一、MES系统选型的误区 MES系统选型是制造业中的重要环节，它能够将ERP系统中的计划与实际生产联系起来，实现生产过程的实时监控与管理。在MES系统选型时，中小企业经常存在一些常见的误区： 1. 盲目追求功能繁多 一些企业在选购MES系统时，会追求功能繁多，希望一步到位实现所有功能。然而，这种做法可能会导致MES系统复杂难用、成本高昂，最终得不偿失。企业应该从自身生产过程出发，根据实际需求选择相应的功能。 2. 忽视系统的灵活性 企业在选购MES系统时，应注意其灵活性，即是否能够适应企业日益变化的业务需求。MES系统应该具备针对性强、易于维护和扩展的特点，以支持企业快速反应市场变化，提高生产运营效率。 3. 忽视系统的易用性 MES系统作为前端系统，其易用性至关重要。企业在选购MES系统时，应注意系统的界面友好程度、操作流程是否合理、是否易于使用等。企业可以邀请使用MES系统的操作员参与选型，以保证系统的易用性和用户满意度。 4. 忽视供应商的技术实力与服务能力 供应商的技术实力和服务能力决定了MES系统的质量和可靠性。企业在选购MES系统前，应对供应商进行详细了解，了解其是否具备丰富的MES系统实施经验、是否能够提供完善的售后技术支持等。企业可以通过参观供应商的生产基地、了解供应商的客户案例和参考市场反馈等方式来评估供应商的实力和服务能力。 总而言之，MES系统选型不应盲目追求功能，要关注系统的灵活性和易用性，同时也要认真评估供应商的实力和服务能力。
PS:用惯了腾讯云就不喜欢用阿里云了，所以只提供腾讯云流程 PS:已注册的跳过这一步
所需环境：64 位的 Windows10，Windows8/7 64 位下也能安装。机器要有至少 30G 的硬盘空间。
tf-slim 是基于 tensorflow 的高层封装库，包含了目前最新的 reset-net,Google-Inception 等网络的实现及图像处理算法，支持多 GPU 并行。使用 tf-slim 库，可以帮助你快速搭建图像处理 (包括分类，分割) 的生产环境，快速开发初代产品。本文内容为来自北京信息科技大学计算机应用技术专业研二在读生吴正一讲解的怎么快速入门 tf-slim。 近期，在雷锋网 AI 研习社举办的线上分享会上，来自北京拓尔思研发部三部图像处理实习生吴正一为大家详细介绍了 tf-slim
tf-slim是基于tensorflow的高层封装库，包含了目前最新的reset-net,Google-Inception等网络的实现及图像处理算法，支持多GPU并行。使用tf-slim库，可以帮助你快速搭建图像处理(包括分类，分割)的生产环境，快速开发初代产品。本文内容为来自北京信息科技大学计算机应用技术专业研二在读生吴正一讲解的怎么快速入门tf-slim。 在雷锋网AI研习社公开课上，来自北京拓尔思研发部三部图像处理实习生吴正一为大家详细介绍了tf-slim库的入门使用知识、注意事项、以及显卡选购和机器
近年来，我国加速推行垃圾分类制度，2021年5月，国家发改委和住建部联合发布《“十四五”城镇生活垃圾分类和处理设施发展规划》，要求到2025年底，京津冀及周边、长三角、粤港澳大湾区、长江经济带、黄河流域、生态文明试验区具备条件的县城基本建成生活垃圾分类和处理系统；鼓励其他地区积极提升垃圾分类和处理设施覆盖水平。
某电子商务公司拟升级其会员与促销管理系统，向用户提供个性化服务，提高用户的粘性。在项目立项之初，公司领导层一致认为本次升级的主要目标是提升会员管理方式的灵活性，由于当前用户规模不大，业务也相对简单，系统性能方面不做过多考虑，新系统除了保持现有的四级固定会员制度外，还需要根据用户的消费金额、偏好、重复性等相关特征动态调整商品的折扣力度，并支持在特定的活动周期内主动筛选与活动主题高度相关的用户集合，提供个性化的打折促销活动。
2016年初，京东在印尼正式落地了第一个海外本土站点；今年11.11，京东印尼站当天单量同比增长845%，连续三年保持超高速增长。
地域可以随意的选择，操作系统选择centos,相对于Windows系统的话更加稳定，不会没有关系，这次是一点一点的教大家
Facebook人工智能研究部门（FAIR）的负责人Yann LeCun宣布卸任，之后将担任Facebook首席人工智能科学家，保留对FAIR的研究方向的控制。同时，原工作将由新任负责人Jérôme Pesenti 接替，Facebook应用机器学习小组（AML）和Yann LeCun将同时向其汇报。而Jérôme Pesenti 将直接向Facebook CTO汇报。
主要介绍主机GPUx1/GPUx2的配置，GPUx4/GPUx8的配置后面介绍，建议结论如下，3080版本总计13000左右，3090版本总计21000左右(显卡加6000左右换成3090，电源换成1000w，其他不需要变即可)。
推荐系统在人们的日常生活中随处可见，成为我们生命中不可或缺的一部分。作为当今应用最为广泛和成熟的 AI 技术之一，它是信息生产者、传播者与用户之间的桥梁，可以让信息最精准、最高效地到达需求不一的用户面前。
使用声明式 YAML 部署家庭网络所需应用，如路由器、家庭影院、监控系统、离线下载工具等。
智能医疗、智能家居、智能出行……近期以来，随着人工智能技术的发展，一些产业正在发生变革。此前，镁客网（微信公众号：im2maker）对办公场景的人工智能应用（点击查看）作了一番分析，而此次，镁客网将分
2022年第二届运筹优化及 人工智能研讨会第二轮通知 PART ONE 会议介绍 各位专家、学者、同学： 感谢您对本届研讨会的持续关注！“第二届运筹优化及人工智能研讨会”将于2022年7月30日至8月1日在西安举办，由西北工业大学管理学院承办，研讨会聚焦运筹优化及人工智能技术和应用，旨在打造学界与业界交流合作平台，深度交流最新研究成果和前沿技术发展，探讨推动运筹优化及人工智能算法在交通运输、物流供应链、智能制造、智慧医疗和企业管理等领域中的应用。 本次会议特别邀请了一批在国
内容提要：昨天，微软 Build 2020 首次在线上召开。大会第一天，发布了多个重磅新品，包括 AI 超级计算机、工业系统 AI 开发平台 Bonsai 项目等，我们从中可一窥微软的 AI 布局。
本文是学习GB-T 32919-2016 信息安全技术 工业控制系统安全控制应用指南. 下载地址 http://github5.com/view/585而整理的学习笔记,分享出来希望更多人受益,如果存在侵权请及时联系我们
【新智元导读】Grakn Labs 是一家位于伦敦，距离 DeepMind 总部不足2.5公里的深度学习创业公司。该公司最近发表文章盘点了其团队伙伴选出的今年 Top 5 的人工智能大事件。既有让人印
就像程序员讨论“什么才是世界上最好的语言？”这一终极命题一样。在医疗AI领域，围绕芯片和AI开源框架的讨论也一直热度不减。
AI科技评论按：随着数据科学成为炙手可热的领域，相关的应聘岗位也多了起来。面试者们在准备应聘的过程中，往往会有一个疑问：面试官们会问些什么？我又应该如何回答？ Gregory Piatetsky在KDnuggets上分享了17个紧跟热点的数据科学相关职位可能会接触的问题及答案。从AI未能正确预测2016年美国总统选举结果和第51届超级碗大逆转的经验教训，如何区分偏差和方差，预测变量数目越少越好，甚至到如何增强模型抵抗异常的鲁棒性都一应俱全，本文为第一部分，AI科技评论做了相关编译。 去年，21个必知的数据科
TLDR: 本文解读一篇来自抖音团队的论文。该工作主要聚焦在解决流式推荐系统中时间信息建模的问题，目前已经被SIGIR2024 Industry Track录用，兴趣时钟在抖音音乐场景进行线上实验，取得了0.509%的用户活跃天数（LT）收益以及0.758%的时长收益（2023年最大单模型收益）。该方法全量上线。
很多时候，对某种趋势的预测往往被归到了娱乐圈。但是，趋势是客观存在的，不论你看不看它，知不知道它，它都在那里。有时候，我们赢得了竞争，却输给了整个时代。
【新智元导读】 从2004年开始连续三次准确预测美国总统大选结果的AI系统MogAI10月28日发布最新预测，看好川普赢得与希拉里的2016总统之争。不管最终结果如何，川普作为美国总统候选人都已经获得了“深入人心”的形象，国外甚至有人整理了他的一些有趣的言论，推出“川普语录”。本文后半部分秉承新智元的干货原则，手把手教你使用递归神经网络在TensorFlow上让生成川普讲话。 “唐纳德·川普会赢”，准确预测了前三场选举的AI系统如此说道。 “如果川普输了，将是过去12年里第一次违反数据趋势，”AI的开发人员
已经是2024年了，但貌似AI大模型的热度依旧未减，各种如ChatGPT般的生成式的AI大模型层出不穷，由此而来的还有各种网站、小程序都可以支持AI大模型对话，那么你有没有想过能拥有一个自己的AI大模型？
在数以万计的智能工厂中，一个零部件的质量往往关系到整个产品是否合格、整条生产线的合格率、整个工厂的生产效率和经济成本，甚至是整个企业的市场竞争力。因此，产品的质量检测是生产企业管理者必须重视的关键环节。
现在是时候讨论A.I.的道德问题了。虽然机器学习不是一项新的技术发展，但现在是人工智能发展的关键时刻。要面对的道德问题有很多，包括以下提到的十一种。
机器之心报道 作者：吴昕 基于单模态 GPT-3 的 ChatGPT 「地震」余波未平，多模态 GPT-4「海啸」又顷刻席卷朋友圈。 「这提醒我们，对人工智能的预测是非常困难的。」OpenAI CEO Sam Altman 曾在 DALL-E 2 发布后讲过这样一句话。事实证明他是对的。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。就在大家担心向模型添加参数正达到边际效益递减
本文将探讨GPU开发实践，重点关注使用GPU的AI技术场景应用与开发实践。首先介绍了GPU云服务器在AIGC和工业元宇宙中的重要作用，然后深入讨论了GPU在AI绘画、语音合成等场景的应用以及如何有效地利用GPU进行加速。最后，总结了GPU并行执行能力的优势，如提高算力利用率和算法效率，卷积方式处理效率更高，现场分层分级匹配算法计算和交互，超配线程掩盖实验差距，以及tensor core增加算力峰值等。
12.12直播预告 腾讯云高级产品经理刘迪（迪B哥）社群直播来啦~千字干货详解AI在MySQL主从延时案例中的应用，12月12日18:00前均可入群，赶快报名吧~
先是Google I/O大会上一声“嗯哼”震惊了人类世界，然后微软小冰为知乎写歌唱歌又刷了一波屏。
人工智能和机器学习领域的学术论文汗牛充栋。每年的各大顶级会议、研讨班录用好几千篇论文，即便是亲临现场也很难追踪到所有的前沿信息。在时间精力有限的情况下，选择精读哪些论文，学习哪些热门技术就成为了AI学者和从业人员所头痛的问题。这个栏目就是要帮助大家筛选出有意思的论文，解读出论文的核心思想，为精读提供阅读指导。 数据挖掘和机器学习应用的顶级会议The Tenth ACM International Conference on Web Search and Data Mining （WSDM 2017）今年2
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。
除了“技术炫”，人工智能的另一大特征是“开会多”，然而，专门针对“深度学习”的开发者大会却少之又少。
编译丨张泷玲、杨柳 编辑丨维克多 今年1月份，苏黎世联邦理工学院的Stefan Feuerriegelc教授在 《Communications of the ACM》期刊上刊文“Artificial Intelligence Across Company Borders”，在文中教授指出了人工智能（AI）产业落地过程中常见挑战：如何开展跨公司合作？ 教授表示：通过数据共享构造大规模的跨公司数据集是一种方式，但有数据保密和隐私泄漏风险，且受隐私相关法律的限制。 而保护隐私的分布式机器学习框架—联邦学习，能让
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
沃夫冈 · 瓦尔斯特尔 德国人工智能研究中心首席执行官，诺贝尔奖评审委员会成员 新智元 AI 技术峰会 演讲：沃夫冈 · 瓦尔斯特尔 【新智元导读】德国是公认的工业强国。在新智元 AI 技术峰会上，德国人工智能研究中心首席执行官，诺贝尔奖评审委员会成员沃夫冈 · 瓦尔斯特尔进行题为“德国 AI 研究的大趋势: 团队型机器人、长期自控和大规模多模态”的主题演讲，分享了德国的“工业4.0”经验，机器人工业应用和人机协作等前沿研究问题。 沃夫冈·瓦尔斯特：大家好！欢迎大家来到这次非常重要的会议，今
最近几天AI圈又沸腾起来了，原因是 Meta（原Facebook）开源了 Llama 3 8B与70B两款不同规模的模型。据 Meta 透露，这个模型可是用了 24576 个 GPU 训练出来的。
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，实现高质量发展。
作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 今年年初，知名 AI 学者吴恩达在接受 IEEE Spectrum 的采访中，呼吁大家将目光从以模型为中心转向以数据为中心。深度学习问世以来，随着神经网络架构趋于固定和成熟，转而寻找改进数据的方法，已经成了 AI 研发的新出口。 近日，2021 年吴文俊人工智能科学进步一等奖获得者、云天励飞首席科学家王孝宇博士，在人工智能产业年会上作了题为“ Towards Automated Artificial Intelligence”的主题报告。报告中，王孝宇博士详述了AutoML
从可以领会意图识别情绪的聊天机器人，到梦幻般的图像创作，再到复杂的 DNA 蛋白质建模……ChatGPT吸引了全世界的想象力，并且把数字经济带向了另一个历史性的节点。人工智能正在充当无形的虚拟行政助理，辅助保险理赔估算，甚至进行法律援助。
12月1日，2022腾讯全球数字生态大会上，以“云智能加速推动产业数智化进程”为主题的腾讯云智能专场顺利召开。会上，腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人、优图实验室负责人吴运声发表了主题演讲。 腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人、 优图实验室负责人吴运声 吴运声表示，人工智能与云计算、大数据等技术的深度融合, 正在成为推动产业智能化深入发展的强劲动力。腾讯云智能聚合领先的 AI 技术优势、深耕产业互联网的行业经验，已经将腾讯云TI平台等多种 AI 产品及解决方案输送到各行各业，助力实体产业转型升级。 腾讯云TI平台
那么，作为多年的程序员，或者准备着成为新一代程序员的读者们，该如何为智能时代做好准备，成为 AI 时代的程序员呢？
如何选购交换机？用什么交换机？在选购交换机时交换机的优劣无疑十分的重要，而交换机的优劣要从总体构架、性能和功能三方面入手。交换机选购时。性能方面除了要满足RFC2544建议的基本标准，即吞吐量、时延、丢包率外，随着用户业务的增加和应用的深入，还要满足了一些额外的指标，如MAC地址数、路由表容量(三层交换机)、ACL数目、LSP容量、支持VPN数量等。接下来跟随海翎光电的小编先了解下选购交换机的参数依据！
五年前，研究人员对能够解释图像的软件的准确性方面有了相当大的飞跃。人工神经网络支撑了我们目前在AI领域看到的“繁荣”。然而，我们仍然没有达到像“终结者”或“黑客帝国”那样的现实。 目前，研究人员正试
AI 科技评论按：随着机器学习蓬勃发展，新的研究领域不停地出现。除了创造并解决新的问题之外，现有的应用其实也可以从机器学习大为受益。Salesforce 近期的一篇论文就介绍了利用机器学习，无需学习S
在一些制造业工厂产线上，以AI视觉检测缺陷已经开始代替人力，改变了传统只能通过人的眼睛及经验来检测缺陷的方式。
自 2015 年底谷歌开源深度框架 TensorFlow 以来，越来越多的科技巨头、创业公司注重框架的投入与研发。而商汤科技作为国内 AI 创业公司的代表，自创办开始就走在自研深度学习框架的道路上。
在软件时代，「开源」的概念并不模糊。我们可以非常清楚自信地说，Linux是开源的，Windows是闭源的。
杨净 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 不在一线城市，一群“泥腿子”创办的AI公司，已经赚到了钱，这可能吗？ 放眼行业，地处一线的明星公司尚且难获盈利，且圈内也无成熟经验可循。这样的AI公司，不免让人好奇。 近期，一个盈利的AI公司走入大众视野—— 第六镜，一家起源于西安的AI公司。 2014年，西北工业大学三名学生决定创业，第六镜由此诞生，发展至今团队已达百余人，估值7亿。 作为AI创业公司，虽然对外亮相有限，但在业内，它以早早实现盈利引发关注。 他们究竟走了一条怎样的商业化路径？这样一个
人工智能(AI)不只能实现无人驾驶车辆、数字语音助理或者是帮你推荐电影，它是即将席卷众多产业的浪潮；根据麦肯锡全球研究所(McKinsey Global Institute)最近针对全球3,000家“具AI意识”企业进行的一项调查结果显示，其中只有20%的企业正将AI相关技术应用于部分核心业务，但大多数的企业仍预期在未来三年增加AI相关投资。 其他单位的调查亦反映类似结果。例如印度技术服务供应商Inforsys赞助、一项针对7个国家共1,600位商业与IT领域领导厂商所做的调查显示，受访者中只有25%表示
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
