AI人工智能行業(yè)應(yīng)用

人工智能是人類有史以來面臨的最大機(jī)遇人工智能技術(shù)圖譜在云和端上,使用GPU加速在云和端上,使用GPU加速在云和端上,使用GPU加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速芯片文件存儲(chǔ),對(duì)象存儲(chǔ),關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)文件存儲(chǔ),對(duì)象存儲(chǔ),關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)文件存儲(chǔ),對(duì)象存儲(chǔ),關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)文件存儲(chǔ),對(duì)象存儲(chǔ),關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)文件存儲(chǔ),對(duì)象存儲(chǔ),關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)文件存儲(chǔ),對(duì)象存儲(chǔ),關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)大數(shù)據(jù)平臺(tái)單點(diǎn)模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)分布式模型訓(xùn)練K8S模型預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與模型并行兩種分布式模型訓(xùn)練方式超模型、超參數(shù)學(xué)習(xí)AIBuildAI機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)平臺(tái)畸變圖中商品和缺陷識(shí)別語義級(jí)圖像差分系統(tǒng)亞像素級(jí)缺陷識(shí)別自研卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，效果超過ResNet等經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)商品識(shí)別和缺陷檢測(cè)by

UnsupervisedDeepLearning，ReinforcementLearning探索光衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器視覺RGBD攝像頭,Halfmodelbased視覺算法,引導(dǎo)機(jī)械臂完成簡(jiǎn)單商品分揀RGBD攝像頭,Halfmodelbased視覺算法,引導(dǎo)機(jī)械臂完成簡(jiǎn)單商品分揀RGBD攝像頭,Halfmodelbased視覺算法,引導(dǎo)機(jī)械臂完成簡(jiǎn)單商品分揀3D視覺引導(dǎo)詞法分析、句法分析、語義分析、Word2vec；意圖理解,情感分析、評(píng)價(jià)分析詞法分析、句法分析、語義分析、Word2vec；意圖理解,情感分析、評(píng)價(jià)分析詞法分析、句法分析、語義分析、Word2vec；意圖理解,情感分析、評(píng)價(jià)分析詞法分析、句法分析、語義分析、Word2vec；意圖理解,情感分析、評(píng)價(jià)分析自然語言處理2018年2020年2024年*來自創(chuàng)新工場(chǎng)分析報(bào)告人工智能—基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺人工智能—機(jī)器學(xué)習(xí)“機(jī)器學(xué)習(xí)是對(duì)能通過經(jīng)驗(yàn)自動(dòng)改進(jìn)的計(jì)算機(jī)算法的研究”——Tom

Mitchell

97.回歸聚類SVM深度學(xué)習(xí)降維決策樹人工智能—進(jìn)化的搜索引擎人工智能—進(jìn)化的搜索引擎生產(chǎn)質(zhì)量控制+AI大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程質(zhì)量控制數(shù)據(jù)篩選參數(shù)分析預(yù)測(cè)建模實(shí)驗(yàn)優(yōu)化傳統(tǒng)模式:大數(shù)據(jù)模式:局限性:篩選過程淘汰了許多有效的數(shù)據(jù)資源，對(duì)產(chǎn)品加工過程信息的描述殘缺不全，導(dǎo)致不能發(fā)現(xiàn)質(zhì)量問題的深層次原因（如誤差積累）基于加工工藝過程的產(chǎn)品質(zhì)量深度學(xué)習(xí)過程設(shè)備監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)加工設(shè)備單元檢測(cè)數(shù)據(jù)加工單元整線檢測(cè)數(shù)據(jù)加工產(chǎn)線車間試車數(shù)據(jù)制造車間發(fā)動(dòng)機(jī)健康保障+AIGE通過產(chǎn)品服務(wù)化實(shí)現(xiàn)向生產(chǎn)服務(wù)型制造的轉(zhuǎn)型。將傳感器安在飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)葉片上,實(shí)時(shí)將運(yùn)行參數(shù)發(fā)回監(jiān)測(cè)中心,實(shí)時(shí)監(jiān)控,提供及時(shí)的檢查、維護(hù)和維修服務(wù)?！l(fā)展了“健康保障系統(tǒng)”。同時(shí),大數(shù)據(jù)的獲取,將改進(jìn)設(shè)計(jì)、仿真、控制、維護(hù)等過程。數(shù)據(jù)智能支撐質(zhì)量分析AI賦能質(zhì)量數(shù)據(jù)通過人工規(guī)則以及對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘結(jié)果模型對(duì)質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)監(jiān)控，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常，把控過程質(zhì)量。例如:根據(jù)生產(chǎn)線上的加工參數(shù)和產(chǎn)品質(zhì)量的數(shù)值求得質(zhì)量最好時(shí)的各項(xiàng)加工參數(shù)和條件。實(shí)現(xiàn)對(duì)不同產(chǎn)線設(shè)備參數(shù)數(shù)據(jù)的分析，對(duì)高維度數(shù)據(jù)之間進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析，抽取核心因子。智能分析——關(guān)聯(lián)分析實(shí)現(xiàn)不同產(chǎn)線間的一致性分析，對(duì)產(chǎn)線良品率與設(shè)備參數(shù)、環(huán)境溫度等維度的歸因分析等。智能分析——?dú)w因分析實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)以可視化的方式進(jìn)行圖表展示，以及對(duì)關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)自動(dòng)化地定期輸出數(shù)據(jù)報(bào)表。數(shù)據(jù)展示數(shù)據(jù)智能支撐質(zhì)量分析相關(guān)性分析、回歸分析通過回歸分析，研究變量之間的定量影響關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對(duì)關(guān)鍵變量的提取、影響關(guān)系的確認(rèn)。例如: 通過回歸分析對(duì)零件質(zhì)量、焊接質(zhì)量、白車身質(zhì)量等觀測(cè)變量之間進(jìn)行定量分析，挖掘影響白車身質(zhì)量的因子，并找出他們的定量關(guān)系，指導(dǎo)作業(yè)。數(shù)據(jù)智能支撐質(zhì)量分析主成分分析通過主成分分析，將原來的一批變量指標(biāo)壓縮變換合成為少數(shù)幾個(gè)主成分變量指標(biāo)，其中每個(gè)主成分都能夠反映原始變量的絕大部分信息，而且所含信息互不重復(fù)?；谥鞒煞肿龅弥鞒煞只貧w分析的效果會(huì)優(yōu)于普通回歸分析。例如: 對(duì)車間/生產(chǎn)線的多種觀測(cè)變量進(jìn)行主成分分析，找出變量之間的關(guān)系以及他們的概括變量從而更好地實(shí)現(xiàn)對(duì)各種變量因子的有效信息的提煉(提煉成主成分變量)。從而為更深的分析挖掘打下基礎(chǔ)。Google的人工智能程序控制節(jié)能例子Alphabet的DeepMind把Google數(shù)據(jù)中心總體電力利用效率（PowerUsageEfficiency,PUE）提升了15%——?dú)w