企业需要借助标准化的设备管理系统解决这些问题。易点易动基于云计算、物联网、IoT等技术，开发出一套灵活易用的设备巡检解决方案，助力企业开展无纸化、数字化的设备巡检工作。...此外，该系统支持企业自由灵活设置个性化流程、巡检路线、巡检内容等，让设备巡检更加高效。图片易点易动设备巡检管理系统的优势如下：一物对一码精准管理。...易点易动系统中，每个设备录入后都有对应的专属二维码。员工用手机扫描二维码就可以填写该设备的当前状况，有效避免漏检、重检的情况发生。...易点易动设备巡检管理系统支持针对设备巡检数据进行数据分析，包括巡检次数、巡检结果、设备故障率等。通过数据分析，管理者可以快速了解企业设备的健康状况，并作出相应的决策。...易点易动设备巡检管理系统提供了完善的客户服务支持，用户可以通过在线客服、电话、邮件等方式与易点易动的客服团队联系，及时解决遇到的问题。
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。
今日拔刺： 1、如何评价汽车AI系统？是好“助理”吗？ 2、物体速度达到光速的话，现代雷达能探测到吗？ 3、红外成像的原理是什么？...本文 | 1603字 阅读时间 | 4分钟 如何评价汽车AI系统 是好“助理”吗？...车载AI系统功能贴心，当你饿了，系统能够根据你的常去的餐馆类别自动推荐附近的类似餐馆；当接近拥堵或经常拥堵的路段系统会提醒你换线；当车辆燃油即将用完时它会主动提醒你加油并优选最近的加油站，然后把路线显示出来...车载AI系统像一个引路人，也像一个朋友。它可以帮我们在驾车时解决很多琐事，这个过程中也减少了司机注意力的分散，从一定程度上来讲降低了交通事故发生的概率。...车载AI系统还可以为司机解闷，司机一直坐在驾驶位置，饿了可以语音呼叫AI来找吃的地方，累了还可以让AI来播放音乐听。
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
“于是我们就在CTR预估上采用了这个系统。因为这个系统只要能提升1‰，就有很多收益；提升1% 的收益就更多。...基于加强学习的对话系统 “其实在对话系统没有很多数据的情况下，一开始你很难做加强学习，有可能你就只能做一个规则技术。...推理和知识图谱 很多问题需要你做推理，如果A发生了，到B，B发生，回到C，你怎样把推理过程做好？今天，大家做了很多深度学习，比如说一个文本里面，A会导致B的发生，你把这个相关的答案找到。...有一些算法——我就不说哪个算法了，有的还是我好朋友写的——很难应用在工业上，为什么呢？因为它基本上不能达到需要的准确性。 无监督学习 “另外，无监督学习也喊得比较响。这是跟小数据学习相关的。...工业很多应用非常在乎实时性，不能有大量 delay。怎么能做得快呢？这就需要模型的压缩，要用 hashing 等技术，这也是非常好的方向。”
空间物理推理是重要且有趣的领域。近日，在雷锋网 AI 研习社公开课上，澳大利亚国立大学葛笑雨博士就带领大家认识定性物理推理并感受其中的乐趣。...当这种符号化语言完善后，我们就可以预测系统在未来任何一个时间发生的行为——预测这个系统一定不会做什么事情，它就不会做什么事情。 为什么物理推理是一个非常难的问题？...在工业应用中，定性物理推理往往被用来定性的分析一个复杂物理系统的性质。其能快速得出初步的定性的结果。根据结果，再决定是否要进一步进行严密的仿真。 稍微讲一下表达方法。...调试法（Heuristics-based）：其中一个韩国队伍使用的调参方法，最后调的参数非常好，取得了不错的成绩。...包括从原始点云检测空间实体，比如机器人洗盘子，看到厨房一堆碗，需要分清哪个是盘子，哪个是抹布，这就需要使用深度感知器去观察点云；以及通过实质性空间变化去跟踪空间实体。 第四个方向，规划。
但好马还要配好鞍，要想让不同算法能力的开发者都能方便、快速地使用文心大模型，全面释放大模型的使用效能，配套一些开发套件、平台并开放一些 API 是非常必要的。...一个生态系统 在扫除了种种障碍之后，百度的文心大模型已经在保险、银行、农业、工业、生物医药、搜索引擎等多个领域得到了应用。...这无疑给了用户更多选择，但也带来了困惑：模型、范例那么多，哪个适合我？「产业模型选型工具」就是用来解决这个问题的。...特别适合工业级环境使用。 飞桨移动工作站搭配EasyDL桌面版和智能边缘控制台，实现了训推一体和边端协同的全流程AI开发和应用。...与此同时，深度学习平台的工业大生产特征也越来越显著。王海峰表示，「基于飞桨平台，人人都可以成为 AI 应用的开发者。」
第二，预测性维护，没有完美的模型，因为随着时间的推移环境会发生变化，所以模型可能不如刚开始时那么好，我们需要有一个解决方案来监控部署模型并设置规则来保持制造稳定。...第五个话题，我要和大家分享的是带有AI推理引擎的AOI的硬件系统。...如左图所示，在POE阶段通常使用一个带RTX GPU卡的工业电脑把控制系统和推理系统放一起，因为非常简单，但是对于生产线中，AI推理与控制系统分开是非常重要的，因为你除了GPU卡外，还会要添加POE卡、...但是，你看到右边的图，我们可以使用Jetson Xavier系统作为推理引擎，与机器控制系统分离。...其次是灵活性，有时单个 RTX GPU 的性能无法达到客户的要求，但多 GPU 服务器解决方案的成本仍然很高，通过将多个带有以太网的 Jetson AGX Xavier 连接到 AI 机器，系统可以灵活性地扩展推理性能
本文展示了MIT在人工智能的最新研究成果，一个新的人工智能系统，它： 1）通过了视觉图灵测试（图灵测试是什么？...---- MIT的一个研究团队研发了一个AI（人工智能系统），它可以“画”出一些看起来像字母却又不那么常见字符，从而让人类误以为“他是个人”。...通常来说，一个AI系统首先要用大量的数据进行训练，然后才能去执行任务，但人类不用，人可以轻松自如的完成一些所谓“one-shot learning”（大概是只通过一次学习，或者只用很少样本进行训练）的事情...研究人员说他们的AI系统因为使用了“贝叶斯程序学习”（Bayesian Program Learning），也可以有“one-shot learning”的能力。...答案：1,2,1；2,1,1——这些是由AI人工智能完成的。
感知、推理、行动、适应——英特尔的 AI “四步走” 首先，英特尔介绍了它自己对于人工智能的理解，认为人工智能是一种解决方案。...开发者应该从哪个领域着手 根据这些定义和理解，针对开发者应该从哪个领域着手这个问题，英特尔给出了一些建议，原文如下： 人工智能最令人兴奋的一点在于，它具有无限的潜力，不仅能够引领计算行业或软件行业内的变革...就像工业革命、技术革命和数字革命改变了我们生活的方方面面一样，人工智能也将以同样的方式改变整个社会。 ?...工业 维修和维护 – 人工智能系统可预测维修需求，并改进预防性的维护。 精准农业 – 借助高效的施肥方法，人工智能可帮助提升农作物产量，优化其上市时间。...选择一个好的开源深度学习框架也是个不错的选择 对于开发者来说，选择一个合适的开源深度学习框架也能够大大降低进入 AI 世界的门槛。
大家好，我是小 G。 在工业级深度学习实践领域中，我们经常能听到一种说法 —— 模型部署是打通 AI 应用的最后一公里！...确保环境适配仅是第一步，如何在部署后展示出犀利的性能，实现工业级的高性能推理，同样是胜利的关键因素！...哪个更原生些？...深度学习亦然，从获取预训练模型，到使用特定语言的 API 加载模型、编写推理逻辑，最后在特定的硬件与操作系统上执行推理，这一全套流程需要推理引擎提供从上游到下游的全方位适配与服务。...Paddle Inference 的适配大法虽好，却不要忽略它的高性能哦！我们脱发不脱单，只为让在座的各位满意和惊喜～ 最佳进攻！高性能的推理引擎 ?
以下为演讲实录： 各位观众朋友们大家好，我是吴运声。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。...融合了腾讯自研的AI超大规模预训练模型「混元大模型」，和TNN开源推理框架，面向客户输出数据处理、模型训练、应用及推理加速等多维度服务，显著降低AI开发门槛、提升研发精度和效率。...TI-ACC支持大规模的训练和推理加速，尤其在模型推理方面，已经支持并持续增加对多种模型库的海量模型进行推理加速；TI-ACC对深度学习算法的基础算子进行了深度优化，一键为用户完成模型推理优化，轻松获得至少...其次，不少传媒客户的业务系统依然是数据割裂难以统管的状态；不同的业务团队差异化的运营目标难以兼顾；传媒行业开放生态和数据资产全域打通，成为企业实现高效数字化建设的关键因素。...媒体内容中台通过内容入库标准化，流程编排配置，跨模态智能检索，智能生产工具等，量身打造了为内容汇聚和智能生产服务的完整系统，帮助融媒企业完成数字化转型及协同办公平台的构建，形成以智慧AI能力为驱动、内容中台为驱干
第二个是工业互联网最重要的部分：工业云/区域云，在这里会提供有限的计算能力，比如有限的AI推理能力、IoT后台计算能力、告警能力等，同时会提供一些灵活的运营策略给到不同区域、不同产品特色的运营商。...Ti-EMS是AI弹性扩容的集群服务。因为训练需要用到很多的资源，所以一般很难在工业云上直接做，通常会在用腾讯云上无限的算力来进行训练，而训练出来的推理模型可以推到工业云的EMS上做推理服务。...基础服务层由账号中心、商品中心，计费中心等这几个业务底座跟通用组件层组成，除了提供整个工业云的上层服务之外，每个通用组件都能支持到通用多产品接入，这也是在设计就考虑好提供给第三方合作产品接入预留的能力。...AI质检平台 接下来介绍两个跟制造业或工业相关的案例，第一个案例是工业AI质检平台。...调度系统主要是做任务编排，一般生产企业会有很多生产线，每个生产线的产品都不同，调度系统就是用来触发调度的行为，支持把不同生产线和不同的算法模型做绑定或做流程拖拽式的流程编排工作。 2.
袁泉和龙海涛其人 袁泉，离职前担任阿里认知计算实验室负责人、资深总监，是手机淘宝、手机天猫推荐算法团队缔造者，2013年到2016年期间率队打造了“千人千面”的手淘推荐系统，因此还拿下了当年双11的CEO...在2013-2017年期间，龙海涛在阿里巴巴负责搜索广告业务的架构设计，主导了其核心的离线系统、在线引擎和索引内核的升级换代，并因此获得了阿里妈妈“最佳团队奖”、“最佳项目奖”和“双十一个人创新特别奖”...第四，时间、空间上的推理。...想要玩好星际，必须基于时序上、空间上去做推理，比如说地理位置的优势，坦克如果架在哪里可能会比较好，如果开分机在哪个位置去开会比较有利，甚至于军营造在什么地方，这些对于AI来说都需要进行一个空间上的推理。...当然，更长远未来，从《星际争霸》中学习训练的AI，还会进入各行各业，从工业机器人的生产与操控，到自动化农业，智能交通、物联网领域，都不缺乏应用场景。 作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者
这些问题的唯一系统。 接下来，机器学习研究科学家 Robert Ness 谈论了「因果推理与（深度）概率规划」。 Ness 表示：「概率规划将是解决因果推理的关键。」...她谈到了语言的重要性，并表示语言是「生成任务的推理」。她认为：「我们人类执行的是即时推理，这将成为未来 AI 发展的关键和根本性挑战之一。」...Yejin Choi 指出：人类有能力信任新奇的事物，并进行奇怪的因果推理。她问道：「我们是否想要建立一个类人的系统？」...一种是直观形式，另一种是更高级的推理形式。 Kahneman 认为，System 1 包含了任意非符号事物，但这不意味着它是非符号系统。...100元京东卡、《智能经济》实体书、限量百度鼠标垫多重好奖！
大模型时代，企业的自我革新是一项系统性的工程。 作者 | 路遥 编辑 | 余快 如果问最近哪个行业最热，无疑是大模型。...在全煜鸣看来，KingKong技术架构的特征可以概括为三点： 对于视觉领域，是一个科学的标定和图像的科学评价，整体系统的一致性非常好； 在数据层面，有精准的数据，并且是带有知识的数据； AI 模型上，是数据加知识的双轮驱动...工业领域讲求实际，对稳定性、可控性的要求极高，垂直模型更能获得客户的信任。 对于工厂来说，需要模型能够提供清晰的解释和推理过程，以便能够理解和信任模型的判断，从而做出下一步决策。...目前，凌云光F.Brain深度学习平台已实现工业场景数据、算法（模型训练）、推理为一体的云边端协同一体化平台。...接下来，在机器视觉领域，能在包括光学相机成像系统、软件和算法等AI技术上，做出对客户的提质增效、降本减存有数量级和革命性帮助的解决方案，将获得更大的加速度。
近日，东京工业大学研究小组发布了一套格斗训练系统“FuturePose”，通过深度学习能预测 0.5 秒后对手的动作。...在这项研究中，研究人员开发了一套系统，通过从一个 RGB 相机捕获的图像中，从 30 fps（1帧= 1/30秒）图像中预测15帧后，即0.5秒后的动作，然后进行战斗训练。
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