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。
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。
她们每三小时轮班一次，每小时可以获得 1.54 欧元（约合 12 元人民币）的报酬。这台笔记本电脑用来向果酱展示关于房地产的短文，并就她刚刚读到的内容问她是或否的问题。...该公司获得了廉价的、会讲芬兰语的工人，而监狱系统则可以为囚犯提供就业机会，也为他们出狱后进入数字化领域工作做好准备。利用囚犯来训练人工智似乎有点像科技领域下游经常存在的对廉价劳动力的剥削。...在这个无期徒刑囚犯服刑 12 年后就可以申请刑满释放的国家里，六年是重刑。和其他 100 名住在这里的囚犯一样，她也不被允许离开监狱。 哈米纳林纳监狱，照片由 RISE 提供。...拉西拉说，“美国的监狱系统与芬兰或北欧国家有很大的不同，理念完全不同。在芬兰，人们会积极推动这个项目，因为每个人都知道这是自愿的。”...原文链接： https://www.wired.com/story/prisoners-training-ai-finland 声明：本文为 InfoQ 翻译整理，未经许可禁止转载。
《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。...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。因此，在多个 GPU 上分布式训练前沿 AI 大模型已经成为业界常态。...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。
WWDC 2016亮点回顾：四大系统大幅更新 WWDC 2016虽然没有硬件发布，但苹果生态下的四大系统均有大幅更新：桌面系统OS X正式更名为Mac OS、iOS10带来十大更新、watchOS 3更新...该系统在性能方面进行了一系列优化，相比此前的系统，应用程序的开启和加载速度提升了1.4倍，PDF的浏览速度提升了4倍，Email的加载速度也提升了近2倍。...同时，苹果还推出了一套独立的智能手表操作系统——watchOS 2。新版的watchOS操作系统，在个性化界面、交互体验、运动健康功能、新软件以及开发者方面进行了升级。...这些细节方面的升级，体现了苹果对于Apple Watch产品线的重视，以及在系统优化和功能完善方面做出的努力。...为了方便开发，苹果正计划打通Mac和iOS平台 Mac电脑的系统这次将会升级到 macOS 10.14，具体的细节目前还不得而知。但其中最大的悬念仍然是双端系统的整合问题。
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。...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。...此外，与图像分类任务训练的表示相比，我们的模型学习到的表示能编码不同的信息，也可以推广到其他领域。...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。
借助新的 NVIDIA Jetson AGX Xavier 工业模块，NVIDIA 使在安全性和可靠性至关重要的恶劣环境中的边缘部署 AI 成为可能。...这种新型工业模块扩展了 Jetson AGX Xavier 系统级模块的功能，使开发人员能够构建先进的、支持 AI 的加固系统。...这些包括纠错码、单纠错、双错误检测和奇偶校验保护，以在工业应用中提供内部 RAM 弹性、地址和数据总线错误检测和纠正以及 IP 弹性。...新的 SCE 包含双 Arm Cortex-R5 处理器，可用于集成故障检测机制、锁步子系统并支持内置系统测试。Cortex-R5 处于永远在线的域中，可用于安全和纠错功能。...NVIDIA 的 CUDA-X 加速、NGC上的免费生产就绪预训练模型和NVIDIA 迁移学习工具包为开发人员提供了构建和部署深度学习以及 AI 训练和推理系统的最快途径。
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。”
这种新型工业模块扩展了 Jetson AGX Xavier 系统级模块的功能，使开发人员能够构建先进的、支持 AI 的加固系统。...专为可靠性、安全性和安保性而设计 Jetson AGX Xavier 工业模组 将 Jetson AGX Xavier 系统级模块的超级计算功能与在恶劣环境中部署 AI 所需的全新可靠性、可用性和可维护性功能相结合...这些包括纠错码、单纠错、双错误检测和奇偶校验保护，以在工业应用中提供内部 RAM 弹性、地址和数据总线错误检测和纠正以及 IP 弹性。...新的 SCE 包含双 Arm Cortex-R5 处理器，可用于集成故障检测机制、锁步子系统并支持内置系统测试。Cortex-R5 处于永远在线的域中，可用于安全和纠错功能。...NVIDIA 的 CUDA-X 加速、NGC上的免费生产就绪预训练模型和NVIDIA 迁移学习工具包为开发人员提供了构建和部署深度学习以及 AI 训练和推理系统的最快途径。
随着训练数据量的增加和深度神经网络（DNN）的日益复杂，分布式计算环境（如GPU集群）被广泛采用，以加速DNN的训练。...分布式计算网络在机器学习方面的瓶颈在于节点之间的数据传输效率，那如何在这一网络下高效地进行AI训练？...2018年，中国香港浸会大学异构计算实验室与MassGrid合作，通过研究提出一种可用于低带宽网络的全局Top-k稀疏化的分布式同步SGD算法，并通过实验论证出在低带宽网络下也能高效进行AI训练。...在多种神经网络和数据集进行了实验验证，实验结果表明gTop- k S-SGD在低带宽网络GPU集群上（MassGrid矿机集群）显着地提高系统的扩展效率。...实验结果表明，该方法比S-SGD实现了2.7-12倍的缩放效率，比现有的Top-k S-SGD提高了1.1-1.7倍。
MLU370-X8搭载双芯片四芯粒思元370，集成寒武纪MLU-Link™多芯互联技术，主要面向训练任务，在业界应用广泛的YOLOv3、Transformer等训练任务中， 8卡计算系统的并行性能平均达到...寒武纪训练加速卡MLU370-X8 双芯思元370架构 MLU370-X8智能加速卡提供250W最大训练功耗，可充分发挥AI训练加速中常见的FP32、FP16或BF16计算性能。...寒武纪首次将双芯片四芯粒思元370整合在MLU370-X8智能加速卡中，提供了两倍于标准思元370加速卡的内存、编解码资源，同时搭载MLU-Link™多芯互联技术。...寒武纪为多卡系统专门设计了MLU-Link桥接卡，可实现4张加速卡为一组的8颗思元370芯片全互联，每张加速卡可获得200GB/s的通讯吞吐性能，带宽为PCIe 4.0 的3.1倍，可高效执行多芯多卡训练和分布式推理任务...寒武纪用产品向客户印证自己的初心与决心：为人工智能技术的大爆发提供卓越的AI芯片产品，让机器更好地理解和服务人类。
目录 案例引入 本节项目 ---- 最近有小伙伴们一直在催本项目的进度，好吧，今晚熬夜加班编写，在上一节中，实现了人脸数据的采集，在本节中将对采集的人脸数据进行训练，生成识别模型。...案例引入 首先简要讲解数据集训练生成模型的原理，这里使用的是LBPH算法，在OpenCV模块中已经有内嵌的方法cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()，为了方便小伙伴们读懂之后的代码...，在这里先举一个简单的人脸模型训练的小案例。
通过借鉴人类数十年来在 AI 领域积累的经验，NVIDIA DRIVE™ 硬件和软件解决方案提供行业领先的性能，旨在帮助汽车制造商、卡车制造商、一级供应商和初创公司开发出自动驾驶汽车。...产品特色 -双Xavier处理器，工作在Root-Endpoint模式下 -内置车规级MCU处理器，运行满足车规要求的安全系统 -内置硬件授时同步电路，为自动驾驶车载系统提供安全可靠的时钟源 -主要接口资源...∶12路GMSL2接口，支持每路独立触发;12路CAN总线接口，2路 LN接口，2踏干兆车载以太网，1路万兆以太网，支持激光需达的Encoder信号接入，支持主备双路供电电源，支持PPS、GPRMC、Tiger...天准致力于以的人工智能技术推动工业转型升级。...主要产品为工业智能装备，包括精密检测装备、微制造装备、智能工厂方案、工业AI部件等，产品功能涵盖尺寸与缺陷检测、自动化生产装配、智能仓储物流等工业领域多个环节。
从赛事筹备之初，组委会就系统性的构建了完备的评审机制，技术委员会由该领域具有较高的理论水平和较丰富的实践经验专家组成。 大赛初赛主观评审采用“通过/淘汰”制。...双赛项专家会审后，最终筛除相关无效团队后，双赛项分别确定了初赛晋级的 100 支队伍。...2.2.4 作品亮点分析 AI+4K HDR 赛项：排名靠前的团队的基础代码为 EDVR，并且在基础模型之上引入了其他的网络结构和模块以更好地恢复高频信息，同时考虑到视频当中例如转场的特性，对训练数据与模型生成的结果进行了一定的预处理和后处理...ReID 赛项：前排的选手的团队工程结构清晰，在基础模型之上采用多个模型融合的方法完成建模，并结合了全局与局部的多特征，并对于根据数据集的特质采用如不同的数据增扩方式、损失函数的结合、网络结构的微调、训练方式的变化等训练技巧...9 日中午 12:00 开启，复赛时间为 2019 年 12 月 9 日中午 12:00 至 2020 年 1 月 3 日中午 12:00。
5G、数据资产、云计算、数字孪生等技术正融入工业互联网的各个环节，产品设计、资源勘探、生产制造、设备管理、安全生产各个环节之间也日益融合。5G 工厂、双跨平台等工业互联网建设成果不断累积和爆发。...根据 InfoQ 2023 年 11-12 月进行的 AI 应用开发者问卷调研，36% 的 AI 应用开发者认为，算力问题在未来需要得到解决。...在问答系统外，RAG 会如何影响推荐、总结等更多任务领域；RAG 未来将如何将应用范围拓展至多模态数据等等都是 RAG 未来发展需要考虑的问题。...这当中，以减速器为代表的运动控制、以视觉、力矩传感器为代表的环境感知、以芯片为代表的决策系统，都将能够在多模态大模型大脑的交互控制下，完成高质量的任务决策。...这当中既包括双跨平台及工业互联网试点园区，将会有针对性地为中小企业开发轻量化的应用，扩大工业互联网应用供给，为中小企业打造一批“工具箱”。
人工智能正在进入大规模落地阶段，越来越多的开发者和企业基于深度学习平台构建、训练和部署智能应用。通过此次 IDC 报告可以看到，百度的深度学习平台建设已走在世界前列。...百度首席技术官王海峰指出，人工智能技术具有通用性，呈现标准化、自动化、模块化的特征，进入工业大生产阶段。...飞桨具备开发便捷的深度学习框架、超大规模深度学习模型训练技术、多端多平台部署的高性能推理引擎、产业级开源模型库四大领先技术。...面向产业 AI 应用场景，推出企业版双平台开发模式，EasyDL 零门槛 AI 开发平台和 BML 全功能 AI 开发平台，帮助企业开发者加速 AI 应用创新落地。...截至目前，飞桨凝聚了 320 万开发者，服务 12 万家企事业单位，覆盖农业、工业、林业、民生、通信、电力、公益、城市管理等数十个行业，创建了 36 万个模型。
随着数字化转型、双碳目标、十四五规划和构建新型电力系统等相关指导政策的发布，能源电力智慧化变革正式拉开序幕。目前，人工智能技术在能源电力行业已有应用，但仍然面临诸多挑战与机遇。...在产业转型和双碳目标的大背景下，人工智能落地能源电力行业遇到了哪些新挑战？为什么边缘计算能成为解决这些挑战的关键基础服务？AI+边缘计算技术在行业应用的框架、案例和未来展望有哪些？...需要综合利用云、云计算、人工智能、边缘计算、大数据、物联网、移动通信、区块链等技术来达成这个战略，建设新型电力系统，拥有包括自学习、自适应、自驱优、自恢复和自组织等特征，最终建成推动双碳目标实现的这样一个综合能源系统...再次是组装式应用，我们看到在工业互联网领域，因为每套系统的定制化要求非常高，这就会导致在工业场景中出现我们业内所说的烟囱林立现象，比如在电网业务的场景中，需要在人工智能应用的输出上去叠加一层跟OA业务系统的联通...5、工业边缘系统：构建自主研发的实时工业边缘系统，需要完成国产化要求，同时提供实时的边缘计算服务，实现实时反馈、辅助决策，直至自主决策。
西澳大利亚大学的研究人员开发了一种深度学习系统，可以识别太空中的星系。这个名为ClaRAN的系统可以扫描射电望远镜拍摄的图像，并发现从黑洞发射强大射电喷流的射电星系。...该团队表示，该计划经过彻底改革和训练，可以识别星系而不是人。 ? ClaRAN观察了超过500个不同角度的射电星系数据视图，并进行检测和分类。...在扫描了不同的视图后，ClaRAN还考虑了红外望远镜的数据来改进其预测，给出了射电星系喷射系统的最终检测和分类结果。...团队使用NVIDIA Tesla GPU和cuDNN -accelerated TensorFlow深度学习框架，通过上千种世界坐标系对齐的射电和红外线图像训练卷积神经网络。...左边是一个射电星系喷射系统，ClaRAN只用射电望远镜的数据就能探测到。
这些只是单纯的算力需求，还不论训练 SOTA 模型的新挑战——对于 NLP 和推荐系统模型来说，内存和芯片内 / 芯片间的通信正在成为又一个瓶颈。...基于 Faster R-CNN 和 FPN 模型针对 PCB 工业缺陷识别进行训练，原本耗时超过 20h 的训练，使用 HP Z8 G4 仅需要 11h，节省了一半的时间。...MobileNet 训练速度如何？在工业铭牌检测深度神经网络模型训练中，HP Z8 G4 的表现同样速度更快。...由于 HP Z8 G4 电源功率可以高达 1700W，支持三块双宽 GPU 卡或者四块单宽 GPU 卡，能够一次性加载更多视频 / 图片数据，搭配双路 CPU 和高速硬盘，能够显著提升训练速度。...提供了从模型开发、训练到部署的完整流程和工具，能够大幅度降低人工智能的进入门槛，提升开发效率。 在惠普工作站上使用 Linux 系统也很简单。
每个 DGX-1V 包含：双插槽 Xeon E5- 2698 V4、512GB 系统 RAM、8 x 16 GB Tesla V100 SXM-2 GPU。...每个 DGX-2H 包含：双插槽 Xeon Platinum 8174、1.5TB 系统 RAM、16 x 32 GB Tesla V100 SXM-3 GPU，通过 NVSwitch 连接。...例如，英特尔提交的单系统双插槽 Intel Xeon Scalable 处理器结果在 MLPerf 图像分类基准测试（Resnet-50）上得分为 0.85；在推荐系统基准（Neural Collaborative...微软 Eric Boyd 说：「开放的生态系统能使 AI 开发者更快地实现创新，除了 ONNX 外，微软很高兴参与 MLPerf 以支持开放和标准的性能基准测试。」.../12/record-breaking-mlperf-ai-benchmarks/ https://code.fb.com/ml-applications/mask-r-cnn2go/ https
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