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人工智能:计算机视觉技术进展

ImageNet挑战的图像分类任务要求机器根据图像中的主要对象为图像分配一个类别标签。下图探讨了随着时间的推移,性能最好的ImageNet系统的演变情况,以及算法和基础设施的进步如何让研究人员提高训练图像识别系统的效率,同时减少训练高性能系统所需的绝对时间。Top-1准确度测试人工智能系统为图像分配正确标签的能力,特别是其单个最有可能的预测结果(在所有可能的标签中)是否与目标标签相同。使用预训练数据的最新系统在Top-1准确度中每10次尝试中会出现1次错误,而在2012年12月,当时的系统每10次尝试中会出现4次错误。谷歌大脑团队的模型在2021年1月达到了90.2%的最高准确率。

  • 2021-06-01
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如何利用教育人工智能技术来推动STEM跨学科融合

STEM教育对于推动学科融合,促进学生能力的发展有重要作用。纵观国内外STEM教育的相关研究,不难发现,STEM教育的发展离不开技术的支持。那么,如何利用教育人工智能支持来推动STEM教育的发展,促进STEM跨学科之间的有效融合呢?

  • 2021-06-01
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人工智能解决方案 EDNA 使工业生产联网更加完善

未来的工厂是联网的工厂——这体现在各个方面:机床相互之间就故障或维护需求进行通讯。与此同时,机床将信息转发给生产计划人员,生产规划人员可以从一个中心位置控制机床。这样就形成能够(更加)高效地满足机床需要的智能生产系统。刚刚荣获红点奖(最佳奖)的新型模块化生态系统表明,埃马克集团正在使这一愿景成真:整体式解决方案不仅可以简化机床的操作,而且也能简化机床的联网。整个生产过程变得更加透明和高效,而首批投入应用的解决方案也已经给广大客户留下极其深刻的印象。

  • 2021-04-28
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物联网+人工智能实现企业数字化转型方案

物联网+人工智能实现企业数字化转型,实现目标:借助物联网不间断地收集生产数据,使用人工智能对产品工艺及质量图像进行识别,并利用机器学习分析数据,可以让生产的速度更快、灵活性更强且效率更高,从而提升产品质量并降低生产成本。

  • 2021-04-28
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“人工智能”比人做得更好_人类对自身的挑战

经过50多年的发展,人工智能已成为涉及计算机、心理学、系统论、博弈论、哲学等领域的交叉学科。人工智能的研究是一项极富挑战性的工作,不论是它的复杂性和学科交叉性,还是它那些带有根本性的思考和创新,其实都是人类对自身的不断认识和挑战。人工智能的研究,最终会不会使人类建成智能体乌托邦?这是人们感兴趣的问题,尽管对人工智能(实际上是对我们人类本身)的透彻认识还有一段非常漫长而艰巨的路要走。

  • 2021-04-20
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什么是人脸识别系统 人脸识别系统知识点科普

人脸识别技术是基于人的脸部特征,对输入的人脸图像或者视频流.首先判断其是否存在人脸,如果存在人脸,则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。

  • 2021-03-27
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人工智能和物联网:智慧城市的交通管理

当今的智慧城市由不断重塑城市地区的先进技术提供发展驱动力。人工智能和物联网对于世界的运作越来越不可或缺。基于云的服务、物联网、分析平台和许多AI工具正在改变城市居民与环境互动和在环境中出行的方式。

  • 2021-03-27
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智慧园区多维度安全防护体系研究及应用

基于智慧园区的个性化需求,设计了一种适用于园区安防管理的多维度安全防护体系。该体系结合园区自身特点,以人员分类管理和五级纵深防御为基准,以“人防、物防、技防”为手段,建立了多维度安全防护体系模型,通过多元化安防措施相结合,实现园区重点区域可视化、人员管理精细化和整体防护智能化。关键词:智慧园区;多维度;安全防护体系

  • 2021-02-14
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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