，甚至是搭建AI模型。 化繁为简搞开发有多爽？
PaddleX 拥有可视化开发界面 demo，不写代码也可以完成 AI 算法训练！适配 Windows、Mac、Linux 三个系统，一键下载、绿色安装！ ? ?...拥有一套独特的 RESTful API，可以用来直接搭建 AI 开发平台及服务！ 从此公司的算法工程师都用救世主的眼神看我⁄(⁄ ⁄・⁄ω⁄・⁄ ⁄)⁄ ?...提供超丰富、实用、完整的工业、遥感、互联网等产业项目示例，从多模型串联到可视化推理等实用方案级别的讲解说明，简直是保姆级指南！ ? ?...飞桨社区开发者还基于 PaddleX 开源贡献了适用于 Windows 系统部署的 “工业相机实时目标检测 GUI”。部署后可直接调用一个或多个相机，并通过提供的可视化界面直接查看检测结果！！！ ?...不论你是 AI 算法开发者、软件系统工程师、硬件工程师还是学生，都可以应用 PaddleX 提供的深度学习算法快速进行模型开发，并在实际的硬件、系统上部署上线。 还不 Star 等什么？
现在基于深度学习来协助实现缺陷定位和缺陷检测等功能的工业视觉平台，能够借助大数据平台和AI算法，智能分析和快速定位不良根因。...新AI缺陷检测系统上线部署后，可大幅提升检测准确率并降低人力成本，真正实现降本增效。 2 算力在医学辅助诊断领域的落地 得益于算法的进化、算力的提升，AI辅助诊断得到了广泛的应用。...由此可快速构建、优化和积累高质量的样本数据和认知模型，为医疗专业人员与AI技术专业人员协作搭建创新的平台，全面优化模型推理效率。...3 英特尔® 至强® 可扩展处理器算力赋能 加速AI推理过程 提到AI的推理，大家的第一反应可能是需要强大的GPU。但实际上，经过多年的发展，CPU同样可以加速推理过程，且性价比更高。...目前已广泛应用在工业、零售、辅助诊疗等领域。 图：在制造业中，至强可扩展处理器可作为边缘计算设备，也可为多功能平台提供基本计算能力，以支持各种AI场景与模型。
作为国家经济竞争力的关键所在，工业经济数字化、网络化、智能化成为各国发展的重中之重，其中的首要任务就是推进现有工业系统向智能制造方向转变。...制造系统是一个覆盖设计、物流、仓储、生产、检测等生产全过程的极其复杂的系统，企业要搭建一个完整的智能制造系统，最困难也是最核心的部分就是生产过程数字化，而这一过程的推进往往首先就需要芯片（如MCU）和系统的革新...当AI遇到MCU 作为信息产业和工业控制的基础，MCU有着非常广泛的应用领域。MCU可以构成各种工业控制、过程控制、自适应控制、实时控制和数据采集等系统，以达到测量与控制目的。...2017年7月，瑞萨电子首次公布e-AI方案，通过自家设计的e-AI翻译器把客户AI模型翻译到C语言，然后在瑞萨电子RX系列MCU里进行AI的终端推理功能；而不同于现在AI的快速发展节奏，瑞萨电子一年后才推出第二代的...可以说，通过改进工业生产机器来加速工厂的智能化转型是瑞萨电子有信心做成的事情，而沿着生产环节去探索应用场景中的智能化生态系统搭建是瑞萨电子想要抵达的远方。
如此大手笔，确实也并非哪家研究机构的SOLO，而是由国内AI工业界和学界联合推动： 阿里达摩院与CCF开源发展委员会共同发起，首批合作机构包括澜舟科技、智谱AI、深势科技、中国科学技术大学、浙江大学等，...以模型为核心的中文AI开源社区 要说魔搭ModelScope有何不同之处，答案其实就在社区名字里：以模型为中心，搭建AI应用服务。...那么，问题来了，这么多家产业界和学术界研究机构，怎么就凑到一块儿搞起新的开源平台来了？ 究其根本，其实还是一个AI落地应用，尤其是AI大模型产业化应用的问题。...AI时代的新型基础设施 如果将AI技术带来的变革视作第四次工业革命，那么AI技术的落地，终将从依赖专家调参的手工作坊时代，走向工业化大生产时代。 在这其中，预训练模型就是关键所在。...我们离大规模、可复制的AI大工业时代，才可能更近一步。 那么，你会参与进来吗？ 魔搭社区地址：modelscope.cn — 完 —
唯一客服系统知识库服务，支持向量形式个性化训练ChatGPT，该服务是独立搭建的，下面是一些介绍 安装docker 现在基于GPT相应实现自建本地知识库，必不可少的就是向量数据库，现在介绍下qdrant...golang开发的服务，或者其他语言监听端口的服务，都没有守护进程的功能 那么我们就可以使用Supervisor来对进程进行管理 Supervisor是一种常用的进程管理工具，可以帮助你管理Linux系统中的进程...以下是在Linux下使用Supervisor的一些基本步骤： 安装Supervisor 在Linux系统中，你可以使用包管理工具来安装Supervisor，例如在Ubuntu系统中，可以使用以下命令进行安装
出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 3月20日，北京智源人工智能研究院发布我国首个超大规模智能模型系统“悟道1.0”。...同时，与龙头企业共同研发工业级示范性应用，加快大规模智能模型应用生态建设。...在科研方面，“悟道1.0”模型正在逐步搭建并完善超大规模预训练模型技术体系，取得了多项国际领先的AI技术的突破：在基础性能方面，在自然语言理解和生成、跨视觉和文字的理解与检索等多项任务上取得更好表现；针对预训练模型有效使用...目前，智源研究院已启动第一阶段的示范性应用搭建，正与快手、搜狗、360、阿里、智谱华章、一览群智、循环智能、新华社等机构就模型的应用进行洽谈，联合构建一批工业级示范性应用。...下一步，智源研究院将加强用户的开发，做好用户服务，与AI龙头企业共同研发更多工业级示范性应用，并将加快推动API生态构建及社区运营迭代工作，通过举办学术交流、技术挑战赛等活动提高“悟道”模型的影响力，吸引更多
举办AI会议。...至此，用《我的世界》搭建神经网络的理论基础已经完成。...飞桨提供了一系列实用工具，便于工业应用部署 PaddleClas，包括 TensorRT 部署推理、移动端部署推理、模型服务化部署等等。...它加载了一个10层的预训练模型，相当于在你的浏览器上跑一个CNN模型，只需要打开电脑，就能了解CNN究竟是怎么回事。 ?...PLATO 提出的隐变量空间预训练模型，可能成为端到端对话系统迈上一个新台阶的关键点之一。
据悉，“OGeek”是由 OPPO 数智工程事业部主办的行业技术沙龙品牌，旨在为技术爱好者搭建一个技术交流和分享的开放平台。...，如今，以深度学习为代表的大模型数据神经对话系统如 ChatGPT 正在开启 AI 发展的第三阶段——深度学习阶段。...对话智能则侧重于不同技术路线应对不同的对话需求，小度个性化持续自学习的统一对话系统，可以在保护用户隐私的情况下进行用户分析，将满意的部分持续积累，不满意的部分通过样本挖掘产生正确的标签，实现系统的自学习...谢剑：挑战很多，如果说最大的我个人觉得是如何做到 All in one，我怎么说都行，怎么说它都能搞定，背后一定程度上隐隐朝向 AGI 的挑战。...杨振宇：针对这个问题也分享一下我的想法，非常赞同今天各位专家提到的未来大模型用的越来越广泛的时候，怎么解决安全性的问题，怎么解决 AI 伦理的问题，特别是直接面向 to C 用户生成内容的时候。
怎么训？现场小黑就来打了个样。 别看外表平平无奇，但一上阵就懂了。 常规操作自然就不多说了，自主导航上下坡，各种复杂地形也能穿梭自如，比如草地沙石玻璃路。...在现场，科大讯飞消费者BG总裁于继栋还列举了柔性机械臂的例子，在赋予机器人超脑平台AIBOT之后，新增了AI+深度视觉、AI+运动控制等能力，从而能快速应用工业质检、商业服务、远程超声、柔性生产等场景当中去...科大讯飞AI研究院副院长高建清公开了相关信息。 第一，需要以深度学习（Deep Learning）为代表的AI基础算法的突破。 在诸多AI基础算法中，无监督学习和知识推理是两个亟待突破的关键算法。...此外，知识推理的另一个重要研究方向，也就是如何实现推理过程的可解释性，科大讯飞将传统符号推理系统与深度强化学习相结合，得出一套在类人答题领域正确率显著优于传统推理系统的框架。...综合多个数据，不难看出AI生态已经渗入各行各业，为生活和工业场景所熟用。 给出这一份综合答卷，刘庆峰表示，随着发展深入，AI在感知能力、理解能力、表达能力、运动能力方方面面，都需要承担更大的任务。
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