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  • A 在数字时代,人工智能(AI)即将引起新一轮的科技革命。全球AI市场将呈现迅猛的增长。推动它快速发展的动力来源于技术的不断突破、强劲的政策支持和充沛的资金投入。如何寻找AI行业切入点和投资机会是众多决策者关注的重要问题。随着AI黄金时代的到来,我们是否能乘风破浪,发挥它的*大价值?十年后,AI市场规模将会超过万亿美元  AI多年来一直是新技术革命的热点。虽然AI的热潮经历了几次波动,但是越来越多的实际落地应用使投资者和企业始终保持热情。  尽管处于萌芽阶段,AI市场预计将在未来十年呈现指数级的增长。我们预计AI市场的年增长率将达到64%,在2027年超过1万亿美元。AI的发展驱动力是什么?  AI技术和市场的蓬勃发展受技术的不断进步与成熟、政府政策的鼓励和资金的大量投入等众多力量的推动。  深度学习算法、AI芯片和大数据的可获性与可用性推动AI技术的创新  AI技术的快速发展,使其从学术阶段发展到实际应用阶段,结合*先进的技术和系统,突破了传统计算技术的极限。云存储和计算技术的成熟为处理大量图像、文本和其他类型的数据奠定了基础。通过大数据,AI可以让企业实现以往都无法想象的转变。  不断改进的AI算法,助力AI技术能实现突破性的创新。自2012年以来,音频和图像识别的准确性得到了显著提高,已经超越人类的基本能力。  开源框架,降低了开发深度学习算法的障碍。大数据的可用性为深度学习算法提供了充足的学习材料。到2020年,全球每月上传的在线视频总长度预计为500万年,即每分钟在线上传100万分钟的视频。  硬件的成熟为深度学习算法提供了足够的计算能力。采用图形处理器GPU、现场可编程门阵列FPGA、专用集成电路ASIC(TPU和NPU是ASIC芯片的主要代表)等AI芯片,大大提高了AI训练和推理的计算效率。毫无疑问,创新技术将继续推动AI革命。  政府的积极引导,加快AI的发展  AI对于国家来说战略意义重大,全球主要国家政府纷纷启动AI发展计划。  中国于2018年1月发布了人工智能标准化白皮书。这是指导中国人工智能产业高水平发展的重要战略。在此之前,国务院于2017年7月发布了下一代人工智能发展计划,制定了人工智能发展的总体思路、战略目标、主要任务和配套措施,努力到2030年把中国打造成****的人工智能创新中心。  美国于2016年12月发布了“人工智能、自动化和经济”报告,重点关注人工智能驱动的自动化经济学和推荐的政策反应。 2016年6月,网络与信息技术研究与发展小组委员会(NITRD)制定了国家人工智能研究与发展战略计划,为联邦政府资助的人工智能研究制定了一系列目标。  类似的,日本政府颁布了第五个科学技术基本计划(2016-2020),进一步推动AI、边缘计算和高速处理设备技术的发展,作为构建超智能社会服务平台所必需的基础技术。  大量的资金投入,是AI从实验室走向应用的基础  持续的资本投入促进了全球AI产业的发展。 2017年,AI初创公司获得了152亿美元投入,其中近48%是种子或天使轮融资。 此外,谷歌和百度等互联网巨头在2017年在AI领域投入了约300至400亿美元,其中90%用于研发,10%用于收购。战略和财务投资者都在大力寻找AI行业的优质资产。 AI是如何工作的?  AI是指给机器提供“思考”的能力。通常,AI由3层架构组成:底层硬件与服务、算法与框架、以及垂直应用。底层硬件与服务  AI的底层基础设施是扩展、加速、自动化管理大量数据处理的重要基础。AI数据的编程和存储是AI技术落地*大的挑战之一,尤其是随着数据量飞速的增长,需要通过AI芯片的强大的计算能力支持基础架构环境建立,为AI提供充足的算力。AI主要包括各种不同的算法与技术。其中机器学习是一种统计学习方法,旨在训练具有大量数据的模型。该模型从已知数据“学习”“规则”并自动更新模型中的相关参数。经过训练的“规则”和“模型”可用于预测现实世界中的未知数据。  深度学习是机器学习的一个子领域。它广泛用于图像识别,语音识别等领域。深度学习可实现无监督学习——无需人工提取规则或功能。卷积神经网络(CNN)是一种典型的深度学习算法,经证明在图像识别和分类等领域非常有效。CNN通过分层多个(通常为4~5层或更多层)非线性函数来模拟人类神经系统的工作过程。AI框架的核心竞争力在于计算能力和训练效率。数据并行性和模型并行性是提升算力与效率的两种方式。在数据并行性中,数据被放置在并行计算环境中的多个处理器上,不同的机器具有完整的模型副本。每台机器只需获取不同部分的数据并训练数据。其关键在于整合不同机器的结果,达到快速收敛。  在模型并行性中,分布式系统中的不同机器负责单个网络的不同部分中的计算——例如,神经网络中的每个层可以被分配给不同的机器。模型并行的优点是可以通过使用多台机器同时更新多个参数来加速算法。  垂直应用  AI的商业价值*终仍需要在垂直领域的应用中体现。成功的应用需要结合AI和特定行业的专业知识,将AI产品转化为*终用户的定制解决方案/服务。 AI目前已应用于医疗保健,工业,安全,金融科技等众多行业。  AI能实现什么?  通过监督学习、无监督学习和强化学习等手段,机器可以利用统计模型,达到一定的“思考”能力。  图像识别和人类语音识别已成为目前AI*重要的两大应用。AI的准确性已达到满足日常生活与工作需求的水平。当数据在未来变得更加结构化和准确时,其应用将会变得更加广泛。  机器学习结合其他技术支持各种应用。例如聊天机器人使用机器学习来解释用户响应并确定后续查询。特定于某种服务的语音命令即将成熟。使用语音识别可以在法庭上检测情绪和谎言。内部数据分析,例如通过机器学习可以实现协助起草文件,如简报和语言优化动作。  对于企业来说,AI可以提升运营效率、推动创新,并降低员工的劳动强度。  AI的应用存在哪些挑战?  数据可获得性、实施的复杂性、业务价值的开发是AI应用推广所面临的挑战。  数据可获得性:训练模型用的数据集的数量和质量在许多案例中都成为了AI应用的瓶颈。AI模型训练需要基于充分的历史或参考数据。而在很多情况下,企业缺乏有效的数据跟踪与访问的系统,甚至可能没有数据的访问权限。在另一些情况下,可能面临的问题包括可用的数据不足、现有数据格式无法进行模型训练等。  实施的复杂性:在某些领域(例如语音识别,安防监控,图像阅读),AI可以当做平台被使用(AI-as-a-platform)。但在大多数情况下,要开发一套行业统一的AI解决方案,更不用说跨行业的解决方案。AI的实施需要大量的定制化工作和行业专业知识的支持。  业务价值的开发:AI的应用必须以给行业带来真正的价值为基础,无论是为了创收还是节约成本,或是赋予公司切实的竞争优势。我们预测AI会首先应用于能产生直接利益的领域,如:  提升营收:基于客户特定的定制化推荐  节省成本:提高工作效率,预测异常情况  有形竞争优势:如用AI赋予成像设备,金融投资决策等  企业应该为AI时代的到来做些什么准备?  首先,企业的管理层应明确发挥AI技术优势的方式与方法,他们应评估AI应用的会带来的短期和长期的价值以及相应的财务影响。  其次,公司应有效评估其内部IT能力和基础设施。通常,不同行业企业的能力和资源会有非常大的差异,很多传统行业企业或小规模企业通过依靠自身投入很难有效地达成技术升级。此时企业应该仔细评估是否需要引入外部合作伙伴,如云服务平台,AI解决方案提供商和AI系统集成商。  *后,关键的利益相关者应共同制定明确的AI实施路线图以及绩效跟踪机制。管理层应强调AI项目对企业的重要性,并分配足够的资源以确保达成预期的结果和按时交付。                                                                                                                 来源:网络

  • A 众所周知,不同的材料对光的反射成程度不一样,例如产品后盖或者金属表面反光等。目前对光比较敏感的摄影,基本通过调节柔光箱的亮度及角度来规避画面的曝光或反光。补光也是同样如此工业现场,光源的强弱及角度变化对视觉图像处理的效果也是有着非常大的影响。如果测试的产品本身有一定的反光(如产品后盖或者金属表面),我们就需要调整光源来得到较好的画面一致性,使得图像处理更加有效和迅速。SuperEye二代集成内置光源,可以对不同环境进行补光,并且将光源分为3环,12路可控。在拍摄过程中,为了避免画面中出现亮斑、反光。可以对12路灯光进行调整。比如控制单路灯光的亮灭,或调整单路灯光的明暗程度。SuperEye单路灯光的可调亮度范围为:0~100,光源的明暗越细化,对画面的的控制就越细节,图像效果就越好。 对于工厂流水线,拍摄运动的产品,曝光时间越短,运动对于拍摄的影响就越小。SuperEye内置光源完全配合SuperEye拍摄,我们可以根据现实状况调整相机的曝光和增益、调整灯光的多少和明暗以及频率。使灯光亮度符合拍摄环境要求,并契合相机曝光频率。更好的获取图像。当然图像的获取,少不了图像距离的预判断、画面定位指示、以及镜头的影响。预知获取图像的更多内容,记得持续关注我们哦!工业相关开发,认准MangoTree!正下方点击关注,不迷路!

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  • A SuperEye产品的特点是机械尺寸,整个产品尺寸小巧,体积只有一张名片大小。SuperEye底部和正上方留有安装孔,方便安装固定。镜头周围留有安装光源的螺丝孔,可调整拍摄物体的明暗。背部采用镂空设计,这个设计不仅美观,且更利于产品的散热USB3.0为非标准接口,包含自定义IO,仅限与配件模块相连。电源指示灯常亮蓝色表示供电正常。HDMI接口,可以直接连接显示器。USB2.0接口可接鼠标、U盘等。下图为用户自定义按钮,可根据自己的需求该表设置。环形指示灯用户也可自定义其功能及状态,比如呼吸、常亮、闪烁等。(比如“设定蓝灯呼吸为完成”提示)自带配件模块如下图:下图为选配模块:

  • A 尊敬的客户:受我们产品的主要部件供应商产品调价及近期汇率持续波动影响,芒果树技术将调整产品售价,芒果树技术产品售价平均约有5-15%的上调,调价幅度随产品不同,详情请咨询芒果树技术。本次价格调整将于2018年10月15日起生效,在此之前由芒果树技术出具的官方报价单在有效期内仍然生效,逾期后将适用新价格。 感谢您的理解与支持!

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  • A 去年,联合国曾宣布将2019年为“国际本土语言年”,现在离这个节日已经越来越近。实际上,这一举措旨在提高人们对濒危语言的认识,因为这些语言正面临灭绝的危险。“通过语言,人们保留了他们的社区的历史、习俗和传统、记忆、独特的思维方式、意义和表达方式。他们也用语言来构建自己的未来。在人权保护、良好治理、和平建设、和谐和可持续发展等领域,语言是关键所在”:这些也是联合国可持续发展目标(SDGs)的核心。  据联合国统计,世界上有7000多种语言,但消亡的速度却非常快,平均每个月都有2种语言消失。由于人工智能在语言存档和学习方面具有优势,人工智能在拯救濒危语言的斗争中变得比以往任何时候都更加重要。  Jason Lovell正在学习新西兰的土著语言“毛利语”,但缺少帮助他练习的对象,因此他与IBM的“沃森人工智能”合作,创立了一个Facebook messenger聊天机器人,该聊天机器人能够理解并回复用户的信息,包括毛利语和英语。即使用户犯了拼写错误,比如“Reobot”,对Lovell的聊天机器人来说,也不会造成理解障碍。Lovell希望在不久的将来引入发音帮助。通过提供毛利语交流机会,Reobot可以帮助学习者更快地培养自信和技能。  为了向居住在偏远社区的儿童教授澳大利亚土著语言,一组来自ARC语言动力学**中心(CoEDL)的研究人员开发了Opie,这是一种低成本、易于运输的机器人。在学习故事、游戏和课程时,Opie的眼睛能够和孩子们互动,此外,机器人能够记录孩子们的语言技能,协助老师追踪他们的学习进度。CoEDL已经与谷歌展开合作,为土著语言转录和构建人工智能模型,这要归功于谷歌的开源人工智能平台TensorFlow。这台机器学习技术为语言学家省去了数百万小时的时间,在CoEDL的存储库中记录了超过4万小时的录音。  对许多组织来说,维护语言数据数据并将其引入土著社区是一项挑战。第一人民文化委员会(FPCC)的使命是支持不列颠哥伦比亚省的土著语言、艺术、文化和遗产的复兴,与当地社区合作,将语言数据存档,并通过其First Voices平台进行教学。First Voices的*新创新是一款键盘应用,用户可以在移动设备上的任何应用上输入超过100种本地语言,包括社交媒体、电子邮件和文字处理。  First Voices存储的数据是一个开源的云原生内容服务引擎,其将人工智能和机器学习整合在内。  未来学家托马斯·弗雷(Thomas Frey)设想出一种全球语言档案馆,作为一个活生生的博物馆,一座“语言的卢浮宫”,在那里,已经灭绝的语言甚至都可以被学习:“将收集到的足够多的视频、音频和书面文件输入到人工智能语言重建引擎(AI Language Recreation Engine),其能够生成一个功能性的三维立体化身,将语言传授给想要学习它的人。”人工智能引擎将更进一步,填补任何语言空白,在需要时创建一种语言的书面形式,并提供语言之间的翻译。  弗雷将濒危语言项目(Endangered Languages Project)作为创建全球语言档案的第一步,该项目由第一人民文化委员会在夏威夷大学夏威夷分校的濒危语言目录/濒危语言项目(ELCat/ELP)管理。濒危语言项目汇集了濒危语言的资源和信息,这要归功于全世界的合作者,到目前为止,该项目已拥有3418种语言的数据,其中许多语言都位列濒危语种中                                                                                                                                                       来源:网络

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