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              發布時間:2021-10-10 19:06  

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              視覺技術與實體經濟融合領域

                人工智能領域的視覺技術主要是圖像識別、計算機視覺、機器視覺。雖然機器視覺在工業領域被廣泛提及,但是其應用的技術包括了計算機視覺、圖像處理等技術,應用場景也稍有不同。圖像識別主要應用在圖像終端,如人臉識別攝像頭;計算機視覺主要是應用于動態圖像的分析和靜態圖像分析。可以說,計算機視覺是人工智能視覺技術的基礎元素。

                視覺技術是人工智能當前技術相對其他技術領域較成熟、技術發展快、市場需求量大的領域,比如人臉識別,在光線好的情況下,正面人臉識別機器的準確率能達到99.99%,人臉識別在、物業安保、銀行、證券、金融、教育、電子商務、機場、地鐵等場景應用廣泛。前瞻研究院《中國人臉識別行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》顯示,未來十年,我國人臉識別行業市場規模有望達到千億元。


              機器學習技術與實體經濟融合領域

                機器學習是人工智能技術體系的一個通用環節,機器學習使用歸納、綜合方法,運用數據導入算法模仿人類智能。學習方式主要分為有數據學習和無數據學習:當前有數據學習顯然廣受歡迎,包括“監督學習”“無監督學習”“半監督學習”“深度學習”“遷移學習”等;無數據學習法主要為“強化學習”。有數據學習的典型應用為深度學習,深度學習包括DNN(深度神經網絡)、CNN(卷積神經網絡)、RNN(循環神經網絡)和LSTM(長短期記憶網絡)等,它不依賴數字經濟的發展,而是由人做數據標簽,采用神經網絡算法,學習效率不高、能源資源浪費,如AlphaGo下場棋要消耗3000美元電費。

                強化學習只需要人類輸入規則,機器就能通過自我獎勵、自我誘導方式,跟自己下百萬盤棋,不斷自我完善,AlphaGo Zero三天內就打敗了已經學習了幾千盤棋的AlphaGo;數字技術發展越好、標準化數據量越大的領域往往人工智能發展越迅速,這就說明機器的學習能力不是人為訓練的結果,而是數字經濟發展到一定階段順其自然的結果。從使用場景上來說,有數據學習適用于規則活動領域的人工智能,是經驗、控制使然;無數據學習適用于創新、無定論的領域,比如棋類競賽、新藥探索、藝術創作等,是創新、自由使然。


              機器視覺的優勢

                1.可適用于危險的檢測環境:機器可以在惡劣、危險的環境中,以及在人類視覺難以滿足需求的場合很好地完成檢測工作。

                2.不會對產品造成接觸損傷:機器視覺在檢測工件的過程中,不需要接觸工件,不會對工件造成接觸損傷。人工檢測必須對工件進行接觸檢測,容易產生接觸損傷。

                3.更客觀穩定:人工檢測過程中,檢測結果會受到個人標準、情緒、精力等因素的影響。而機器嚴格遵循所設定的標準,檢測結果更加客觀、可靠、穩定。

                4.避免二次污染:人工操作有時會帶來不確定污染源,從而污染的工件。

                5維護簡單:對操作者的技術要求低,使用壽命長等優點。


              全數字電源有明顯的好處

              數字電源的好處出現   電源中的數字控制是一個廣泛的領域,從基本的數字信號(例如開/關)到傳統的模擬控制器,再到更復雜的操作,包括數字信號處理器(DSP)。雖然后者代表了額外的成本,但芯片價格的快速下降和制造商日益復雜的需求意味著采用率正在飆升。   全數字電源有明顯的好處,主要是因為它們極大地提高了靈活性。根據不同的應用,甚至環境因素和系統性能變量來調整電源性能特征的可能性,開辟了廣闊的實際利益領域,尤其是節省成本。   因為帶有DSP的新微控制器可以在每個開關周期對輸出電壓進行采樣,監控故障和狀態條件、響應警告和事件記錄都是以前需要更改硬件的實用選項。在工業物聯網(IIoT)設備需求和部署不斷增加的世界中,通常在物理訪問極具挑戰性的應用中,這種靈活性非常強大。此外,由于許多原因,許多此類設備位于網絡邊緣,因此在此級別進行實時監控的價值是有益的,尤其是預測性維護和提。