中美人工智能大比拼:

《人工智能標準化白皮書（2018版）》指出了人工智能的定義：利用數字計算機或數字計算機控制的機器模擬、延伸和擴展人的智能，感知環(huán)境、獲取知識并使用知識獲取最佳結果的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)。 目前，基于大數據的人工智能做的工作可以提煉為：從數據中提取信息，從信息中獲取知識，通過總結和使用知識而獲取智能。在學術界稱作data driven的方法。具體過程如下圖所示：? 政策方面中美兩國政府對ai產業(yè)都十分關注，美國一直注重人工智能的研發(fā)，早在2013年財政年度，美國政府便將22億美元的國家預算投入到現金制造業(yè)，2015年美國政府對人工智能相關技術的研發(fā)投資約為11億美元 可想美國政府對于人工智能行業(yè)的關注。 中國政府也十分重視ai行業(yè)，2015年7月“人工智能”被寫入《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》，將其列為互聯網+戰(zhàn)略的一部分；2016年3月，“人工智能”被寫入國家“十三五”規(guī)劃綱要；2017

edi與b2b電子商務之間的關系:

在本文中，我們將探討關于edi和b2b電子商務最常聽到的兩個問題：edi和b2b電子商務有什么區(qū)別？為什么以edi為中心的企業(yè)要將b2b電子商務加入到銷售和分銷戰(zhàn)略中？ 首先，edi和b2b電子商務有什么區(qū)別？什么是edi？電子數據交換(edi)是指在沒有人工干預的情況下，通過商定的信息標準，將結構化數據從一個計算機系統(tǒng)傳送到另一個計算機系統(tǒng)。 edi有兩個主要挑戰(zhàn)：1.edi是一種電子數據傳輸技術，用來傳輸合作關系建立后的產品和定價合同信息等。 隨著大型企業(yè)將關注點轉移到客戶體驗、便利性和自助服務上，b2c和b2b在購買體驗上的界限已經變得模糊。b2b電子商務是差異化的關鍵，使企業(yè)能夠拓展新的市場，創(chuàng)造效率和新的收入來源。 edi可以在當前平臺上補充api功能將b2b電子商務策略整合到不斷發(fā)展的渠道中，使企業(yè)能夠為客戶創(chuàng)造現代化的訂購體驗。

騰訊和香格里拉打造的“智慧酒店”，每一個場景都像科幻片:

在深圳福田香格里拉大酒店舉行的發(fā)布會上，香格里拉（亞洲）有限公司董事長郭惠光女士與騰訊高級執(zhí)行副總裁湯道生先生共同出席了簽約儀式。此次合作，是傳統(tǒng)酒店行業(yè)與互聯網行業(yè)跨界合作的積極探索，具有重大意義。 雙方基于騰訊領先的技術優(yōu)勢和連接能力，運用云技術、人工智能技術以及社交和支付工具，結合香格里拉集團在酒店和商業(yè)領域的運營經驗與資源，對酒店傳統(tǒng)的服務和運營模式進行數字化和智能化升級，助推傳統(tǒng)酒店模式的技術升級和商業(yè)革新 同時，騰訊“智慧酒店”解決方案將借助香格里拉的酒店及其高端服務場景，得到不斷應用與推廣。簡單點說就是——騰訊和香格里拉聯合打造了一套智慧酒店解決方案，只要接入它，設備就能聽得懂、看得見客戶的需求。 客戶僅需語音發(fā)布命令，系統(tǒng)就能成為他隱形的助手，為他處理一切問題。香格里拉集團首席技術官楊建成認為，技術可以輔助世界做得更好，但是并不是世界的全部。 雙方還將積極探索數字化與智能化的技術應用在不同商業(yè)領域的創(chuàng)新實踐，包括香格里拉集團旗下的商場、公寓、寫字樓等多元化業(yè)態(tài)，以及全球超過500家的酒店餐廳等餐飲業(yè)務。

特點3.功能4.安裝5.使用6.其他中文分詞工具:

jieba是一款開源的中文分詞工具 github ，“結巴”中文分詞：做最好的 python 中文分詞組件 jieba (chinese for to stutter) chinese text segmentation 在中國文聯榮譽委員、著名書法家沈鵬家中，劉云山悉心了解書法藝術傳承發(fā)展情況，希望老一輩書法家繼續(xù)發(fā)揮傳幫帶作用、為弘揚中華優(yōu)秀傳統(tǒng)文化貢獻力量。 在中國作協名譽委員、著名少數民族作家瑪拉沁夫家中，劉云山贊揚瑪拉沁夫為民族文學發(fā)展做出的成績，并與他就加強少數民族文藝創(chuàng)作、繁榮中華民族文藝園地進行探討。 文化界知名人士對習近平總書記和黨中央的親切關懷表示感謝，對黨的十八大以來黨治國理政的新舉措新局面高度贊譽，對黨和政府重視弘揚優(yōu)秀傳統(tǒng)文化、提升國家文化軟實力等部署深表贊同，一致認為文化工作者趕上了好時代 各級黨委、政府和有關部門要重視文化建設、關心文化人才，加強扶持引導、多辦實事好事，為文化工作者施展才華創(chuàng)造良好條件。中共中央政治局委員、中宣部部長劉奇葆陪同看望。

珠山區(qū)政務oa：臨湘市政務政務OA系統(tǒng)中硝煙里的大模型，求變的機器視覺：「數據」決定天花板，「平臺架構」是底牌？

統(tǒng)的獎懲記錄功能。登錄政務OA系統(tǒng)，進入人力資源模塊，點擊展開下方的獎懲記錄，界面出現三個組成部分，分別是：記錄列表、獎勵記錄、懲罰記錄。一、記錄列表：這里是所有獎懲記錄的匯總，在里面可以看到所有獎勵、懲罰的信息。 也可以進行目標查詢工作，選擇單位員工或獎懲周期，即可查詢。 點擊發(fā)布信息，填寫好相關內容，特別是工資月份與獎懲金額，有獎懲金額的一定要填寫正確，它會自動核算進填寫好的工資月份里。 二、獎勵記錄：這里就是記載著所有的獎勵記錄，并可以進行目標查詢。 三、懲罰記錄：這里就是記載著所有的懲罰記錄，并可以進行目標查詢。政務OA軟件！專業(yè)OA辦公軟件開源服務提供商，采用php+mysql開源語言，一直致力于應用管理軟件基層研發(fā)，現己推出企業(yè)、政府、集團、大模型時代，企業(yè)的自我革新是一項系統(tǒng)性的工程。 作者 | 路遙 編輯 | 余快 如果問最近哪個行業(yè)最熱，無疑是大模型。 chatgpt的落地證明了，大模型已經能夠針對任務進行場景化應用，離用戶更近了。 當一批類chatgpt的通用大模型層出不窮時，另一批參與者著眼于“更容易落地”的行業(yè)垂直大模型，也走到了舞臺中央。 機器視覺作為大模型重點應用的垂直領域，必將從這場技術革命中受益，但工業(yè)場景與生俱來的碎片化、樣本量少等特點，也對大模型的應用提出了挑戰(zhàn)。 大模型這一顛覆性的技術，究竟應當如何應用于工業(yè)中，大家還處在相應的探索中。 機器視覺的長期痛點：樣本少、時間短、爬坡要求高 在人工智能和機器人領域，存在一個莫拉維克悖論，即對于計算機而言，只需很少的計算能力，就能掌握人類的邏輯推理等高級智慧，但對于人類無意識的感知、運動等低級智慧，卻需要極大的計算資源。 這一悖論，在工業(yè)領域更加凸顯。 在工業(yè)領域，用自動化的機器人替代人類，完成一個簡單的動作，存在極大的瓶頸。 以摁壓、扣接這類精密組裝的動作為例，人類可以在手指不做出明顯向前位移的情況下，僅通過肌肉的彈力或指尖的觸感出色完成工作；但對于機器人來說，僅為了完成這一簡單的動作，就需要進行大量的計算。 不僅如此，由于工業(yè)各細分領域千差萬別，每一項固定工序背后都需要進行大量的計算，這些訓練工作疊加起來的時間和成本，是企業(yè)難以負荷的。 當下，小樣本學習技術、預訓練、預適應，是目前階段最適合工業(yè)場景的，這源于工業(yè)實際應用場景的嚴苛要求：樣本少、時間短、爬坡要求高。 樣本量少是工業(yè)領域的典型難題。 很多情況下，工廠里的邊緣ai應用，缺少豐富、多樣化的產品樣本，并不利于進行模型的訓練。 “缺陷檢測場景中，工廠里會有很多正常的好樣本，但異常樣本的積累，通常要花幾個月甚至半年的時間。”凌云光知識理性研究院副院長全煜鳴告訴ai掘金志。 假設一款新手機即將發(fā)布，前期模組生產已經耗費大量時間，最終組裝僅剩兩三個月，很難在這段時間中積累到足夠的異常樣本。 要在獲取的樣本極少，而產能爬坡要求極高的情況下，讓整個產線適應新產品，就會對小樣本、預訓練、預適應提出極高的要求。 對于小樣本來說，模型上面需要有極其嚴苛的適應性，數據上面要有很好的增廣能力，要具備在樣本少的情況下，增廣樣本給自己的模型做訓練的能力。 尋找共性，是增廣樣本數量一個較為常用的辦法。有一些缺陷，在某幾個行業(yè)是相通的，比如中框、結構件的外觀檢測和手機整機的外觀檢測，再比如鋰電和光伏的外觀缺陷檢測等，都存在一定的相通性。 “凌云光建立了擁有500萬樣本的專用工業(yè)數據集，可以對缺陷的機理進行研究，再加上深度學習和人工智能算法平臺f.brain，能夠使得預訓練模型和積累的工業(yè)數據集，有比較好的樣本擴增的功能?！比哮Q接著補充道：“生成缺陷只是第一步，還要兼顧與場景融合過程中的科學性，才能夠保證小樣本缺陷圖增廣的有效性?！?預適應和小樣本一樣，其目的在于使相關模型具有更好的精度和更廣的適應范圍，以滿足不同工業(yè)場景，從而在一定程度上緩解產品在實驗室中表現穩(wěn)定，一到真實產線上就“歇菜”的普遍問題。 一邊，工業(yè)場景對小樣本學習技術提出了高要求；另一邊，工業(yè)場景對產品的要求也日益提高。 首先，生產的精度要求越來越高。 寧德時代的倪軍教授曾提出“極限制造”的概念，表示工業(yè)領域做到6σ（每百萬個產品里頭有一兩個不良品）遠遠不夠，而是需要做到9σ-12σ，即對不良品的要求上升到十億級，每十億個產品當中，只允許出現1-3個不良品，這對機器視覺廠商是個極大的挑戰(zhàn)。 其次，3c制造領域、汽車、印刷品等行業(yè)的升級，對產品良率和產品形態(tài)提出了更高的要求。 在此過程中，怎樣將物理世界的缺陷，通過攝像頭感知到光電領域、數字領域，并對不同類型和程度的瑕疵進行科學分級，最終定義良品與不良品，實際上是一個難題。 這是因為，無瑕疵的產品幾乎不存在，所謂的良品來自于人們對其的定義。 比如，蘋果和富士康通過三級質量分級完成了對于良品的定義，為其提供視覺感知系統(tǒng)的凌云光，則對標人眼感知，將缺陷細化分級為十級，以此針對不同客戶的質量要求，通過微調來滿足需求。 這一切，都建立在一個前提基礎上，即有一套能夠精確感知缺陷的視覺系統(tǒng)。 其中有兩大挑戰(zhàn)，一個來自于數據，一個來自于平臺架構。 to b 叢林探險，向場景要什么樣的數據？ 人工智能由兩個部分驅動，一是數據，二是模型。 數據的重要性，正如ml（machine learning）大牛吳恩達提出的著名“二八定律”：80%數據+20%模型=更好的ai。 隨著預訓練大模型技術的發(fā)展，對于數據質量、數量和多樣性的要求越來越高。 從樣本中積累行業(yè)知識、場景知識是一條重要的路徑。以顯示屏裂紋檢測為例，只有掌握了相關缺陷和產品物理位置的關系、物理形態(tài)上是否垂直于邊緣、不同位置產生缺陷的概率等數據，才能夠打造出好的預訓練模型。 但要獲取到精準的數據，卻并不容易。 一是數據的完整性問題； 二是數據的維度單一性問題，檢測點獲取到的數據以及制程點的人機料法環(huán)測數據，能否從邏輯上實現閉環(huán)建模； 三是做知識抽取和知識沉淀時，實際上獲取到的結論在驗證階段仍會出現偏差，需要更大數據量的驗證； 全煜鳴坦言，即使是有著20多年行業(yè)積累，已經擁有數十億級相關樣本的凌云光，在數據獲取過程中也依然面對上述的挑戰(zhàn)。 在全煜鳴看來，減少上述問題帶來的影響，需要做到精準感知和數據獲取的標準化。 精準感知是對器件提出的要求。 照明系統(tǒng)、感知元件、光學傳遞相應的鏡頭以及待測目標，都要能夠做到相關的標準度。只有在模塊級做到精準，才能夠在系統(tǒng)級的度量達到成像性能的一致性。 對于照明系統(tǒng)來說，輻射通量、光譜信息、時間的穩(wěn)定性、溫度的穩(wěn)定性等度量指標，要能夠在模塊級進行測量和度量；對于感知元件來說，靈敏度、量子的效率、暗噪聲、動態(tài)范圍，也要能夠進行精準的度量、調節(jié)；對于被測目標，要能夠完整的對光電成像的過程進行物理建模和理論分析。 數據的標準化是從維度上說的。 比如對一個產品進行質檢，其維度包括整體產品數據、瑕疵數據、產品履歷、不同制程段的檢測結果等各個方面，既有圖像數據又有文本數據，有結構化數據和非結構化數據。 但需要注意的是，并非所有數據都有價值，數據的標準化過程，需要舍棄那些永遠無人關心的沉默數據，留下有用的數據。 “數據的標準化是一個系統(tǒng)性的問題，對數據的單位、背景條件、存儲都應該有相應的標準。比如，數據需要以什么樣的形式存儲下來，是不是要有產品的大圖，有缺陷的小圖用什么格式定義，在什么地方可以獲取到等?！比哮Q介紹道。 實現數據標準化只是第一步，在此基礎上，還需要進一步實現數據的精準化，以及數據知識化。 數據的精準化，指的是能夠重復獲取的、穩(wěn)定的、客觀的數據。實現精準的數據，是挖掘到帶有工藝知識和場景的知識化數據的基礎。 以手機維修產線為例，維修不同產品過程中產生的數據，其實就包含了對手機或者手機主板怎樣進行下一步檢測的知識。最終將維修記錄整合成標準操作流程的過程，就是將一般數據變成帶有知識沉淀的數據的過程。 將帶有知識沉淀的數據，用到知識圖譜和大模型上，可以幫助終端客戶縮短整體業(yè)務流程。 比如，富士康主板維修嚴重依賴于有經驗的工人，但制造業(yè)人力供應鏈存在不穩(wěn)定的弊端，對于富士康產線的工人來說，離職率會達到100%以上，尤其是一些有經驗的工人很難被留住。相應的，老師傅的知識和經驗也會跟著人一起走。 “通過知識圖譜將大模型拓展至主板維修環(huán)節(jié)，過去 1500 步工序才能搞定一塊主板，現在 15 步就能完成，產線 upph 足足提升了37%，讓一線維修工真正可以‘入職三個月，五年老司機’。” 從標準化數據，到精準化數據，再到帶有工藝知識的數據，三者之間層層遞進，而數據自始至終都是穿插在中間的一條重要主線。 向平臺化架構要體驗 機器視覺設計多個學科，其復雜性導致通用性差，且高度依賴數據驅動。 在全煜鳴看來，機器視覺到今天，依舊像一門民間藝術，光、機、電、算、軟各自為戰(zhàn)，從成像的硬件，到成像的方案，再到算法軟件平臺，并沒有形成一個整體的解決方案。 與此同時，隨著大模型時代的到來，要把數據處理好，對技術架構帶來全新挑戰(zhàn)。如果沒有全新的技術架構和全新的解決方案做支撐，就會出現技術投入越大，復雜度越高，但可持續(xù)性越弱的問題。 基于此，行業(yè)在思考如何高效地利用數據迭代模型的同時，也越來越重視技術架構的創(chuàng)新。 不過，企業(yè)在技術架構的搭建過程中，需要注意兩個問題。 首先，要警惕脫離具體場景訴求談技術架構，要基于業(yè)務搭建技術架構、平臺，否則就是做無用功。 做架構的第一件事，是把需求捋清楚，把業(yè)務目標捋清楚，然后才有可能找到合適的方案。 據全煜鳴介紹，為更好做到從場景中來回到場景中去，凌云光將技術規(guī)劃和產品規(guī)劃分成了三個部分。 第一部分是目前已經落地應用的解決方案，比如2d視覺、3d視覺的量測、檢測方案，思考怎樣提高效率、提高精度，降低整體對端側算力的要求。 第二部分是在一些新興，短期有落地應用機會的創(chuàng)新方案上，領先行業(yè)半步，進行人才補齊等資源投入。 不過，全煜鳴也提到，“因為不能脫離客戶的實際需求做研究，因此判斷怎么樣才是技術上提前半步，是比較難的?！?第三部分是針對超前的研究，進行提前布局。比如，凌云光三年前開始進行大模型和知識圖譜的能力構建，提前將整體的技術框架進行落地。 也就是說，對于不同時期或者不同成熟度的解決方案，應當能夠分梯次落地應用，并且做到一個閉環(huán)。 其次，當前構建的架構要有足夠的靈活性，能應對未來的變化，保持旺盛的生命力。 也就是說，要具備能夠誕生多個可模塊化快速復制的集成用例，并且在平臺化的技術架構基礎上設計橫向快速復制的方法。 一個既支持現在，又能支持未來的架構，不僅可以避免重復建設，節(jié)約成本投入，還可以更好地得到綜合成本的下降。 技術架構走向平臺化是重要趨勢之一，凌云光2018年左右開始向平臺化方向轉變，時隔5年，到今年又發(fā)布了全新的kingkong技術架構，包含視覺、數字基準、大腦、自動化和駕駛艙五個部分。 在全煜鳴看來，kingkong技術架構的特征可以概括為三點： 對于視覺領域，是一個科學的標定和圖像的科學評價，整體系統(tǒng)的一致性非常好； 在數據層面，有精準的數據，并且是帶有知識的數據； ai 模型上，是數據加知識的雙輪驅動。 對于凌云光而言，這些技術為平臺構建了豐富的、有差異化的平臺功能與服務，提高了基礎技術能力，為業(yè)務的安全、穩(wěn)定、高效運行提供了保障。 對于客戶來說，一個更具有一致性的技術架構，更能幫助提升缺陷產品的檢出精度，加快交付，從而帶來生產效率的提升，拉動產能。 一般而言，新設備進入工廠要經過npi新品導入，之后便是產量和質量爬坡階段。這個階段越短，客戶就越能省下更多物料和人員成本，更快進入大批量生產階段。 “kingkong技術架構調整后，能夠讓手機的中框、頂框、底框的外觀檢測，到手機的整機外觀檢測，交付時間縮短。并且這樣的解決方案，能夠拓展到鋰電外觀、圓柱外觀檢測上?！比哮Q介紹道。 垂直大模型叩響工業(yè)大門，顛覆性技術隨時可能發(fā)生 人工智能領域的發(fā)展突飛猛進，大模型將對全行業(yè)都將產生顛覆性地重構，已經是業(yè)界共識。 在工業(yè)領域，從生產優(yōu)化到供應鏈管理，從質量控制到創(chuàng)新設計，大模型正逐漸改變著工業(yè)領域的運作方式和業(yè)務模式。 然而，工業(yè)領域的復雜性和專業(yè)性，決定了通用大模型無法直接應用，尤其在一些要求高精度和領域專業(yè)知識的領域。 面對種種挑戰(zhàn)，能針對行業(yè)細分領域提供更精確、可解釋、安全和定制化的解決方案，比通用模型更具優(yōu)勢和適用性的垂直模型，受到越來越廣泛的關注。 通用大模型雖然在多個領域都表現出色，但并不具備深入的領域專業(yè)知識。 以工業(yè)質檢領域為例，產品質檢涉及到大量數據和復雜的圖像、聲音、視頻等信息，要求模型能夠準確地識別和分析各種缺陷和問題，甚至是微小的變化。 但是，通用模型很難在短時間內學會這些領域知識，也很難捕捉到產線上工藝流程和設備運行等細節(jié)。 垂直模型具備專業(yè)知識，能夠更好的理解和處理行業(yè)數據和任務，并且能達到更高的精度和性能，提供更準確的結果。 工業(yè)領域數據的稀缺性和特殊性，也使得通用模型難以應對。 要達到高精度，模型通常需要大量高質量的訓練數據，然而在某些工業(yè)領域，特別是新興或者小規(guī)模領域，短期內難以積累足夠的異常樣本，經常出現模型缺乏足夠數據進行訓練的情況。 此外，工業(yè)領域的數據還具有許多特殊性，對大量實時數據、多種類型數據、異常數據的處理和分析，是一項異常復雜的工作，難以被通用模型所理解。 垂直模型則降低了對數據的需求，只需較少的場景訓練數據，就能實現高效開發(fā)，且定制成本更低。 工業(yè)領域講求實際，對穩(wěn)定性、可控性的要求極高，垂直模型更能獲得客戶的信任。 對于工廠來說，需要模型能夠提供清晰的解釋和推理過程，以便能夠理解和信任模型的判斷，從而做出下一步決策。 通用大模型通常是“黑盒模型”，內部運行機制較為復雜，難以提供透明的解釋，較高的風險使其難以獲得客戶的信任；垂直大模型則能將其決策過程和推理邏輯展現出來。 安全和隱私問題，是敲開工業(yè)客戶的最后一道大門。 工業(yè)領域的數據龐大且復雜，通用大模型尚難以提供足夠的數據安全保障，并且工業(yè)領域的生產流程、產品工藝、設備參數等都屬于工業(yè)企業(yè)的敏感數據，通用大模型的在訓練過程中必然會接觸廣泛的公共數據，存在將工廠敏感數據泄露出去的風險。因此，很多企業(yè)在權衡風險與收益后，并不愿意將自己的數據提供出來。 垂直模型由于可以在特定領域內進行本地化處理，從而能夠減少數據共享和隱私泄露的風險。 大模型的產生讓人們意識到，整個機器視覺的解決方案，很有可能被一些極具革命性和創(chuàng)造力的新模型所重構。 全煜鳴坦言，“最近看到很多顛覆性技術，一些原先的技術路徑或者解決方案，很有可能會被新技術顛覆。目前，凌云光f.brain深度學習平臺已實現工業(yè)場景數據、算法（模型訓練）、推理為一體的云邊端協同一體化平臺。首先，通過算法平臺進行特定場景的數據增廣，模型訓練精調，再由推理平臺完成對多端多平臺的部署優(yōu)化。” 不過，工業(yè)場景對精確度、可靠性的要求極高，現階段，這些新模型的直接導入應用還存在一定的瓶頸。 在全煜鳴看來，這是時代拋給企業(yè)的兩個命題，一邊企業(yè)要沿著已有的路線不停迭代，保證滿足客戶4個9，12個σ的確定性需求和規(guī)格；一邊要保持技術的敏感性和興奮度，警惕會帶來顛覆性的新技術。 然而，要打磨出對行業(yè)有顛覆性價值的模型，絕不是一項閉門造車的工程。 企業(yè)需要在通用大模型基礎上，微調行業(yè)大模型，最后再精調成相關制造場景的模型。 過程中，企業(yè)需要對不同產品和行業(yè)特點有深刻的認識；需要有行業(yè)高質量數據的積累；有在數據上進行研發(fā)、運算及推理的能力；有懂行業(yè)know-how的研究員和科學家等等。 這意味著，那些深耕于產業(yè)，能觸達更多客戶的行業(yè)場景，更容易從生產線上獲取大量行業(yè)數據，且已經積累了較多科學精準樣本的企業(yè)，將更好地滿足工業(yè)領域的需求和挑戰(zhàn)，同時具備更快的技術迭代速度和競爭優(yōu)勢。 結語 chatgpt 帶來的熱度，就像是將一根針丟進了一片鐵屑中，其與各行各業(yè)之間的連接，是確定無疑的。 但現階段，關于大模型應當怎樣在工業(yè)領域落地，怎樣在邊端、云端做相應的優(yōu)化、輕量化，最終怎樣做到投資回報的閉環(huán)，給工業(yè)帶來效益，還處在相應的探索中。 這一過程中，充滿著無數的變數，很難評判哪一家公司更有可能勝出。 但可以確定的是，市場競爭的核心將始終圍繞一個詞：真實需求。 接下來，在機器視覺領域，能在包括光學相機成像系統(tǒng)、軟件和算法等ai技術上，做出對客戶的提質增效、降本減存有數量級和革命性幫助的解決方案，將獲得更大的加速度。如果您有更多關于機器視覺的故事和看法，歡迎添加作者微信moon_ers進行交流。 推薦閱讀 大模型做通用 or 垂直？中小ai公司的「生死抉擇」 大模型帶來的「技術平權」，能否普惠到中小企業(yè)數字化轉型？

東京大學研究人員使用人工智能來預測放射性碎片的擴散:

由takao yoshikane領導的團隊，一位專門研究區(qū)域地球系統(tǒng)建模的項目講師和發(fā)表在科學報告期刊上的論文的主要作者，在多年的天氣模式數據上訓練了神經網絡，以預測放射性排放可能采取的路線。 令人印象深刻的是，當團隊調整冬季天氣模式的參數時，該模型預測擴散至少85％的準確度提升到95％。? ai模型預測放射性物質的傳播“在預測未來30多個小時時，這種方法的準確性并未降低，這在災難情景中非常重要，”yoshikane表示，“這使當局有時間在受影響最嚴重的地區(qū)安排疏散計劃，并向特定地區(qū)的人們發(fā)出關于避免食用新鮮農產品和服用碘化鉀的指導 人工智能模型可能有助于政府規(guī)劃未來的災難。目前，由于當今模型的準確性有限，日本政府已表示不會使用模型預測來確定未來的疏散路線。 研究人員寫道：“為了降低接觸風險，政府應該在發(fā)生放射性沉積時盡早發(fā)出有關水的消耗和農產品分銷的警告，但是，如果沒有可用的預測，采取適當的行動是具有挑戰(zhàn)性的?！?br>
騰訊搭了個410畝的積木，還要養(yǎng)100萬只機！:

這里，騰訊云要出來“澄清”一下： 要養(yǎng)100萬只“機”是真的，但搭占地相當于40個足球場大的積木只是第一步，騰訊云未來還要搭更大的積木。 養(yǎng)機？搭積木？到底怎么回事？？？ 不僅建得大和快，清遠數據中心里面也用上了騰訊最先進的技術和產品： 騰訊云首款自研星星海服務器，用上了！ ? 另外，數據中心內還設置有巡檢巡邏和上下架機器人、騰訊覓蹤智能安防管理系統(tǒng)，大幅簡化運維流程并減少人員操作失誤風險。 節(jié)能環(huán)保技術，用上了！ ? 清遠數據中心內采用了間接蒸發(fā)冷卻、hvdc+市電直供、冷熱通道隔離、優(yōu)化氣流組織、太陽能供電等節(jié)能技術和系統(tǒng)方案，并充分利用自然冷源等的辦法，最終數據中心pue（數據中心消耗的所有能源與it負載消耗的能源的比值 同時，在騰訊清遠云計算數據中心開服儀式上，清遠市人民政府也與騰訊簽署了深化戰(zhàn)略合作協議。未來，雙方將在智慧城市、數字政府、數字鄉(xiāng)村以及工業(yè)互聯網等方面展開合作，加強清遠市數字化整體水平！

【黃埔】關于開展廣東省2018年高企認定工作的通知:

“省網辦平臺”）和廣東省科技業(yè)務管理陽光政務平臺（網址：http:pro.gdstc.gov.cn，以下簡稱“省陽光政務平臺”）完成注冊登記，詳細操作流程請看附件2-附件5。 注冊的單位名稱、統(tǒng)一社會信用代碼、企業(yè)注冊號（國家高企工作網上注冊后獲取，長度為19或22位）等須與國家高企工作網一致（注冊指引見附件2）。3.省陽光政務平臺注冊。 企業(yè)在國家高企工作網注冊獲取用戶名和密碼后，須在省陽光政務平臺上再次注冊。注冊的單位名稱和系統(tǒng)注冊號必須與國家高企工作網、省網辦平臺一致。 每個企業(yè)只能在省陽光政務平臺注冊一個賬號，已在原廣東省科技業(yè)務綜合管理系統(tǒng)注冊過的企業(yè)無需重新注冊，直接使用原來的用戶名和密碼登錄（注冊指引見附件3）。 .關于開展廣東省2018年高企認定工作的通知.pdf附件2.省網辦平臺注冊指引.pdf附件3.省陽光政務平臺注冊指引.pdf附件4.省陽光政務平臺注冊注意事項.pdf附件5.帳號綁定操作指引.pdf附件

1分鐘鏈圈 | eos逆勢上揚，領漲市值前十加密貨幣！比特大陸投資人工智能領域:

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