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【周末闲谈】AI作图,你真的了解它吗?

事实上当我们在网络中搜索AI绘画会发现,关于AI绘画的软件层出不穷,但我们关于AI绘画的起源与发展的文章却少之又少,难道它的诞生就真是顺应时代的发展吗?无可纷争的是AI绘画确实已经深入到了我们的生活之中,它给我们带来了便利的同时也带了新的问题,也许我们可以产生新的制度来规范它的发展,但我相信它的未来一定会比现在更加精彩,对创作者们来说也不必担心它的产生会带来地位的动摇,人类艺术作品反映的特定历史背景和文化语境,蕴含的丰富情感、审美价值和深刻意义,是AI绘画难以企及的。

  • 2023-05-05
  • 阅读311

【语义分割】1、语义分割超详细介绍

图像分割是机器视觉任务的一个重要基础任务,在图像分析、自动驾驶、视频监控等方面都有很重要的作用。图像分割可以被看出一个分类任务,需要给每个像素进行分类,所以就比图像分类任务更加复杂。此处主要介绍 DL-based 方法。encoder:输入图像→resize到特定大小→输入 backbone→得到特征图可选:decode_head[0]:特征图→FCN→类别特征图→求带权重的 loss(权重0.4)

  • 2023-05-05
  • 阅读327

用YOLOv8推荐的Roboflow工具来训练自己的数据集

总而言之,Roboflow是一种非常有用的工具,它提供了一种简单的方式来调整训练数据,使其能够更好地适应YOLOv8的要求,帮助我们更轻松地准备YOLO v8所需的训练数据。用验证后的训练集模型预测新数据,需要先收集和我们的数据集相关的同类型图片,做成新的文件夹,图片大小和格式保持与之前的数据集图片一致,这里我们将新的图片文件夹命名为“images”,并放进仓库主路径中。的最新版本,相较于之前的版本,YOLOv8可以更快速有效地识别和定位图像中的物体,以及更准确地分类它们。

  • 2023-05-05
  • 阅读379

ChatGPT原理剖析

其实ChatGPT是在GPT基础上继续发展而来的,从2018年的GPT到后来的GPT2.0,GPT3.0都只是用到了网络上的大量数据,当然每一代都比上一代要多用很多的数据。这其中,在没有人类老师指导的情况下,学习大量网络上的数据,此时称之为。那现在来看,它也只能回答一个字呀,它是怎么回答一个句子的呢?

  • 2023-05-05
  • 阅读286

MES数据采集系统需求分析和总体设计

一个企业要想在同行业的竞争中取得优势,就必须适应市场的应用需求,掌握最先进的技术,生产高质量的产品。基于MES的生产数据采集系统具有快速、准确、灵活等特点,可进行信息化管理,广泛应用于生产车间,提高生产效率,保证生产质量。本文是在现有的设备数据采集系统基础上改造设计的一款新型 MES 数据采集系统,并在某生产车间进行应用,分析该系统的数据采集状态,为 MES 系统的进一步研究奠定了坚实的基础。

  • 2023-05-10
  • 阅读298
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2022数字经济发展论坛:中小企业数字化转型从哪里开始,到哪里结束?

经济数字化转型是大势所趋。中小企业是实体经济的重要组成部分,也是产业数字化转型的重点和难点。党的二十大报告提出,要“支持中小微企业发展”“促进数字经济和实体经济深度融合”。本期邀请专家围绕中小企业数字化转型相关问题进行研讨。

  • 2023-05-10
  • 阅读899
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智慧校园规划建设方案

当今社会,以互联网、大数据、云计算、物联网、人工智能、5G、VR/AR、区块链接等信息技术为代表的科技革命对人类生活、工作、学习等方面产生了巨大影响,在教育领域智慧校园已成为办学的基本条件,特别是职业院校已成为支撑教育教学、沟通校企合作、促进师生发展必需环境。

  • 2023-07-04
  • 阅读309

电力时序数据预测技术

当前,构建以新能源为主体的新型电力系统已在国家层面明确作为实现“碳达峰、碳中和”目标的重要手段,是构建清法低碳安全高效能源体系的重要组成部分,在新能源电源。电动汽车、储能等装置并网的大背景下,电网波动性加剧,这些对精细化的电网负荷预测和新能源功率预测提出了更加迫切的要求。传统预测支术已经无法满足当前复杂环境下的精度要求,新型电力系统巫需引入创新性技术,为电网的稳定运行提供算法支撑,强化电力行业数字新基建。

  • 2023-06-26
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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