AI-快车道

深度学习·东声智能Handdle AI-光伏行业应用

太阳电池及组件上的缺陷检测一直以来都是光伏行业为提高生产质量和数量亟待解决的问题。传统的缺陷检测算法对于单一缺陷能实现较好的检测效果，但是无法有效应对实际产线中形态尺寸各异的多种缺陷的情况，存在通用性上的瓶颈，现在一种基于深度学习的目标检测方法来对太阳能光伏组件电致发光（EL）图片上的多种缺陷实现自动检测。东声智能结合2D、3D的复合方案，对多晶硅太阳能电池片组件的缺陷，利用电致发光现象采集的电池
Dongsheng_2019·2022-11-25 20:58

行业前研|人工智能在作战仿真中的应用

近年来，随着军队编制体制的不断调整改革和发展理念不断完善优化，军用任务规划技术和体系建设正处在发展的快车道上。
飞思实验室·2022-11-25 17:31

百度Q3财报显AI技术厚度，“慢生意”稳步驶入“快车道”

一周前，笔者参加了一场百度主办的关于AIGC话题的沙龙，因为话题无比火爆，活动延迟到了一点钟才结束，以至于让约定的好友饭局也一等再等。倒没有丝毫抱怨的意思，正是这个烧脑的活动，让我感受并体验到了当下最时尚潮流的“文心一格”强大的“文生图”作画能力，见证了飞桨、文心大模型助力产业智能化升级的技术力量，也得以看到百度在新AI业务中的进展和姿态。而就在昨天，百度发布了新一季度Q3的财报，笔者进一步的穿透
新芒·2022-11-25 11:29

布谷蓝途：易知微「可视大脑助力智慧教育」主题分享精彩实录

如今，大数据技术在教育领域的应用与普及正驶入“快车道”，但仍然存在资源管理分散、数据各自为阵、运营模式传统等痛点，如何借助新技术、新机遇并充分发挥大数据在教育教学中的支撑作用成为重中之重。
EasyV可视化实验室·2022-11-24 07:21

官宣｜国产自研数字孪生融合渲染引擎EasyTwin免费公测

随着数字化变革进程的加速，发展数字经济提升数据价值是国家和企业进入发展快车道的必由之路，而数字孪生技术是推动实现企业数字化转型、促进数字经
EasyV可视化实验室·2022-11-24 07:50

“比特”与“瓦特”深度融合，云计算驶向绿色低碳快车道

科技云报道原创。1776年，工人瓦特发明蒸汽机，引发第一次工业革命，也开辟了人类利用能源的新时代。200多年后，麻省理工教授尼葛洛庞帝于1995年发表《数字化生存》，宣布以“Bit”驱动的数字化时代正式来临。又过了20多年，数字化风潮早已席卷各个行业，千行百业的数字化、智能化转型向纵深挺进，比特与瓦特穿越时空，在数字化的浪潮中不期而遇。在产业数字化与绿色节能两大浪潮的协同推动下，更加低碳的数字化转
科技云报道·2022-11-24 00:24

北京筑龙：快消品行业如何迈入采购数字化快车道？

国家“十四五”规划和2035年远景目标纲要：提升产业链供应链现代化水平。加快数字化发展，推动产业数字化，数字产业化，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。利用数字技术重构价值链、重组业务流程，或创建新的生态系统平台成为快消品行业数字化转型的契机。快消品行业采购痛点1、行业总体痛点快消品企业经营者面临着消费需求变化多端、组织效率低下、数据真空等组织和市场问题，需要企业通过数字化转型实
科软之家·2022-11-23 17:44

AI-语音处理理论和应用-DNN-HMM、CD-DNN-HMM

学习目标•了解语音处理的基础知识及应用•掌握语音处理的基本步骤•掌握语音处理的主要技术•了解语音处理的难点与展望DNN-HMM深度神经网络-隐马尔科夫模型•深度神经网络-隐马尔科夫模型（DNN-HMM）利用DNN的强大的特征学习能力和HMM的序列化建模能力进行语音识别任务的处理，在很多大规模任务中，其性能远优于传统的GMM-HMM混合模型。•DNN部分：o特征的学习能力o估计观察特征的概率o预测状
TKE_kolento.·2022-11-21 17:48

【AI工程论文解读】03-DevOps for AI-人工智能应用开发面临的挑战

作者：王磊更多精彩分享，欢迎访问和关注：https://www.zhihu.com/people/wldandanDevOps（研发运营一体化）：是Development和Operations的组合词，它是一组过程、方法与系统的统称，用于促进开发（应用程序/软件工程）、技术运营和质量保障（QA）部门之间的沟通、协作与整合。研发运营一体化是将应用的需求、开发、测试、部署和运营统一起来，基于整个组织的
昇思MindSpore·2022-11-21 14:50

互联互通下的超级App价值重构

与此同时，我们正看到5G技术的兴起，带动了整个数字经济蓬勃发展，大数据中心建设、工业互联网、产业互联网走上快车道。一方面，产业互联网蓬勃发展，另一方面消费互联网却陷入存量市场的内卷化竞争。
人工智能学家·2022-11-21 02:14

押注泛C端交易合规：高灯推动财税科技“底层思维”革新？

作者|曾响铃来源|螳螂观察毫无疑问，财税科技的发展正处在快车道上。有数据显示，自2016年至今，中国财税科技行业发展规模已从233亿元上涨到1032亿元，预期2021年行业规模将达1265亿元。
螳螂观察·2022-11-20 20:45

【机器学习】信用卡欺诈检测 （下采样、SMOTE过采样、集成学习、Pytorch）

2022.4.17补充视频：【参考：6-01信用卡交易欺诈数据检测_哔哩哔哩_bilibili】【参考：机器学习/Kaggle/信用卡欺诈检测/Tommy/数据不平衡.ipynb·myaijarvis/AI
myaijarvis·2022-11-20 06:03

中小企业数字化转型之路

企业高层尤其是中小企业，数字化意识普遍觉醒，通过数字化转型来降本增效、创新业务模式、抵御突发状况的热情空前高涨，再加上国家的大力推动，中小企业数字化转型进入快车道。
Nicole :-)·2022-11-19 17:29

L3/L4级自动驾驶拐点已至，谁在抢跑线控底盘千亿级风口？

作为L3/L4级高阶自动驾驶的刚需产品，线控底盘产业也将进入快车道，这将是高达数百亿乃至千亿的市场蓝海。其中线控制动、线控转向系统作为其中的主赛道，成为了各大供应商的主要攻克方向。日前，拿森科技总经
高工智能汽车·2022-11-14 02:13

葡萄城软件副总经理李佳佳：构建生态闭环，助力企业搭上数字化转型“快车道”

如何利用先进软件技术，帮助企业搭上数字化转型“快车道”，是当下亟需解决的问题。
RPA中国·2022-11-09 15:02

AI-图书馆（一）

本文章有转载自其它博文，也有自己发现的新库添加进来的，如果发现有新的库，可以推荐我加进来转自：http://blog.csdn.net/sherry_gp/article/details/51436627DeepLearning（深度学习）：ufldl的2个教程(这个没得说，入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习)：一ufldl的2个教程(这个没得说，入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习)：
ailib·2022-11-04 06:33

抢跑全球电动卡车市场风口，比亚迪为何又一次成为领先者？

全球纯电动卡车市场正在驶入快车道。来自于相关法案对低排放运输需求不断增长，以及政府通过补贴和退税支持电动商用车（包括公共汽车、卡车、皮卡和货车）等利好因素，都在不断刺激全球纯电动卡车快速增长。
高工智能汽车·2022-10-31 03:27

供货理想等近20家主流车企，移远通信5G车载模组交付量大幅增长

5G车联网已经进入发展的快车道，一批较早布局5G车载通信模组的企业也迎来了交付量的大幅提升。9月28日，全系标配搭载移远通信5G车载模组AG551Q的理想L9第10000台量产车下线交付。
高工智能汽车·2022-10-31 03:56

「出海」势头正盛，中国车企需要更好的“全球导航”

今年以来，中国汽车出口明显驶入快车道，包括上汽、吉利、长城、比亚迪、蔚来、小鹏等在内的主流车企纷纷加速了出海战略的实施。
高工智能汽车·2022-10-31 03:56

动手学习深度学习-跟李沐学AI-自学笔记(2)

一、PyTorch神经网络基础1.模型构造本应在jupytor里实现，现在还在跑模型，因此先在此记录一下1.1层和块#多层感知机importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFnet=nn.Sequential(nn.Linear(20,256),nn.ReLU(),nn.Linear(256,10))#Sequential定义
一天的大太阳·2022-10-24 18:21

跟李沐学AI-动手学深度学习-现代卷积神经网络

深度卷积神经网络(AlexNet)深度学习之前最火的是机器学习：特征提取。选择核函数来计算相关性。凸优化问题。漂亮的定理。计算机视觉方面之前关注的不是机器学习而是几何学：抽取特征。描述几何（例如多相机），（非）凸优化。漂亮定理。假设满足了，效果很好。在十几年前，计算机视觉中最重要的是特征工程：特征工程是关键。特征描述子：SIFT，SURF。视觉词袋（聚类）。最后用SVM。数据集ImageNet(2
洋-葱·2022-10-24 18:50

跟李沐学AI-动手学深度学习-权重衰退+Dropout

目录权重衰退使用均方范数作为硬性限制使用均方范数作为柔性限制总结Dropout(丢弃法)动机无偏差的加入噪音使用丢弃法推理中的丢弃法总结权重衰退是最广泛使用的正则化的技术之一。使用均方范数作为硬性限制通过限制参数值的选择范围来控制模型容量。通常不限制偏移b（因为限制与不限制的差别不大）。小的θ意味着更强的正则项。使用均方范数作为柔性限制对于每个θ，都可以找到λ使得之前的目标函数等价于下面可以通过拉
洋-葱·2022-10-24 18:19

跟李沐学AI-动手学深度学习-数值稳定性+模型初始化和激活函数

目录数值稳定性神经网络的梯度数值稳定性的常见两个问题例子：MLP梯度爆炸梯度爆炸的问题梯度消失梯度消失的问题总结让训练更加稳定让每层的方差是一个常数权重初始化例子：MLP正向方差反向均值和方差Xavier初始假设线性的激活函数反向检查常用激活函数总结数值稳定性神经网络的梯度考虑如下有d层的神经网络计算损失l关于参数Wt的梯度数值稳定性的常见两个问题梯度消失和梯度爆炸例子：MLP加入如下MLP（为了
洋-葱·2022-10-24 18:19

跟李沐学AI-动手学深度学习-感知机+多层感知机

目录感知机训练感知机收敛定理XOR问题总结多层感知机学习XOR单隐藏层单隐藏层-单分类激活函数sigmoid激活函数Tanh激活函数ReLU激活函数多类分类多隐藏层总结感知机给定输入x，权重w，和偏移b，感知机输出：二分类：-1或1。回归输出实数、softmax回归输出概率。训练感知机等价于使用批量大小为1的梯度下降，并使用如下的损失函数：收敛定理数据在半径r内。余量p分类为两类，对于，感知机保证
洋-葱·2022-10-24 18:49

跟李沐学AI-动手学深度学习-模型选择+过拟合和欠拟合

目录模型选择训练误差和泛化误差K-折交叉验证总结过拟合和欠拟合模型容量模型容量的影响估计模型容量VC维数据复杂度总结模型选择训练误差和泛化误差训练误差：模型在训练数据上的误差。泛化误差：模型在新数据上的误差。验证数据集：一个用来评估模型好坏的数据集。测试数据集：只用一次的数据集。K-折交叉验证在没有足够多数据时使用(这是常态)算法：将训练数据分割成K块，fori=1,....K.使用第i块作为验证
洋-葱·2022-10-24 18:49

跟李沐学AI-动手学深度学习-深度学习计算

深度学习计算文章目录深度学习计算层和块自定义块顺序块在正向传播函数中执行代码混搭各种组合块参数管理参数访问参数初始化自定义层读写文件GPU层和块单个神经元：接收一组输入。生成相应的标量输出。具有一组相关参数（这些参数可以更新以优化感兴趣的目标函数）。层：接受一组输入。生成相应的输出。有一组可调整参数描述。为了实现这些复杂的⽹络，我们引⼊了神经⽹络块的概念。块可以描述单个层、由多个层组成的组件或整个
洋-葱·2022-10-24 18:49

跟李沐学AI-动手学深度学习-softmax回归+损失函数+图片分类数据集

目录softmax回归回归VS分类从回归到多类分类从回归到多类分类-均方误差从回归到多类分类-无校验比例从回归到多类分类-校验比例softmax和交叉熵损失总结损失函数L2LossL1LossHuber'sRobustLosssoftmax回归虽然softmax的名字是回归，但是其实它是一个分类问题。回归VS分类回归估计一个连续值分类预测一个离散类别eg:MNIST：手写数字识别（10类）Imag
洋-葱·2022-10-24 18:48

跟李沐学AI-动手学深度学习-线性回归+基础优化算法

回归（regression）是指⼀类为⼀个或多个⾃变量与因变量之间关系建模的⽅法。在⾃然科学和社会科学领域，回归经常⽤来表⽰输⼊和输出之间的关系。在机器学习领域中的⼤多数任务通常都与预测（prediction）有关。当我们想预测⼀个数值时，就会涉及到回归问题。常⻅的例⼦包括：预测价格（房屋、股票等）、预测住院时间（针对住院病⼈）、预测需求（零售销量）等。但不是所有的预测都是回归问题。目录线性回归e
洋-葱·2022-10-24 18:48

跟李沐学AI-动手学深度学习1

整体内容神经网络可以理解为是一种语言数学和代码的结合，道术结合，关键在动手是什么，怎么做，为什么这样发展知识和应用广告点击预测三个步骤预测和训练模型控制广告展现数据格式0维，1维，2维图片，批量图片，视频多了时间维度形状，类型，值区域跳着访问形状至少是一维的，x.numel是元素个数创建全0或者全1通过python本身的数据格式创建加减乘除以及拼接所有元素求和，是标量两个不同维度的数据怎么相加，广
愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2022-10-24 18:15

2022爱分析 地产科技应用实践报告

吕蒙招商蛇口运营管理部负责人刘述军旺小宝联合创始人彭双全思为科技创始人兼CEO特别鸣谢（按拼音排序）报告摘要在国家政策指引、市场环境变化、消费需求升级、数字技术支撑等多重因素共同驱动下，国内地产科技进入发展“快车道
·2022-10-17 17:53

919主题班会

九月六号高中学习进入正规的快车道，是学生陌生且不适应的，虽然有军训做了铺垫和过渡，尤其是两天假期再回校，学生学习生活中的问题紧跟而来，生活的、学习的、心态的、态度的、习惯的，部分同学还没有回过神，没有进入高中学习的状态
芦荟葱葱·2022-09-20 09:58

动手学习深度学习-跟李沐学AI-自学笔记(1)

个人学习笔记，如有错误欢迎指正！预备课课程必备网站：[课程主页][https://courses.d2l.ai/zh-v2]，[教材][https://zh-v2.d2l.ai/]，[课程论坛讨论][https://discuss.d2l.ai/c/16]，[Pytorch论坛][https://discuss.pytorch.org/]深度学习是人工智能最热门的领域，核心是神经网络，应该想学习一
一天的大太阳·2022-09-11 07:55

从车载小程序打造智能汽车生态

一、车联网进入发展快车道20世纪末以来，汽车时代从1991-2000年的机械阶段，相继经过电子和通信阶段，走向2009-2014年的网联阶段和2015年至今的智能阶段，2025年后，汽车将会实现认知和自动驾驶
Finobird·2022-09-07 09:59

AI-无损检测方向速读：基于深度学习的表面缺陷检测方法综述

1表面缺陷检测的概念表面缺陷检测是机器视觉领域中非常重要的一项研究内容,也称为AOI(Automatedopticalinspection)或ASI(Automatedsurfaceinspection)，它是利用机器视觉设备获取图像来判断采集图像中是否存在缺陷的技术。1.1传统检测的缺陷(非CNN)在很多开放式的工业环境下，期待设计的成像系统完全消除场景或者被检材料等变化对检测系统的影响，往往不
LiBiGo·2022-09-01 14:57

超大模型工程化实践打磨，百度智能云发布云原生 AI 2.0 方案

近期IDC发布的《云原生AI-加速AI工程化落地》报告指出，云
·2022-09-01 11:08

汽车制造企业如何最大化数据资产价值？

随着汽车行业的数字化转型正式进入快车道，车企收集的车辆数据也呈爆炸式的增长，如何利用数据获取洞察，不断提升运营能力和服务水平，同时又能有效降低成本、提高质量和生产效率，已然成为各大车企数字化升级的方向。
·2022-08-30 12:13

我国SaaS产业的发展趋势与路径

我国SaaS产业演进趋势一、产业起步较晚，逐步进入发展快车道相较于全球SaaS产业，我国的SaaS行业起步较晚，大约萌芽于2004年至2005年间，在2010年前后正式起步，经历了前期的摸索式发
小炮独家·2022-08-30 02:55

顺应时代大潮，共圆复兴梦想

北辰改革开放以来，中国经济社会发展步入快车道，人民生活水平不断提升。2020年，我们打赢了“脱贫攻坚战”，全面建成小康社会，中国特色社会主义进入新时代。
雪映寒松·2022-08-23 17:53

每天一题（牛客网）做会一百道题不如做透一道题，不怕百招会就怕一招绝！！！

前言：成功没有快车道，幸福没有高速路。
旧梦拾遗186·2022-08-21 09:27

2022-08-18 《星汉灿烂》之人生赢家--王淳

年轻的时候同龄人还在东拼西砍，建功立业，王淳一个“姐，我不想努力了”娶了文修君，人生直接进入快车道。娶了文修君成了乾安王的女婿
单打的茄子·2022-08-18 16:22

windows10安装ubuntu双系统教程（绝对史上最详细）

快车道：Windows10安装ubuntu16.04双系统教程Windows10安装ubuntu18.04双系统教程一、先搞清楚自己电脑的类型：AMBR传统bios+单硬盘BMBR传统bios+双硬盘（
SXWZ_mtlzz1222·2022-08-09 13:08

为物联网而生：NB-IOT开启广袤市场空间

人与人之间的通讯规模已近天花板，物与物的则刚刚进入增长快车道。随着可穿戴、车联网、智能抄表等新兴市场的开启，工业4.0、智慧城市、智慧农业等理念照进现实，万物互联的时代正加速到来。
weixin_34130389·2022-08-06 07:01

目标检测、工业缺陷、图像分割----深度学习数据集归纳

1.小目标检测（AI-
smiling0927·2022-08-05 07:01

Authing 实践｜制造业身份认证统一管理解决方案

多年来，中国制造业一直处于经济高速发展的快车道中，受益于不断开拓的“增量”市场。
Authing·2022-08-02 19:42

第三周作业：卷积神经网络（Part1）

跟李沐学AI-动手学深度学习-深度学习计算在一开始学习高级编程语言的时候，我们就听说过一个词“模块化”。
洋-葱·2022-07-21 07:23

基于-计算机视觉-实例分割-实现-物体识别

一、操作1、平台介绍本文中提到的相关技术来自于百度AI-飞桨BML。研究之初，本人也调研了阿里云-机器学习PAI。相比之下，百度AI更容易上手，而且还提供了免费时长，所以果断选择了百度进行相关的学习。
wangXianF·2022-07-18 13:10

为什么说深度学习和机器学习截然不同？ 【分分钟搞定】 人工智能 - 机器学习 - 深度学习 三者之间的关系

关于AI报道的狂轰乱炸，动不动就各种智能，其实很多人对于人工智能AI-机器学习ML-深度学习DL三者之间的关系并没有弄清楚，这里做个简单介绍。
远岫出烟云·2022-07-04 07:07

RPA机器人，财务数字化转型的快车道

数字化转型已成为经济全球化趋势下各大企业的未来发展方向。其中财务数字化作为打通数字化全局的“突破口”，正是众多企业进行数字化转型的切入点。然而，如何在众多复杂的财务场景中落实数字化是亟待解决的问题。财务日常工作单一繁琐、附加值低。查询网银数据时，财务操作人员需插入U盾、登入网银系统查询指定账号前一日余量，再将余额手动导入Excel，后人工登录资金管理系统导入该余额Excel，由财务主管从资金管理系
·2022-06-29 11:29

AI-机器学习-自学笔记（十）装袋算法

装袋算法是一种提高分类准确度的算法，通过给定组合投票的方式获得最优解。比如你生病了去不同医院看了几个医生，每个医生都给你开了药方，最后哪个药方的出现次数多，就说明这个药方越有可能是最优解，这就是装袋算法的思想。主要的三种装袋算法模型：装袋决策树（BaggedDecisionTrees）随机森林（RandomForest）极端随机树（ExtraTrees）装袋决策树：以最常见的装袋决策树为例，skl
阿尔法羊·2022-06-26 07:18

AI-机器学习-自学笔记（五）决策树算法

决策树(DecisionTree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。简单说就是依据熵值计算，不断地做出选择，直到获得最终结果（熵值为0或者在设定的某个范围内）。根据计算方法不同，有ID3算法、C4.5算法、CART算法等
阿尔法羊·2022-06-26 07:18
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