当前位置:首页 > AI
                      • 东京国际智能制造技术综合博览会——线上线下五展同期!1.20-1.22不容错过!

                        东京国际智能制造技术综合博览会——线上线下五展同期!1.20-1.22不容错过!

                        虽然日本政府已于2020年8月正式放开展会举办限制,但碍于疫情后劲犹在、出入境仍受限制,日本最大的展会主办公司励展集团日本公司(Reed Exhibitions Japan Ltd)根据形势积极调整战略,及时推出了线上线下同步展、线上商谈平台、直播伴游观展等灵活方案,目前为止,已按原定计划于8月后在日本国内成功举办了多场大型国际性质展会,广受海内外展商及观众好评。 展望未来,于2021年1月20日-22日,励展集团日本公司将在日本东京隆重举办第13届国际汽车工业技术展(AUTOMOTIVE WORLD)、第35届日本国际电子生产设备暨微电子工业展(NEPCON JAPAN)、第5届日本国际智能工厂展(SMART FACTORY Expo)、第5届日本国际机器人开发与应用技术展(RoboDEX)、第7届日本国际可穿戴设备与技术展(WEARABLE EXPO)。 此五展合一同期举办,将极大程度地促进解决方案的融汇贯通、高新技术的轻松落地。这是日本最受瞩目的尖端科技类综合展会。 (2020年展会盛况) 本次展会预计汇聚来自全球的1950家展商。受疫情入境限制不能来日本亲自参展的一些国际企业,也将以远程参展的形式为观众带来其最新的产品及技术。其中,不仅有台湾上银(HIWIN)、日本东洋纺织、旭硝子株式会社(AGC)、东芝(TOSHIBA)、理光、日本电气(NEC)、住友化学等老牌企业坐镇,更将有众多关于AI、5G、机器人、智能工厂、可穿戴等热门领域最新技术和产品的展示。 主办方将提供实体+线上多元展示形式,支持行业龙头与新秀企业齐驱,研发交流与商务合作并进。 此外,同期举办的高峰论坛也非常值得期待。演讲内容紧跟时代趋势,演讲嘉宾来自各领域大牌如电装(DENSO)、日产汽车(NISSAN)、三菱汽车、Fitbit、日本航空、索尼(SONY)、日立(HITACHI)、微软日本、博世(BOSCH)、斯巴鲁、松下(PANASONIC)、三星电子等,规格一如既往的高。 主办方表示,虽然目前演讲的听众仅面向实际到场参加实体展的观众,但不排除之后把部分呼声较高的场次线上化的可能。 (2020年会议盛况) 偌大会场集结万人,此等密度,现阶段会否仍存在一定风险?主办方负责人表示,为将风险降至最低,展会现场施行一系列严格的防疫卫生措施,包括进出展馆的远红外线测体温及手部彻底消毒、现场工作人员和展商佩戴口罩、常备医务人员在专用医务室待机、会场内外时刻有专业清扫人员消毒打扫……总而言之,多重措施齐下,力求确保在场人员的健康安全。自2020年8月起顺利举办的一场场展会看来,此种结果并非侥幸。而满场热情赴会的观众/展商也足以证明他们对主办方的信心。 面向无法亲临日本观展的海外观众,主办方推出了简单易操作的线上商谈平台。通过此平台注册成为线上观众,在平台上提前预约心仪展商,即可在展会三天期间远程与该展商视频连线或以文字形式商谈。(百度搜索“NEPCON JAPAN 2021”进入官网注册报名!免费线下或线上观展!) 负责人表示,主办方将全力支持展商和观众在线上交流,争取让成效接近甚至超过达面对面沟通,让大家能够足不出户把握日本市场,了解先进生产技术,是建立对外合作的绝佳机会!

                        时间:2020-11-19 关键词: AI 智能制造 汽车电子

                      • 昇润智能门锁方案,低功耗智能化助力智慧家居再升级

                        昇润智能门锁方案,低功耗智能化助力智慧家居再升级

                        【方案简介】 蓝牙门锁是基于低功耗蓝牙模组和通过手机APP实现联网控制的智能门锁。 昇润科技蓝牙智能门锁解决方案内置BLE模块,配合手机APP读取智能锁蓝牙信息,尝试配对,并发送开锁请求到服务器,服务器端向手机发送开锁指令,手机接受到指令,通过蓝牙再把指令发送给智能锁进行解锁。用不接触的方式实现用户权限管控、远程控制与消息推送等,彻底告别传统钥匙开锁、指纹辨识不清及密码容易遗忘等进不了门的尴尬。 【方案特色】 超低功耗:仅需4节五号电池 智能管理:权限管理、密钥发送、消息推送 安全无忧:业内顶级的蓝牙及MCU芯片 安全警报:防盗推送、低电量推送 开锁方式:蓝牙APP开锁、智能无感开锁 芯片是智能锁的心脏和大脑,也是智能锁相对于传统锁在竞争上最大的不同。昇润科技蓝牙智能门锁方案采用具备蓝牙 4.2 协议,单颗 CC2640R2F 芯片作为主控,整合蜂鸣器提示,半导体指纹输入模块,触摸键盘,直流电机驱动。通过CC2640R2F蓝牙连接锁具,可以实现手机APP开锁、近距离蓝牙匹配开锁、远程授权亲友开锁等一系列的功能。 【开锁方式】 常规功能 蓝牙APP开锁:手机蓝牙APP操控开锁,随时随地查看家中情况 无感开锁:手机APP开启感应功能,靠近自动解锁,离开自动上锁 扩展功能 指纹开锁:360度指纹识别,高精度指纹采集,秒开门锁 密码开锁:虚位密码安全等级高,防窥探,泄露风险小,可以大大增加密码的安全性 钥匙开锁:高等级锁芯,防锯防暴力防冲撞 从实用性上来说,蓝牙APP开锁比其它开锁方式要方便很多。该方案在手机APP同智能门锁的蓝牙匹配后,可完成一键开锁或感应开锁,同时可以对门锁进行安全监控,实现远程管理,在用户身份识别和安全性方面发挥重大作用。同时,昇润科技蓝牙智能锁解决方案可通过控制板扩展其它智能开锁模块,兼容不同模块之间的功能运行,可以为家庭成员提供多种无钥匙开锁方式。 值得一说的是,昇润科技低功耗蓝牙模块尺寸非常小,适应不同锁具企业的集成要求,对于传统锁具的升级改造动作小,降低改造成本,提供锁具智能化升级最佳的解决方案。 昇润科技研发团队一直致力于对智能锁管理软件进行优化,利用移动互联网技术及电子信息加解密和认证体系,来解决智能锁的管理问题。 【云管理】 智能运维:管家在管理后台及时进行系统升级和维护,对公寓的房源管理、租户出入管理、安防管理、数据管理及资源对接进行有效管控。 安全联动:外人随意进出公寓,造成安全隐患,管家在管理后台根据人脸/指纹识别等验证租户信息,防盗防撬。 问题支持:租客出门忘带钥匙或门禁,指纹/密码一键开锁提升租客入住体验。 上门快捷:临时密码下发解决保洁和维修的上门预约难。 昇润蓝牙智能门锁方案原理说明: 智能锁中内置BLE蓝牙模块,配合用户手机通过APP读取智能锁蓝牙信息,尝试进行蓝牙配对连接,并发送开锁请求到服务器端;服务器端向用户手机中安装的app发送开锁指令,用户手机接收到后台管理系统的指令后,通过蓝牙再把指令发送给智能锁进行解锁。此智能门锁方案中,用户借助手机APP,通过手机蓝牙完成与蓝牙智能锁管理后台的交互,实现开锁功能。 还可通过搭配多功能网关,连接房间里的水电表、灯光、窗帘、热水器、烟感装置、电视机、新风系统等各终端设备,实现智能家居共联,提供更加智能方便的体验。 【昇润优势】 待机时间更长:市面上的蓝牙智能锁基本都是使用干电池供电,而BLE低功耗蓝牙模块在广播、传输、待机和睡眠模式下均拥有超低的功耗。 手机APP开锁:移动互联网时代,手机APP开锁是智能锁智能化的一个重要表现,只要打开手机APP就可轻而易举的操作,把传统锁具不能解决的问题(如距离)都轻而易举解决了。 随时查看:对于总是担心门没锁好的强迫症者,不管在路上还是在公司,只要通过手机APP就能随时随地查看家门闭锁情况。 云钥匙分享:平时亲朋好友、中介看房等,即使屋主不在场也能分享一次性的云钥匙给对方。 昇润科技低功耗蓝牙锁方案可以实现手机APP开锁、近距离蓝牙匹配开锁、远程授权亲友开锁等一系列的功能;具有蓝牙SIG、美国FCC、欧盟CE、日本MIC等认证;支持IOS 7.0、Android 4.3以上版本系统;支持无线固件升级,随时更新固件;支持密钥功能,分享,备份。 【适用场景】 家庭:蓝牙智能锁的智能控制可以为家庭成员提供多种无钥匙开锁方式,在非用户闯入时及时提醒用户,提高居家安全性。 酒店公寓:蓝牙智能锁可以让入住登记后通过智能识别入住,无需担心房卡钥匙丢失,便于多使用者的管理。 流动人口管理:流动人口管理方案是将原普通门锁替换为刷卡式智能门锁,用户凭相关证件登记办理门卡,凭卡开门,刷卡必留痕迹。一人一卡,人来领卡,人走销卡,实时掌握流动人口动态。 深圳市昇润科技有限公司专业致力于为物联网提供更便捷的蓝牙接入。自成立以来,昇润始终专注于物联网接入技术的研发和创新,深耕BLE市场,构建自有研发,生产配套体系,形成新型技术开发、技术论证、芯片应用开发、模块化产品策划、研发、生产测试、营销、售后一体化模式,为客户提供更专业的蓝牙SDK开发平台、蓝牙BLE定制化解决方案,解决客户在无线蓝牙协议及蓝牙模块产品应用问题,助推客户加快产品升级,提高竞争力,从而实现双赢。 昇润科技,国家高新技术企业,您值得信赖的合作伙伴!

                        时间:2020-11-18 关键词: 智能门锁 昇润科技 AI

                      • 知识图谱在小米的应用与探索

                        分享嘉宾:彭力 小米 编辑整理:马瑶 出品平台:DataFunTalk 导读:小米知识图谱于2017年创立,已支持公司了每天亿级的访问,已赋能小爱同学,小米有品、智能问答、用户画像、虚拟助手、智能客服等互联网产品。通过引入知识图谱,这些产品在内容理解、用户理解、实体推荐等方面都有了显著的效果提升。本文的主要内容包括: 小米知识图谱介绍:包括小米的商业模式、小米人工智能部、知识图谱在人工智能部的定位、小米知识图谱的发展历程、以及小米知识图谱的落地场景。 小米知识图谱关键技术:小米知识图谱在成长过程中的技术积累。 小米行业知识图谱探索:结合业务,跟大家分享下小米在行业图谱上的探索。 01 小米知识图谱介绍 1.?小米知识图谱介绍 在了解小米知识图谱之前,先介绍下小米的商业模式。小米在商业模式上提出硬件+新零售+互联网铁人三项的商业模式。这种商业模式下有像手机、小米音箱类的智能硬件;有米商城,有品电商这样的新零售;还有像人工智能这样的互联网服务。三者相扶相持,相互促进,是一种闭环的生态模式,在这种生态模式下,有很多潜在的应用场景,对人工智能,对内容和知识有很多诉求。 小米人工智能部已经构建了完整的中台体系,囊括了视觉、NLP、知识图谱、语音、深度学习等底层的基础能力,其中知识图谱就处于这一层。 中间层是问答服务、智能客服等应用能力层,上层是小爱同学、商城等互联网业务和传统业务层,这些都是知识图谱的落地场景,其中小爱同学是小米公司推出的虚拟人工的智能助理,小爱同学适用于手机、音响、电视、手表以及手环等穿戴设备,通过搭载小爱同学的智能硬件,可以满足用户获取知识和信息的需求。 小米知识图谱在中台体系下不断的成长,2017年小米知识图谱有了一些开放知识的积累, 2018年知识图谱团队成立,2018年底,通用知识图谱的构建,百科类图谱构建完成,2019年中,业务拓展,线上调用达到近亿次,2019年底,知识扩增,知识积累了超三百亿,2020年行业探索,行业图谱落地。虽然发展的比较晚,但是在自己的业务场景下,发展还算迅速。 小米知识图谱在公司的职责,主要是研究开放领域和行业领域的构建和应用技术,并把图谱推广到相关业务场景上,来提高用户的满意度的和业务变现转化能力。团队已构建超三百亿开放知识和涉及13个领域。除此之外,小米还参与了一些开放知识图谱的构建,是OpenKG之OpenBase子项目组主要成员单位,是IEEE知识图谱国家标准编制组主要成员。 小米知识图谱已经已经赋能公司10+个业务场景,这些落地场景包括智能问答、智能客服、小爱同学、虚拟助手、全局搜索、NLP等这样通用的知识领域。还有像游戏中心、广告,小米有品,小米网等这样的行业知识,下面我会重点介绍一下具体场景的细节。 2. 应用场景:智能问答 第一个是小米知识图谱在智能问答场景的应用,这个比较广泛,落地的设备较多,已服务于手机、音响、智能穿戴、智能车载、电视、儿童设备。应用于小爱音响、小爱同学、小寻手表、车载设备等,满足用户近亿次/天的请求,后面我们介绍落地场景的示例。 目前,智能问答包括两种模式:一种是一般问答模式,还有一种是规则推理的。一般问答场景下,在返回具体答案的同时,还会把关联实体的附加信息满足给用户,比如用户询问巩俐的籍贯的时候,返回答案不只是会返回山东济南,还会把问答实体巩俐的视频,人物关系,资讯新闻,代表作品等都呈现给用户,这样在用户兴趣激发上起到了很大作用。另外一个古诗词CASE,也能很好的体现这一点,比如用户问静夜思的作者是谁,用户除了想得到这首诗的作者外,可能还想温故这首诗,也可能想要了解这首诗的释义。所以我们会把有声资源、释义一并满足给用户。 最后,问答在歧义场景下还支持列表形式展现。 除了一般的问答方式以外,小米还支持推理的问答。比如:多条件推理,多跳关系推理,还支持像求最大值,最小值这种基础推理算子。多条件推理的例子如:山东籍的双子座是谁,首先会对数据库中人物实体的生日推理出星座是双子座,然后推出省份,最后筛选聚合产出实体结果 ,第二种是多跳关系推理,比较典型的就是人物与人物的六度关系推理,如:徐志摩与梁思成的儿子梁从诫是什么关系?我们会试图计算起始实体到目标实体的关系的最短可达路径呈现给用户。现有的推理逻方法,比如说基于规则的推理、基于模型的推理,规则推理主要包含规则引擎和一阶的逻辑规则。模型推理是用机器学习去表示学习关系推理。所以这里根据自己的需求、应用场景和应用情况去选择。 后面介绍一些基于智能问答的一些方法。基于图谱的智能问答,通用流程如下:语音识别环节,意图识别,实体匹配,实体查询返回结果。 举个例子,如武汉大学周边什么好吃的,首先做分词或者词法分析,分出武汉大学和好吃的这些关键mention,然后意图识别计算得到是美食需求的,第三步是实体识别,把mention武汉大学映射到知识图谱中的实体上,把属性好吃映射成推荐食物,最后实体查询计算,返回热干面,武昌鱼,豆皮,油焖大虾。 小米基于知识问答有很多方法,第一种是基于模版的方法,它的大体流程是这样的: 第一步对query做实体链接(实体链接技术在第二部分会详细介绍),第二步把实体名用实体链接后的主实体对应的实体类型替换后去离线的模板库匹配,返回模板库中映射后的归一的模版,最后查询实体库返回答案。 举个例子: 姚明的老婆是谁,第一步先做实体链接,后面把姚明的实体类型人物替换姚明,去人物垂域模板规则库查询模板,发现命中了lambda_x.配偶这个模板。最后在图谱数据国查询姚明的配偶,返回答案叶莉。这种方法有一个好处就是准确率比较好,是离线挖掘的模板,所以性能也比较好,但是缺点也比较明显泛化能力差。其中模板的挖掘方法的话,主要是离线从知识图谱中实体中找目标实体对,然后去问答论坛去匹配问题与答案分别出现的pair,生成模板的pair,这么做会有很多噪声需要做进一步过滤,比如:需要过滤掉出现多属性的问答对的情况和频次出现比较低的情况。 为了解决第一种方法泛化性能比较差的问题,用第二种方式基于槽填充的方式来互补。第一种方法在李白有哪些诗的时候,可以命中模版库满足用户的需求。但是变成李白有名的诗有哪些时,就无法找到答案了。为了解决这种问题,我们用了槽填充和意图识别联合学习的方法方法,借鉴了2016年liu的基于attention的意图检测和插槽填充联合学习的的方法。该方法把槽填充与意图识别联合的学习,方法包含两部分槽填充和意图识别,两部分组成,第一部分是槽填充问题转化为序列标注的NER问题,第二步是意图识别,把意图识别转换为文本分类问题。最后把两个问题整合做一个联合学习。PPT右下角已给出论文和代码。该方法在部分垂哉上的召回的提升比较明显。在菜谱,古诗垂域上欠召回的badcase解决率为30% 第三种方法是基于子图检索,该方法依赖于实体的关系路径。具体第一步query做实体链接,把实体转化为实体ID,第二步根据实体周围的属性筛选出候选路径。第三步对输入文本与候选路径进行实体语义相似和排序,取top结果。 以姚明老婆的国籍是啥为例子,第一步用实体链接找到用到接接到知识图谱姚明这个实体;第二步就是找到姚明这个实体周边的候选的属性路径,如姚明的配偶的国籍,姚明配偶的身高,姚明配偶的类型,姚明教练的出生日期,姚明队友的出生地等;第三步用bert计算候选路径和目标路径的相似关系,除了相似度外,引入了像类型过滤这样的条件约束,过滤给出排序分值然后取一个最大值。 以上都是基于图谱的结构化的问答场景,对于非结构的, 比如:天空为什么是蓝色的,怎么控制猫的饮食量,青蛙王子是不是安徒生的童话,这三种为什么,怎么样,是不是,类型的问题,以上方法无法解决,需要通过基于搜索的FAQ的方式,这里就不介绍了。 3. 应用场景:智能客服 第二个是知识图谱到智能客服的场景。目前智能客服已经落地小米网和小米金融等业务场景下。PPT中是智能客服团队用NL2SQL的方法在基金客服上的一个落地场景。 知识图谱在智能客服中的技术框图体系,第一层是数据标准化层,主要包括数据仓库,数据治理,数据融合,第二层是AI引擎层,有实体抽取引擎,属性集合引擎、知识图谱引擎等,第三层是数据共享交换层,第四层是数据服务,数据分析等。 4. 应用场景:小米商城&游戏中心 第三个应用场景是在小米商城和游戏中心的应用,目前商品图谱和游戏图谱已应用到小米商城,有品商城,游戏中心等业务下。已落在有品商城/小米商城的场景词搜索发现、用户sug引导、商品评价的用户观点的的用户观点的抽取及聚合,及游戏的评论的观点抽取及聚合业务上。在小米的商品图谱取得不错的效果,已助力商品转化率、用户购买转化率及游戏下载率至少有30%的提升。 5. 应用场景:AI虚拟助手 另外小米知识图谱还在多模态图谱应用场景下做了尝试,与AI虚拟助手合作探索了图片态与文本态实体语义关联,目前已上线植物识图的功能,后面会持续的扩展。小米知识图谱的落地场景很多,这里只介绍了一部分,后面是小米知识图谱积累的一些关键技术。 02 小米知识图谱关键技术 1.?小米知识图谱赋能各业务场景 目前小米知识图谱已经具备20+关键能力,比如实体链接,实体融合,概念图谱,实体推理,实体分类,知识理解,实体关联,用户理解等等,后面挑出实体链接,实体融合,概念图谱挖掘三个关键技术和大家分享探讨。 2. 关键技术:实体链接 实体链接 ( Entity Linking ),也叫实体链指,该任务要求我们将非结构化数据中的表示实体的词语(即所谓mention,对某个实体的指称项)识别出来,并将从知识库 ( 领域词库,知识图谱等 ) 中找到mention所表示的那一个实体所以实体链接的任务定义:就是给定文本mention,判定指代知识图谱中的实体首先第一个是实体链接 ( Entity Linking )。 举个例子: 比如说刘德华的天下无贼主题曲那一天是谁唱的,实体链接需要把刘德华,天下无贼,那一天三个mention联接到知识图谱的实体上。以方便应用到如主题分析,语义的信息检索等更深度的应用场景下。 常见的实体链接如PPT流程。包括中文的切词,命名实体识别,候选实体选取,实体消歧,实体排序,判空几部分。第一步中文切词有很多方法,比如像结巴等一些开源的工具,我们的做法是整合了已有的实体名、实体同义词名,及开放锚文本信息做为词典,用维特比算法构造了切词功能。除了切词外我们还用的序列标注的方式做了命名实体识别,把实体词表与NER的结果合并。 其中NER用的是BERT+CRF。在NER的训练数据集构造上,起初用远程监督的方法构造训练集的方法,但是发现在句子中有多个实体词的情况,远程监督的方式只能标注出部分实体词,这样对模型的召回影响比较大。所以我们利用开放比赛的标注数据作为数据集,再加上部分远程监督的数据和人工标注的数据作为最终的训练样本。这种方式的训练结果比只有远程监督的样本训练的结果提升10个点左右。 接下来第二步是候选实体选取,我们离线挖掘了大量的同义词,别名,缩写词等,放在图谱实体。命中label,alias,同义词,缩写的作为候选对象。但是调研中发现过多的候选词不一定有好的效果,比如:长尾的,互动比较少、丰富度比较少的实体引入会造成很多噪声并且很影响处理性能。因此我们利用用户使用的热度,实体的流行度,实体丰富度等对候选实体做了筛选和过滤。精简后准确率提升了3%,召回下降0.4%,预测速度提升50%。 接下来是实体消歧,实体排序,判空这三块。这三块不好解耦,所以可以一块来说。这里用到了两处种特征,第一种是上下文无关的,第二种是语义相关联的特征。 上下文无关的特征包含:实体流行度,用户热度,实体丰富度等等。语义相关的特征包括三部分: ① 对输入实体mention预测实体类型, 用到的18年Raiman, J. R., & Raiman, O. M.发表的"DeepType:用神经网的分类系统演化来做多语言实体链链接"的方法,该方法基于当我们知道了候选实体的类型之后,这个消歧的任务便被解决得差不多了的假设将实体链接过程看成是分类获取的过程。分类的过程是针对知识库中的分类体系设计了一个DeepType的预测系统。具体是用输入数据文本通过bert编码取CLS 位置的向量、候选实体对应开始和结束位置对应的特征向量,三个向量连接,经过全连接层,最后softmax激活得到候选实体的类别得到分类。 ② 是DeepMatch部分,参照18年 Le, P., & Titov, I的一种通过候选实体与mention之间的潜在关系建模来提升实体链接的效果。该文章提出了将实体链接问题转化为文本语义匹配问题,构建了一个DeepMatch模型来匹配输入语句的上下文和候选实体的描述信息对。把待消歧文本作为text_a,每个候选实体的SPO全部连接起来组成一段文本text_b,计算text_a和text_b的相关性 。训练时选取连接到的实体作为正例,在候选实体里选取负例。两个句子长度最大选取为256,负样本选取了3个。取CLS 位置向量、候选实体对应开始和结束位置对应的特征向量,三个向量连接经过全连接层,最后sigmoid激活得到候选实体的概率得分。 ③ 除了这两个特征外还有共现、协同推断等特征。最后把是否存在多个同义词指向同一个实体、其他mention是否出现在该实体的信息里、LinkCount、DeepMatch模型的相似度、DeepType模型的相似度等经过MLP得到一个分值,排序取 top1的实体,如果top1的分值大于阈值就判定该实体,如果小于阈值则为空。 小米知识图谱通过该方法参加了2020CCKS比赛,很荣幸拿到了总决赛的第一名,F1的值达到了0.8954。但是这种方法在我的业务场景,准确率召回可以达到96%以上。 另外,除了效果,这里在业务上有会有处理性能的问题,所以这里用到三种方法加速,第一是引用了tensorflow的batching serving,第二是把bert中的transformer 用nvidia的faster Transformer替换,第三是用Fp16的方法量化,这种加速效果比较明显的QPS从30提升到1200。 3. 关键技术:知识融合 第二种关键技术,是知识融合,该任务的定义是,给定实体集合,识别并合并等价实体 ( 注:等价定义为待融实体指代了现实世界中同一事物或概念 ) 。举这个例子,花木兰电影有来自腾讯,爱奇艺,优酷,豆瓣,电视猫, 维基的数据。需要把实体化后的小实体,找到归一组,合并融合生成新的实体,更新至知识库图谱中这一过程中称为知识融合。 基于任务定义,把这种任务,拆解成了实体对齐和实体择优两部分。 实体对齐的方法目前包含成对的实体对齐,集体实体对齐,大规模集体实体对齐及知识库与知识库之间的模式层的实体对齐。小米着重做的是成对对齐,现在用了就两种的方法: 第一种方法是传统的方法,基于观察的先验,比如: ① 类别间的属性重要度是不同的 ( 比如人物中,出生时间,出生地点,性别,职业很重要;地点类的,经度,纬度很重要;视频: 上映时间,演员,导演,角色很重要;生物:种属科目纲很重要等 )。 ② 文本中的时间,地点很重要,( 比如一些infoxbox中未覆盖的事件的时间及地点等 ) 基于这两个经验,我用一些tfidf的方法计算一些属性在不同类中的重要性,并找文本中的时间/地点做为一个重要的文本特征,并计算对应属性值相似度,目前用对一些相似度主要是一基于字粒度的文文相似度,及token粒度的主题相似度等。 第二种方法用基于embedding的deep Match方法,主要参照了2018年ACM SIGMOD 的方法做了一些改进,该方法把实体中的每个属性下的O的Value concate成一个句子,通过双向LSTM等一模型encodeing成向量,计算每个属性下的emdming的相似度,最后经过一个分类模型,判断是否是同一个实体。该方法没有考虑类别中的属性重要度的差异,所以准确与召回效果都不太理想,我们也在考虑更多的方法尝试改进。 以上两种方法是针对对于结构化实体对齐的方法,如果是开放文本要依赖实体链接技术。 知识融合第二部实体择优,是在经过实体对齐后,把实体属性的差异性或者冲突性做消解。目前的做法基于以下几个方面对实体的质量进行控制控制: 实体的更新时效性 权威性,不同来源,权威性不同的,比如,人民网的权威性要比一般咨询类的站会要高? 丰富性,不同来源O的值缺失程度是不同的 共现频次,当多源有冲突时,可以用投票的选出不同来源中出现最多的属性 4. 关键技术:概念图谱 概念图谱的概挖掘目前小米图谱基本三种方式构建。 第一种是在本体模式层构建了分类体系, 分类体系参照了一些开放的行业和分类标准,还参考了一些人工整理的行业的标准体系。 第二种是基于autophrase的方法,是实例层的ISA关系的挖掘,该方法是2017年一篇论文中采用海量文本挖掘的方法,该方法通过主要是用短语挖掘的方法来挖掘概念。这种方法需要满足四个条件: 流行度:质量短语应该出现的频率足够高 一致性:token在高质量短语中的搭配出现的概率明显高于预期 信息性:短语可以表达一个特定的主题或概念 完备性:一个短语可以在特定的文档上下文中解释为一个完整的语义单元 这个模型的训练用实体的长文本和内容文本、远程的Wikipedia/cn_probase拿到的开放的的高质量的短语及根据不同领域标注的高质量的词语三个输入作为输入语料。第二步用n_gram的候选筛选,出正样本与负样本,正样本是N_grame频率大于阈值和人工标注的领域短语及人工cnproese匹配的高质量短语;剩余是负样本。由于负样本中掺杂大量的正样本,所以后面是从负样本中使用集成分类器训练了多个基分器来从负样本中强化出正样本。为了保证概念短语的质量,方法通过词性分析过滤不符合语法的短语。 针对概念挖掘的第三种方法是基于序列标注的方法。分为两步。第一步做一个分类,针对实体长文本描述进行句子拆分,之后判断 否有这个概念相关的一个实体词。第二步使用Bert+BiLSTM+CRF的方式作序列标注,标注出SPO的值。 上面三种方法都是概念挖掘,对于实体与概念的关联,可以用实体分类的方法把模式层的与实体挂接,用实体链接的方法把开放词中的短语与体挂接。 5. 关键技术:自动化构建技术 除些之外呢,小米图谱还在工程构建已有了一套完成的自动化构建技术,可以支持用户定制,自动实体化,自动实体关系等。 03 小米行业知识图谱探索 小米知识图谱的关键技术还有很多,我们在这里只给大家介绍典型的几个关键技术,有兴趣的话可以线下交流。最后我们看一下小米知识图谱在行业的一些探索。 1. 商品图谱 第一个业务场景的探索商品图谱,主要的应用场景是小米商城,小米品的搜索和推荐场景,目标就是辅助电商平台精准的搜索。 现在商品图谱已在商品分类体系的建设、主商品词提取、商品同义词挖掘、上下位体系构建、场景概念挖掘五个方向构建完成。其中分类体系是在模式层的构建;主商品词提取和商品同义词挖掘用于精确匹配与召回;上下位体系结构用于用户推荐;场景概念挖掘用于搜索发现及场景推荐。 场景挖掘以泰国旅游为例,可以与沙滩鞋,电话卡,浮潜装备等商品有关联,烧烤场景可能与烧烤架,木炭,食材等商品关联。 目前商品图谱已把这五个方向的数据和技术落地到小米商城,有品商城上。用户转化率和商品转化率都有不错的提升。 2. 上位词 上位词挖掘的方法分为三部分: 第一部分是上位词判定,用bert加上分类模型从用户日志的query中提取出来确识别是否是商品词或者上位词。第二部分通过层次化的分类器,对挖掘到的上位词合并到分类体系中,这里用的了HMC的多分类器。第三部分是把商品与上位词关联,用商品名做texta, 上位词做textb,把关联问题转化为文本分类问题。 目前用这种方法挖掘出的上位词,平均每个商品覆盖10.5个上位词。 3. 同义词 商品图谱涉及到的还有一个就是同义词挖掘。我们是从商品标题中抽取同义词,在调研中发现,很多商铺为了尽可能多的命中搜索词,会把可能多的把相同相近或者同义的词堆砌到商品名中。所以基于这个假设,我们把同义词的挖掘,转化为一个序列标注问题。 其中训练数据用人工标注+ ( 通用图谱+同义词库 ) 远程数据作为训练样本。商品title做为texta, 候选的词做为textb最后标注出BIOS。因为店铺除了堆砌到同名商品外,还会打包买一些东西,比如锅盘垫与炒锅盖打包卖,所以这样做会有准确的问题。为了这种问题,我用了以下三种方法去噪: 检测上位关系是否冲突,锅盘垫->餐具->餐垫,炒锅盖->锅具->锅盖等 用词向量相似度 用bert相似度计算分类判断是否同义 用三种方法过滤后我们的准确率达到94%。 4. 金融图谱 第二个行业落地场景,是客服团队金融图谱在小米金融信贷及保险等业务的应用。我们就业务场景中的身份核实的子功能举例: 碰撞识别主查核实多个用户的公司地址是否为同一公司 关联方探查,是判断申请贷人与信息是否一致 后面就是金融知识图谱的框图: 除了商品及游戏及金融行业的应用外,我们在更多的行业图谱的落地及更多的通用图谱的应用场景也在持续探索中。 04 总结 简单总结下,小米知识图谱已构建超百亿的知识,落地10+的业务场景,拥有20+个技术能力,拥有成熟的自动化构建流程,小米知识图谱已有多个行业知识图谱落地。最后,欢迎大家体验/使用小爱同学等小米的产品,也欢迎大家吐槽! 今天的分享就到这里,谢谢大家。 特别推荐一个分享架构+算法的优质内容,还没关注的小伙伴,可以长按关注一下: 长按订阅更多精彩▼如有收获,点个在看,诚挚感谢????????????????????????????????????? 免责声明:本文内容由21ic获得授权后发布,版权归原作者所有,本平台仅提供信息存储服务。文章仅代表作者个人观点,不代表本平台立场,如有问题,请联系我们,谢谢!

                        时间:2020-11-18 关键词: 互联网 AI

                      • 这所高校的快递被机器人承包了,别人家的学校!

                        -END- | 整理文章为传播相关技术,版权归原作者所有 | 若觉得文章不错,,也是我们继续更新的动力。 包括但不限于: 在公众号内回复「更多资源」,即可免费获取,期待你的关注~ 免责声明:本文内容由21ic获得授权后发布,版权归原作者所有,本平台仅提供信息存储服务。文章仅代表作者个人观点,不代表本平台立场,如有问题,请联系我们,谢谢!

                        时间:2020-11-18 关键词: 机器人 AI

                      • 第十五届全国大学生智能汽车竞赛安徽赛区获奖名单公布

                        01?安徽中医药大学 卓大大我们是来自安徽中医药大学医药信息工程学院219智能车实验室的。 ▲ 安徽中医药大学智能车竞赛队伍 在第十五届全国大学生智能车竞赛中取得了双车组预决赛第一,斩获国一。四轮组决赛第一,斩获国一。节能组国二。AI电磁组国二。 未进决赛的另外两支四轮队都获得省一,另一队节能组省一。也就是说今年我们报名的队伍都获得了省一及以上的奖项。 ▲ 智能车竞赛队伍队员们 犹记得几个星期之前我们疯狂调车,没有一天是在十二点之前睡的觉。熬过的夜,吃过的苦,顿时就感觉值得了。 希望我们219智能车实验室在第十六届智能车竞赛中能够延续荣光,再接再厉。 ▲ 第十五届安徽赛区现场合照 ? 02?安徽交通职业技术学院 卓大大,您好。我是安徽交通职业技术学院节能组的参赛队员,今年是我最后一次参赛了,真的很荣幸能参加这个比赛。 在学校AICIL(汽车智能控制创新实验室)备赛的时光真的是我人生中最美好的时刻,一群志同道合的人为了一件事全力以赴。同时也认识了很多优秀的学长,这也是我的荣幸。 上面视频中显示了一个神奇的直立节能车模,是2020年智能车竞赛中直立节能组中在国赛赛道上唯一一个跑进30秒之内的车模。它的主人是谁?为什么能够有如此高的成绩?它背后的故事之后另文说明。 看到我们在智能车这个公平公正的平台上不知疲倦的挥洒汗水,最后获得荣誉的那一刻,才知道了自己的价值在哪里,才知道了什么是一份耕耘一份收获,希望智能车越办越好,将智能车的精神一直延续下去!!! ▲ 比赛现场与同学们的合影 03?安徽赛区获奖名单 第十五届全国大学生智能汽车竞赛安徽赛区暨安徽省第十三届大学生智能汽车竞赛获奖名单 序号 学 校 团队名称 指导老师 队员信息 奖项 赛题组别 1 安徽工程大学 For Dream 刘世林、王冠凌 梁志豪、李 飞、项浩斌 一等奖(第一名) 四轮组 2 安徽中医药大学 Victory 阚红星、韩 茹 王超杰、谢 浩、朱 杰 一等奖(第二名) 四轮组 3 安徽工程大学 骑士BLEACH 王世芳、姚伟新 李隆玖、胡开鑫、张 璐 一等奖(第三名) 四轮组 4 合肥职业技术学院 众里寻他 王庆生、王 海 路子龙、王中奥、柏倩影 一等奖(第一名) 四轮组 5 安徽电子信息职业技术学院 信乐团 王志杨、唐子贤 王 政、章 勇 一等奖(第二名) 四轮组 6 安徽师范大学皖江学院 皖江之韧 张 辉、方明星 张波涛、朱志伟、董 虎 一等奖 四轮组 7 安徽大学 pininfarina 陈晓宁、廖素引 李 强、董少杰、刘俊杰 一等奖 四轮组 8 安徽中医药大学 完赛看运气 马 春、孟庆全 周 虹、吴慧琳、朱祥国 一等奖 四轮组 9 安徽大学 大蜀山AE86 琚 斌、刘永斌 郝亮亮、胡江涛、赵 威 一等奖 四轮组 10 巢湖学院 意大利炮 任玲芝、李岩岩 徐 林、臧 恒、李鑫朋 一等奖 四轮组 11 安徽信息工程学院 听幽兰二队 徐 旺、张 磊 沙儿爽、王 菲、张 迪 一等奖 四轮组 12 安徽师范大学皖江学院 皖江之智 吴 彬、高 丽 吕喜瑞、李阿辉、安 陈 一等奖 四轮组 13 安徽新华学院 黑曼巴 谢文娣、王恩亮 唐耀坤、刘少强、刘 健 一等奖 四轮组 14 安徽中医药大学 FXP 李芳芳、李 治 方 鹏、汤道明、汤国栋 一等奖 四轮组 15 巢湖学院 素质过硬 李岩岩、余建立 刘磊磊、阮开杰 一等奖 四轮组 16 安徽师范大学 鸠兹七队 黄云飞、杨 峰 崔 锐、赵 伟、胡家宏 一等奖 四轮组 17 安徽三联学院 心有灵犀 梁月放、韦良芬 秦洋洋、张小利、荣子旋 一等奖 四轮组 18 安徽中医药大学 自由电子 金 力、阚峻岭 罗一航、谢宇晗、吴 静、郭嘉伟、王俊俊 一等奖(第一名) 双车组 19 安徽工程大学 四叶草 高文根、娄 柯 李立群、赵金山、毛泽权、金建东、叶海燕 一等奖(第二名) 双车组 20 安徽师范大学 鸠兹一队 蔺玉柱、俞 硕 刘 涛、王 鑫、张 钰、耿秀侠、胡 斌 一等奖(第三名) 双车组 21 安徽汽车职业技术学院 安汽院蓝队 宋晓敏、张自学 张家豪、黄 荣、黄 飞、汪 峰、张洛非 一等奖(第一名) 双车组 22 合肥职业技术学院 比翼双飞 童友波、宋晓姣 卞 洋、万梦源、马丁照 一等奖(第二名) 双车组 23 安徽三联学院 搏一博双车变摩托 梁月放、张继山 陈雪儿、李芙蓉、刁 瑾、刘妍妍、赵祝举 一等奖 双车组 24 安徽财经大学 星马 王丽芳、付 明 张亚伟、刘建昊、林 豪、孙子旭、何可佳 一等奖 双车组 25 安徽三联学院 小小蜗飞侠 梁月放、洪 卫 毛丽莎、吴 越、隗 豪、王介睿、卫雅婷 一等奖 双车组 26 安徽师范大学 逐梦AHNU 曲立国、葛有根 陈玉熙、孙 鑫、陈益明、王小宝、代语赢 一等奖 双车组 27 池州学院 MCO 时国平、钱叶册 孟文号、梁 贺、彭林霞、陈 啸、黄 龙 一等奖 双车组 28 安徽工程大学 我们一起摸爬叉 戴家树、严 楠 赵亚琪、邱小宗、马成龙、张健健、陈礼静 一等奖 双车组 29 安徽师范大学皖江学院 皖江之星 张 辉、方明星 张国龙、吴 江、张 勇 一等奖 双车组 30 宿州学院 机创实验室一队 王 楠、朱 光 程 杰 一等奖(第一名) 节能组 31 淮南师范学院 芯动淮师 束仁义、胡艳丽 王松涛、宋庆庆、邹宇梦 一等奖(第二名) 节能组 32 安徽工业大学 吃瓜小分队 李 丹、程木田 张 旭、刘昌健、陈文文 一等奖(第三名) 节能组 33 合肥职业技术学院 节能先锋 杨光明、周泽山 李 铮、赵飞扬、江濡泽 一等奖(第一名) 节能组 34 合肥职业技术学院 节能勇士 彭元龙、储 骏 肖彦东、沈恺文、赵 阳 一等奖(第二名) 节能组 35 安徽工业大学 J 顾凌明、李 丹 蒋志伟、韦少鹏、吴 江 一等奖 节能组 36 安徽中医药大学 HXH 孙大勇、吴成海 姚瀚森、徐成成、姜 浩 一等奖 节能组 37 安徽中医药大学 FFF 张传耀、周 晴 昂文胜、魏英华、阚瑞娴 一等奖 节能组 38 宿州学院 机创实验室二队 刘 浩、朱 光 徐皖生、张继文、朱仁信 一等奖 节能组 39 合肥工业大学 一块一pig 张 阳、史久根 郭伟伟、张 蕾、张睿虎 一等奖 节能组 40 安徽三联学院 乘风破浪 梁月放、刘姗姗 陈 鹏 一等奖 节能组 41 滁州学院 步调 温卫敏、姚光顺 谢后君、洪淑芬、邵玉珍 一等奖 节能组 42 安徽大学 气旋 张道信、潘天红 万 鑫、宾健俊、邢 哲 一等奖(第一名) 信标组 43 安徽工程大学 孤独电台巷 严 楠、李 钧 李 豪、金煜轩、王玉莹 一等奖(第二名) 信标组 44 安徽师范大学 循声追迹 喻其山、蔺玉柱 周德舜、张映祥 一等奖(第三名) 信标组 45 合肥职业技术学院 合职3队 宋忠春、张 青 万 纪、刘文静、孙腾飞 一等奖(第一名) 信标组 46 合肥职业技术学院 合职1队 王克勇、张君继 娄昌程、李迪妮、孙 勇 一等奖(第二名) 信标组 47 合肥工业大学 biubiubiu 张 阳、李红莉 徐 蓉、苏余足威、余子健 一等奖 信标组 48 合肥学院 Yesl队 李秀娟、谢 宇 赖明刚、殷传韬、方昊鑫 一等奖 信标组 49 安徽新华学院 神运 徐慧芳、陈业慧 王 波、马 锵、仵东起 一等奖 信标组 50 巢湖学院 同声相应 任玲芝、陈海波 屈大志、杨国政 一等奖 信标组 51 安徽工业大学 Giao 武卫华、李修正 胡 铭、李 健、李 靖 一等奖 信标组 52 安徽信息工程学院 常青竹三队 刘传柱、李 美 王 浩、梁秋阳、汪厚明 一等奖 信标组 53 安徽财经大学 本来就对 段凯宇、王丽叶 时晶晶、周 旸、杨 成 一等奖 信标组 54 巢湖学院 小红旗 任玲芝、李岩岩 张 飞、张成功、陆兴元、王 锦、刘焕颖 一等奖(第一名) 电磁组 55 巢湖学院 起飞 李岩岩、任玲芝 程 峰、丁 磊、孙泽祥 一等奖(第二名) 电磁组 56 安徽工程大学 我的AI不学习 修 宇、高建纲 刘孝田、张非凡、吴忠辉、周世龙、周 帝 一等奖(第三名) 电磁组 57 合肥职业技术学院 四喜丸子 彭元龙、张 寻 朱 龙、张 蕾、楚栋梁 一等奖(第一名) 电磁组 58 安徽工业大学 闭门造车 吴玉秀、李 丹 朱小强、桂 永、沙文景、柏子文、孙沐阳 一等奖 电磁组 59 安徽信息工程学院 常青竹四队 张 磊、王 伟 赵吉强、王龙虎、张 康、黄梦雅、刘贵芳 一等奖 电磁组 60 蚌埠学院 江小白 罗少轩、王艳春 陈勇飞、涂 浩、黎俊辉 一等奖(第一名) AI组 61 合肥工业大学 阿巴阿巴阿巴 吴 晔、杨兴明 于枚可、孙 萍、胡 籍 一等奖(第二名) AI组 62 陆军炮兵防空兵学院 炮兵一号 岳伟甲、王鹏飞 余传水、向国栋、陈家冰、王玺贤、江海峰 一等奖(第三名) AI组 63 安徽工业经济职业技术学院 吉祥物 蒋鸣东、张 迪 吴海峰、王 玉 一等奖(第一名) AI组 64 阜阳师范大学信息工程学院 老农闹老龙 张宝玉、李淑敬 李 屹、安贺贺、徐鹏程 一等奖 AI组 65 安徽大学 大力男友 丁石川、耿 林 张 雷、黄艺宾、陈 宇 二等奖 四轮组 66 安徽信息工程学院 常青竹六队 张 磊、张天飞 毕宏伟、刘海洋、陈晴晴 二等奖 四轮组 67 安徽建筑大学 小毛驴快跑 赵汝海 张智杰、程浩然、朱康康 二等奖 四轮组 68 安徽师范大学 鸠兹九队 陈卫松、陈 瑾 孟筱森、吴 应、杨泽龙 二等奖 四轮组 69 安徽师范大学 满天星 刘小明、张津源 谢于清、张智昱、彭明宇 二等奖 四轮组 70 安徽信息工程学院 听幽兰一队 刘传柱、梁美玉 李 晋、徐 伟、汪 昊 二等奖 四轮组 71 蚌埠学院 计科精神小伙 肖 宇、丁 智 陈 刚、张 成、范文天 二等奖 四轮组 72 阜阳师范大学 ONLY ONE 石甲栋、李世刚 赵 智、路昌伟、吴 飞 二等奖 四轮组 73 安徽农业大学 你说的都队 吴 敏 洪瑞康、陈存宇、刘 露 二等奖 四轮组 74 合肥工业大学宣城校区 歪比巴卜 李春华、欧阳一鸣 郝晓健、夏 炅、李哲林 二等奖 四轮组 75 滁州学院 朱·朝阳 姚光顺、温卫敏 王明雪、吕双杰、刘 伟 二等奖 四轮组 76 阜阳师范大学信息工程学院 Land Rover 边玉亮、郭 辉 郝学锋、邹 新 二等奖 四轮组 77 池州学院 天羽 翟龙华、陈 艳 周 涛、苏长途、张 乐 二等奖 四轮组 78 蚌埠学院 ONE Dream 丁 智、肖 宇 胡振山、于小柱、朱丽丽 二等奖 四轮组 79 安徽建筑大学 不负时光 夏 巍、严 辉 吴 谦、武 钢、姚文龙 二等奖 四轮组 80 皖江工学院 侠盗猎车 纪 萍、朱 全 袁 野、吕龙祥 二等奖 四轮组 81 马鞍山学院 闪闪 豆勤勤、朱小峰 王耀耀、赵润钰、宋志豪 二等奖 四轮组 82 安徽三联学院 纵吾乖张 梁月放、王 祥 张 浩 二等奖 四轮组 83 皖西学院 飞影 徐宇宝、林 华 周芝杰、李 爽、赵明龙 二等奖 四轮组 84 合肥工业大学 想喝奶茶 张 阳、王跃飞 张 杰、闫宇楠、沙梦梦 二等奖 四轮组 85 池州学院 无限 姚大杰、张玉峰 魏晨鑫、朱庆香、焦 瑞 二等奖 四轮组 86 宿州学院 刻印时光 曹吉花、王 巍 刘傲迪、吴修丽、陈 龙 二等奖 四轮组 87 安徽交通职业技术学院 交通路龙 黄智勇、赵国珍 袁 健、邹涛涛、吴凌昊 二等奖 四轮组 88 合肥职业技术学院 合职跑得快 宋晓姣、丁小一 杨昆龙、孟 旭 二等奖 四轮组 89 安徽汽车职业技术学院 安汽院红队 宋晓敏、张自学 李彤彤、徐新雨、朱德第 二等奖 四轮组 90 合肥工业大学宣城校区 托马斯和他的朋友 李春华、张先宜 赵沛昂、刘原岑、谢 靖、王一铭、王昊辰 二等奖 双车组 91 阜阳师范大学 Epiphany 朱 辉、 朱 勇 王振宇、李 彦、陆露露、李浩然、黄亚蓝 二等奖 双车组 92 安徽工程大学 中江大队 邱意敏、李永明 朱正阳、王智勇、郑师远、顾劭傑、武 灿 二等奖 双车组 93 淮南师范学院 迅捷SL 苗 磊、张 龙 刘志龙、靳文卿、宋赛飞、洪 杨 二等奖 双车组 94 黄山学院 墨子一号 胡 伟、徐安国 邹天赐、邵文龙、倪 亮、王成阵、刘梦丽 二等奖 双车组 95 宿州学院 隐士 曹吉花、李恒征 佘胜安、唐 浩、崔德牛、郭天赐、王俊伟 二等奖 双车组 96 滁州学院 MAX极影 温卫敏、姚光顺 孙智康、倪 成、王之辰、朱玉珠、王 涵 二等奖 双车组 97 合肥工业大学 BOMBOMBOM 刘芳芳、张本宏 戴义雯、马仕亮、刘梦新、宋宇航 二等奖 双车组 98 安徽工业大学 菜鸟A队 程卫群、刘一帆 吕真真、钱星伊、刘永伦、陈有鹏、黄晓辉 二等奖 双车组 99 安徽大学 3WZH 苏亚辉、翁士壮 魏智翔、张 旭、王春雨、胡飞然、王 枭 二等奖 双车组 100 安徽新华学院 两辆帅气的敞篷车 刘毅强、陶彦辉 邓宇奇、邵 军、张振国、唐宇龙、邓 健 二等奖 双车组 101 合肥工业大学 咕噜咕噜咕噜 舒双宝、张 阳 陈浩云、吴 若、王珍妮、刘 伟、朱明慧 二等奖 双车组 102 安徽师范大学 鸠兹四队 高 伟、许长安 张文龙、卫自强、李东东、王雯超、杨 子 二等奖 双车组 103 滁州学院 风掣 姚光顺、温卫敏 姜大勇、张 珂、谢后君、周康、李 晨 二等奖 双车组 104 安徽理工大学 安理节能二队 徐公林、彭皆彩 何 杰、邹 宇、段 越 二等奖 节能组 105 阜阳师范大学 致一队 朱 辉、石甲栋 谢 旪、刘臻臻、张 扬 二等奖 节能组 106 安徽电子信息职业技术学院 光速angel 王志杨、唐子贤 孙国威、刘 阳 二等奖 节能组 107 安徽交通职业技术学院 逍遥 黄智勇、张 翼 吴 伟、程从新、张浩军 二等奖 节能组 108 合肥职业技术学院 合职2队 胡木林、宋忠春 万 纪、张依树、查海张 二等奖 信标组 109 安徽中医药大学 Quantum 李 梅、沈同平 吴 静、罗一航、汪文勇、侯杰文、谢宇晗 二等奖 电磁组 110 安徽新华学院 青春美少女的梦 李红星、王月琴 刘少强、姚健康、夏芝强、唐耀坤、刘 健 二等奖 电磁组 111 安徽信息工程学院 常青竹二队 徐 旺、束文强 李功强、朱文强、陈 思、沈婉琪 二等奖 电磁组 112 安徽师范大学 破风者 蔺玉柱、邹文兵 解 谦、叶宗晋、张新生 二等奖 电磁组 113 安徽三联学院 樱花残月 沈玉峰、涂胜倩 杨 成、张 毅、邹雯佳 二等奖 电磁组 114 安徽大学江淮学院 引擎之心 李双东、谢苗苗 袁中群、张文鹏、刘雨鑫 二等奖 电磁组 115 合肥工业大学 三棵小白菜 张 阳、马学森 吴韵婕、曹乐强、孙梦璟 二等奖 电磁组 116 安徽财经大学 安财AI电磁0队 王丽芳、付 明 董 虎、张 政、张李军 二等奖 电磁组 117 合肥职业技术学院 合职院梦幻组合 陈 攻、杨光明 孙常清、李伟陈、姚辰浩 二等奖 电磁组 118 陆军炮兵防空兵学院 守护者 黄 峣、吴 刚 魏小虎、宋星卓、闫帅康、崔前进、丁 奥 二等奖 AI组 119 阜阳师范大学信息工程学院 侠魁 李林国、于 干 赵 超、张明宇、王 克 二等奖 AI组 120 亳州学院 Ready! GO! 杨 明、周金芝 冯海喜、钟雪龙、蒯怡帆、杨宇航 二等奖 AI组 121 合肥职业技术学院 AI 筑梦1队 赵瑞雪、金谷香 陈 义、王海龙、石经伟 二等奖 AI组 122 安徽财贸职业学院 安财贸2队 孙成正、季红梅 王旭华、杨 筱、罗静茹 二等奖 AI组 123 宿州学院 追光者 李 莎、王 艳 李大一、邓淑蓉、孙帅帅 三等奖 四轮组 124 宿州学院 Unstoppable 邵 毅、杨 杰 程 振、张 倩、魏元鹏 三等奖 四轮组 125 阜阳师范大学 阜师旭日初升 吴 韬、朱 辉 昝路明、李馨慧、肖 扬 三等奖 四轮组 126 安徽工业大学 乐事 李绍铭、汪婧 朱 宇、耿自超、张伟健 三等奖 四轮组 127 安徽农业大学 科电二队 王玉伟 吴瑞刚、丁永康、贾文杰 三等奖 四轮组 128 合肥师范学院 稻香 齐 琦、吴剑威 殷创业、蔡绍哲、胡 明 三等奖 四轮组 129 黄山学院 无情小胖虎 钱 峰、李 铮 刘兴宝、徐何君、陶 辉 三等奖 四轮组 130 安徽三联学院 乘风破浪的姐姐 梁月放、张德青 邹雯佳 三等奖 四轮组 131 安徽财经大学 追光者 高 玲、王松涛 李开峰、马天祺、叶 凡 三等奖 四轮组 132 安徽财经大学 所有题全队 李明杰、包立远 张 波、孙 京、王佳慧 三等奖 四轮组 133 合肥职业技术学院 风驰电掣 范士领、袁 宏 周如浩、陈婉楠、黄天雨 三等奖 四轮组 134 皖江工学院 佛系小队2.0 纪 萍、汪金涛 赵良锐、叶苏雨、王 昊、陈 强、曹明珠 三等奖 双车组 135 安徽财经大学 安财双车1队 李明杰、包立远 张一楷、徐思昂、程美娟、陈鹏杰 三等奖 双车组 136 皖西学院 双车零队 张 鹏、徐宇宝 琚 凯、黄婉晴、杨森林、程 祥、张弘毅 三等奖 双车组 137 巢湖学院 小红旗 任玲芝、李岩岩 张 飞、张成功、陆兴元、王 锦、刘焕颖 三等奖 双车组 138 安徽中医药大学 节能A队 耿英保、许欢庆 侯杰文、汪文勇、金正贤 三等奖 节能组 139 皖西学院 电协一队 张晓东、徐宇宝 李荣志、江 威、邵中祥 三等奖 节能组 140 池州学院 新蜂 张勋友、孙 佐 李玉龙、何灿红、孙薇薇 三等奖 节能组 141 合肥职业技术学院 云起战队 张 杰、侯伦元 查海张、高杰、陈文斯 三等奖 节能组 142 巢湖学院 那个皮特队 钱 云、陈初侠 曹云飞、张明路 三等奖 信标组 143 皖西学院 陈胜追击 张晓东、叶运生 陈 晨、陈锦涛、陈杨浩 三等奖 信标组 144 阜阳师范大学信息工程学院 细节 边玉亮、余世干 陈雨翔、童 傲 三等奖 信标组 145 安徽大学 410驾校 丁石川、杭 俊 龚俊凯、汪 臻、徐子珺 三等奖 信标组 146 安徽师范大学 我们都爱周德舜 晏 菁、张道秧 刘思齐、夏禹芳、崔雨双 三等奖 信标组 147 黄山学院 冲冲冲 胡 伟、官骏鸣 陈洋洋、唐皖蜀、卢志强 三等奖 信标组 148 安徽财经大学 寻音小执着 王 浩、陈劲松 徐 睿、李繁华、周子强 三等奖 信标组 149 滁州学院 含光 姚光顺、温卫敏 管晨沛、张 浩、丁嫚嫚 三等奖 信标组 150 安徽信息工程学院 常青竹五队 刘传柱、王 伟 邓德程、张子轩、魏林龙 三等奖 信标组 151 安徽信息工程学院 听幽兰三队 刘传柱、卞程远 汤国豪、李 浩、胡永清 三等奖 信标组 152 安徽工业大学 霄哥最帅 钱牧云、刘 升 张凌霄、孙方策、何 煦 三等奖 信标组 153 安徽工业大学 星火 刘一帆、戴慧洁 钱佳维、向仁风、刘 帅 三等奖 信标组 154 安徽三联学院 金鸣 郑 春、梅莹莹 常函月、丁洪成 三等奖 信标组 155 安徽交通职业技术学院 脑瓜子疼 段明华、王 怡 毕鑫成、吴健斌、白家乐 三等奖 信标组 156 安徽三联学院 明月樱花 梁月放、潘立琼 李成武、王文韬 三等奖 电磁组 157 安徽财经大学 安财AI电磁1队 武 凌、李明杰 钟泽辉、赵高天、李娇娇 三等奖 电磁组 158 合肥职业技术学院 AI 筑梦2队 彭元龙、徐 皓 王子悦、姚玉军、李志勇 三等奖 AI组 159 安徽财贸职业学院 安财贸1队 孙成正、陈 林 孟 杰、胡 屹、罗永辉 三等奖 AI组 160 安徽工业经济职业技术学院 AI鹏飞 蒋鸣东、张 迪 张思成、蔚来鹏 三等奖 AI组 免责声明:本文内容由21ic获得授权后发布,版权归原作者所有,本平台仅提供信息存储服务。文章仅代表作者个人观点,不代表本平台立场,如有问题,请联系我们,谢谢!

                        时间:2020-11-17 关键词: 自动驾驶 AI 汽车电子

                      • 人工智能有多热?这份报告给你答案

                        本文来源:科技日报 2019年中国共发表人工智能论文2.87万篇,比上年增长12.4%,在人工智能领域各顶级国际会议上的活跃度和影响力不断提升; 全球近五年前100篇人工智能论文高被引论文中,中国产出占21篇,居第二位; 中国人工智能专利申请量2019年超过3万件,较之上年增长52.4%…… 10月22日,《中国新一代人工智能发展报告2020》(以下简称《报告》)在浦江创新论坛发布。《报告》由中国科学技术发展战略研究院、科技部新一代人工智能发展研究中心联合国内外十余家机构编写,是继《中国新一代人工智能发展报告2019》之后第二次发布的年度发展报告。 图片来源:中国科学技术发展战略研究院 据中国科学技术发展战略研究院副院长孙福全介绍,《报告》分全球发展、创新环境、科技研发、产业化应用、人才培养、区域发展、人工智能治理七个章节,力图客观反映中国《新一代人工智能发展规划》的实施情况,揭示未来发展的新挑战和新趋势。 中国科学技术发展战略研究院李修全研究员则从撰写报告的角度谈了思考。他进一步指出,人工智能对科技、产业和社会变革的巨大潜力得到了全球更多国家认同。2019年,葡萄牙、西班牙等16个国家发布了人工智能发展战略,至少还有18个国家正在研究和制定国家层面的人工智能战略。 “中国人工智能发展在全球发展具备了很好的基础,但也存在明显短板。”李修全解释说,美国涉及人工智能发展的各个方面都处于领先位置。中国在科研产出、产业发展和政策环境方面有一定优势,但在科技领先实力、人才尤其是高端人才的储备,还有人工智能开源生态等方面还有很大提升空间。 值得关注的是,中国在2019年以更加开放的姿态推进人工智能的国际合作。比如,人工智能国际合作论文数量持续增长,中国在国际人工智能开源社区的贡献度已成为仅次于美国的第二大贡献国,中美两国处于全球人工智能科研合作网络和产业投资网络的中心,人工智能成为“一带一路”国际合作的重要主题。 图片来源:视觉中国 “强化平台建设和环境培育,成为2019年中国推动人工智能发展的一个重要举措。”李修全举例说,科技部新增了10家国家新一代人工智能开发平台,建设了7个新一代人工智能创新试验区,为人工智能技术在各行业各领域的落地应用创造了很好的政策环境。同时,在数据资源、高效能AI算力、高速移动通讯和物联网等与人工智能发展密切相关的新基建方面加大力度,在完善数据管理体系,更大限度激发人工智能时代数据要素价值等方面,中国也做了很多有益的尝试和积极举措。 《报告》分析发现,中国企业在人工智能领域技术创新中的创新主体作用正日益强化,学术界和产业界共同驱动人工智能创新发展初具形态。人工智能应用场景创新,正在成为中国加速产业化落地和技术迭代的重要途径。 2019年是中国智能芯片加速发展的一年,云边端侧十余款智能芯片产品集中亮相并走向商业化应用,推动人工智能产业链广度与深度进一步提升。《报告》显示,中国央地共治共同推动人工智能发展成效显著。北京、江苏、广东、湖北等地2019 年人工智能论文发表最为活跃,广东、北京、江苏、上海在专利申请数量方面领先全国,而广东、江苏、北京、浙江是人工智能专利转移最为活跃的地区,通过科技成果供给激发区域经济发展新动能。 报告分析认为,中国人工智能区域发展与国家区域战略高度协同相互促进,京津冀、长三角和粤港澳大湾区已成为我国人工智能发展的三大区域性引擎,人工智能企业总数占全国的83%。成渝城市群、长江中游城市群也展现出人工智能发展的区域活力,在人工智能特色产业方面初显区域引领和协同作用。 据介绍,中国人工智能学科和专业建设在2019年持续推进,180所高校获批新增人工智能本科专业,北京大学等11所高校新成立了人工智能学院或研究院。 《报告》认为,人工智能治理成为2019年全球人工智能领域发展最突出的亮点进展,人工智能治理的国际共识逐渐形成,并推动治理原则走向落地实施。中国发布了《新一代人工智能治理原则—发展负责任的人工智能》,启动人工智能社会实验、陆续出台多项法律制度和管理办法,并推动人工智能治理原则在人工智能开放创新平台和人工智能创新发展试验区中落地实施。 ~END~ 免责声明:本文内容由21ic获得授权后发布,版权归原作者所有,本平台仅提供信息存储服务。文章仅代表作者个人观点,不代表本平台立场,如有问题,请联系我们,谢谢!

                        时间:2020-11-17 关键词: 人工智能 AI

                      • AI会取代人类劳动吗?

                        本文来源:脑极体 ~END~

                        时间:2020-11-16 关键词: 机器人 AI

                      • 石头扫地机器人 T7 Pro:最强家用 AI 机器人

                        石头扫地机器人 T7 Pro:最强家用 AI 机器人

                        今天,小编将在这篇文章中为大家带来石头扫地机器人 T7 Pro 的有关报道,通过阅读这篇文章,大家可以对它具备清晰的认识,主要内容如下。 石头扫地机器人 T7 Pro 采用家族式外观,纯色圆形设计可以轻松融入各种装修风格。顶部设有激光雷达和三枚物理按键,底部则是用于清洁的主刷、边刷、风口以及各种传感器。相较于其他产品, 石头 T7 Pro 还支持湿拖,并配备超大水箱,清洁能力再上一层楼。 石头扫地机器人 T7 Pro AI 双目物体识别 + 激光规划算法结合的技术方案,能做到无人值守的全自动化清扫。 石头扫地机器人 T7 Pro 的 AI 双目视觉模块,由 2 颗 500W 像素 120° 广角摄像头和红外补光灯、回充传感器等器件组成,同时配备高通 8 核处理器,通过双目立体视觉及 AI 物体识别技术实现智能避障功能。 同时它还搭载了雷达激光模块,支持 LDS 激光扫描技术,可进行 360 度扫描,即时获取环境信息,从而迅速、准确、全面地扫描家居地形。 在这两大技术的加持下,石头扫地机器人 T7 Pro 几乎可以做到像我们普通人类扫地一样识别障碍物。 作为一款更智能的扫地机器人,石头 T7 Pro 在提供强劲清洁能力的基础上,还提升了地图、避障功能的实用性。尤其是双目视觉传感器的搭载,极大减少被各种奇奇怪怪的东西卡住的概率,简直不要太省心。清洁之外,石头 T7 Pro 还兼任了可移动家用摄像头这一职位,可玩性大幅升级。总而言之,对于平时疏于整理,或者有小孩、宠物的家庭来说,石头 T7 Pro 更值得选择。 经由小编的介绍,不知道你对它是否充满了兴趣?如果你想对它有更多的了解,不妨尝试度娘更多信息或者在我们的网站里进行搜索哦。

                        时间:2020-11-15 关键词: 扫地机器人 t7 AI

                      • Imagination推出多核IMG Series4 NNA——终极AI加速器为ADAS和自动驾驶提供颠覆行业的性能

                        英国伦敦,2020年11月12日 – Imagination Technologies宣布推出面向先进驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶应用的新一代神经网络加速器(NNA)产品IMG Series4。Series4可为领先的汽车行业颠覆者、一级供应商、整车厂(OEM)和汽车系统级芯片(SoC)厂商提供强大助力。 Series4拥有全新的多核架构,可提供600 TOPS(每秒万亿次操作)甚至更高的超高性能,并且可为大型神经网络工作负载提供低带宽和极低的延迟。 汽车行业正处于变革的风口浪尖,自动驾驶汽车和自动驾驶出租车等新的应用场景对人工智能(AI)的性能水平提出了更高的要求。为此,Imagination已经与汽车行业和其他重视功能安全的行业中的领先企业和创新者展开了合作。 Series4已经开始提供授权,并将于2020年12月在市场上全面供应。 Imagination的低功耗NNA架构旨在执行完整的网络推理,同时满足功能安全要求。它可以一次执行多个操作,从而最大化每瓦性能并提供行业领先的能效。 Series4具有以下特性: · 多核扩展性和灵活性:多核架构支持在多个内核之间对工作负载进行灵活的分配和同步。Imagination的软件提供了精细的控制能力,并通过对多个工作负载进行批处理、拆分和调度而提高了灵活性,现在可以在任意数量的内核上使用。Series4可为每个集群配置 2个、4个、6个或者8个内核。 · 超高性能:Series4的每个单核能够以不到一瓦的功耗提供12.5 TOPS的性能。举例来说,一个8内核集群可以提供100 TOPS的算力,那么,配有6个8核集群的解决方案就可以提供600 TOPS的算力。在AI推理方面,Series4 NNA的性能比嵌入式GPU快20倍以上,比嵌入式CPU快1000倍。 · 超低延迟:通过将多个单核组成2核、4核、6核或8核的多核集群,所有内核可以相互协作,并行处理一个任务,降低处理延迟,缩短响应时间。 例如,对于一个8核集群,理想情况下延迟会减少为单核独立执行时的1/8。 · 节省大量带宽:Imagination的Tensor Tiling技术(Imagination’s Tensor Tiling,ITT)是一项正在申请专利的技术,也是Series4中新增的功能,它可以通过对计算任务进行tiling,充分利用片上存储,提升数据处理效率,并节省访问外部存储的带宽。ITT利用本地数据的依赖性将中间数据保存在片上存储器中,这样可以最大限度地减少将数据传输至外部存储器,从而将带宽降低多达90%。ITT是一种可扩展的算法,在拥有大量输入数据的网络上具有显著优势。 · 车规级安全性:Series4包含IP级别的安全功能且设计流程符合ISO 26262标准,可以帮助客户获得ISO 26262认证。ISO 26262是旨在解决汽车电子产品风险的行业安全标准。Series4可以在不影响性能的情况下,安全地进行神经网络推理。硬件安全机制可以保护编译后的网络、网络的执行和数据处理管道。 ABI Research智慧出行和汽车首席分析师James Hodgson说道:“虽然我们还在预计到2027年左右,对ADAS的需求将增长两倍,但汽车行业已然将目光投向了更远的全自动驾驶汽车和自动驾驶出租车。在从L2和L3级ADAS向L4和L5级全自动驾驶演进的过程中,神经网络的广泛应用将是至关重要的因素。这些系统将要处理数以百计的复杂场景,从多个摄像头和激光雷达等大量传感器中提取数据,从而实现自动代客泊车、十字路口管理和复杂城市环境安全导航等解决方案。高性能、低延迟和高能效的结合将是实现高度自动驾驶的关键所在。” Imagination Technologies人工智能业务高级总监Andrew Grant表示:“我们相信Series4 NNA将成为开发先进驾驶辅助系统和自动驾驶汽车的行业标准平台。一些创新者已经在着手打造支持下一代ADAS功能和自动驾驶汽车的芯片。任何希望在汽车领域扮演重要角色的公司或研发团队是时候将这项技术集成至他们的平台中了。”

                        时间:2020-11-13 关键词: imagination adas AI

                      • 华为远程会诊解决方案亮相数字中国建设峰会2020

                        日前,第三届数字中国建设峰会在福州开幕。作为每年国内规模最大的专业数字化成果展示窗口,本次数字中国建设峰会的展区迎来了200余家展商,而5天的展示更吸引了超过10万名观众前来参观。与车展或其他消费类产品展会不同,数字中国建设峰会的展示内容主要面向国内政企业务领域。而此次峰会之所以能够吸引如此多观众的目光,则是因为近几年发生在支付、购物、政府业务、教育和医疗等方面的众多数字化转变已经切实的改善了民众的生活方式,因此对于中国的数字化未来,大众也就有着更多期待。 华为是国内顶尖的ICT技术解决方案供应商之一,伴随近几年在智慧城市等行业领域的大展拳脚,很多与民生密切相关的方案也遍地开花。而除了智慧政府、智慧交通、智慧教育等与普通民众有密切接触的行业类解决方案之外,智慧健康更是华为行业化、场景化方案体系的重要组成部分。在华为智慧健康展区,IdeaHub多学科协同会诊展示,成为本次展会大家关注的热点。 百姓看病,有点难 国内的医疗体系建设与改革已经持续了数十年,但伴随百姓对自身健康的重视以及医疗需求的增长,百姓看病难的问题依旧没有得到彻底的解决。为了进一步提升医疗系统的效率,近年来,政府正在大力推行分级诊疗制度,让百姓可以小病不出乡、大病少出县。同时,政府在城市中积极推行社区医疗制度,让居民可以就近解决很多小病和慢性病的日常诊疗。这些制度在事实上 促进了患者的分流,减轻了大医院的接诊压力 ,让不同需求的病患都能获得相应的救治。但分级诊疗在实际执行中,很多患者因为缺乏对自身病情和相关医疗知识的了解,总希望得到大医院相对更高级、更全面的医疗服务,从而减少贻误治疗机会的情况发生。而这也让分级诊疗策略在执行中很难得到100%的效率发挥,村镇和社区医院依旧门可罗雀,大医院依旧一号难求。 在制度设计已经趋近完美,医疗资源总供给短期内又无法快速增长的前提下,如何破解这一民生难题?其实方案早已有之。通过部署远程医疗方案进行远程协同会诊,基层医院也能够获得大医院在诊疗技术和资源上的协助,帮助实现分流,但这一体系在运作过程中受到技术、体验和部署方式等诸多因素的限制,一直未能“火力全开”,也就间接导致了分级诊疗体系未能全效运作。 所以,构建医生体验更好、门槛更低、协作更方便的方案也就成为了全国各级医疗单位效率提升的关键,百姓的看病难问题也就能够获得一定程度上的缓解。华为与合作伙伴联手打造的IdeaHub多学科协同会诊联合解决方案应运而生,基于良好的互通体验与应用便捷性,华为IdeaHub企业智慧屏被业内亲切的称为“慧医宝”。 无感互动、5G加持、AI辅助, 让远程会诊沟通协作更轻松 华为IdeaHub多学科协同会诊联合解决方案将华为IdeaHub和艾迪普MR(混合现实)技术、东华医为AI辅助PACS系统、心医国际多科室多功能智能云平台等生态伙伴系统紧密的融合为一体,结合华为云、5G与AI技术,以科技赋能智慧医疗,方案可直接部署在高可靠的华为云上,医院只需购置华为IdeaHub即可与手机、Pad等其他移动终端通过网络联接,让分布在不同城市、不同院区的医生通过网络、借助云端或本地的计算与AI能力进行高效协作,随时随地进行协同会诊,大幅提升诊疗效率。 作为方案中的音画主体,华为IdeaHub “慧医宝”所带来的超大显示面积和超高分辨率能够让医生和专家获得更清晰的视野,让CT、X光等信息得到精确、清晰的展示,不漏过任何细小的病灶,方便协同过程中的各个参与者做出准确判断。另一方面,华为IdeaHub自带的多点触控、隔空手势以及手写笔操作、鼠标等控制操作可以让医生用自己最熟悉的方式来操作和展示自己的观点。交互手段的多样化也能有效的降低协同中不同参与者对技术的学习门槛,使这套系统成为医生方便用、爱用的解决方案。 借助华为IdeaHub多学科协同会诊解决方案,医生可以在远程问诊、远程手术、手术示教、医疗培训、远程查房、远程探视、救护车等平台的远程急救指导等众多应用场景中完成协作,进而在更多流程中实现医疗服务能力与水平的整体提升。 当然,任何与“远程”、“协同”相关的方案,通讯能力自然不可不谈,而作为新基建技术的倡导者,华为IdeaHub多学科协同会诊方案,可直接通过外置CPE模组与高速率、高可靠的5G网络实现数据交换,而这也极大的节省了专线网络部署的成本、难度和时间。 懂行的人,从来都更接地气 无论是华为IdeaHub“慧医宝”所提供的无感交互方式,还是华为多学科协同会诊联合方案所提供的多重功能,亦或是5G通讯和AI辅助诊疗在方案中扮演的锦上添花角色,在远程医疗这个已经持续十几年的话题之下,华为及合作伙伴都找到了问题并提出了解决方案。虽然这些解决方法中的每一种都不需要天马行空的创意且早已有人提出过类似的设想,但能将多种创新实现并集成在一起统一交付给用户,这本身就是能力上的创新。 之所以能够将协同会诊这个“老生常谈”的议题做出彩,华为靠绝不仅是一块先进的大屏或其他ICT技术, 华为所依靠的是懂行战略下与生态伙伴的联合创新 。通过将传统方案中的痛点进行一一识别并与伙伴进行集成化创新,华为才能做出贴近场景、解决问题的懂行方案。 当这种懂行精神所产出的方案能够进入医疗、教育、公共服务等民生领域,一个能让所有人都获益的数字时代也便能够更快到来。 【IT葡萄皮】(公众号:itopics)由资深媒体人张垞运营。从业十二年的深度观察,只为一篇不吐不快的科技评论。 联系方式 电话:18612920630 电子邮件:69240891@163.com 微信:z87136954 QQ:87136954 免责声明:本文内容由21ic获得授权后发布,版权归原作者所有,本平台仅提供信息存储服务。文章仅代表作者个人观点,不代表本平台立场,如有问题,请联系我们,谢谢!

                        时间:2020-11-13 关键词: 华为 医疗电子 AI

                      • 中国研制的“空中出租车”在韩试飞,可垂直起降

                        日前,据媒体报道,韩国首尔市政府11日在首尔汝矣岛上空开展了“空中出租车”无人试飞活动,一款中国研制的自动驾驶飞行器参加试飞。 据首尔市政府介绍,本次试飞活动由首尔市与韩国国土交通部联合举办,旨在验证自动驾驶空中飞行技术,为培育相关领域专业人才、引领下一代绿色城市航空交通发展奠定基础。 据悉,此次参加试飞的中国自动驾驶飞行器来自中国亿航智能技术有限公司,试飞机型是其研发的双座自动驾驶飞行器“EH216”。 “EH216”试飞中绕汝矣岛汉江公园、西江大桥、栗岛、麻浦大桥一带飞行约7分钟,航程为3.6公里。 据介绍,这款自动驾驶飞行器最大载荷220千克,满载最大航程35公里,主要用于载人交通,具有电动环保、安全系数高、噪音小、垂直起降等特点。 “EH216”飞行器的意思是具有两个乘客座位,共有8根传动轴,且有16个螺旋桨叶,机长5.61米,机高1.76米。续航时间为15-40分钟,平均飞行速度在130公里/小时,实用升限达到1000米。 首尔市代市长徐正协说:“‘空中出租车’是人类梦寐以求的未来交通工具。作为地面交通问题的解决方案,城市航空交通备受关注,发展潜力巨大。” 21ic家注意到,2019年1月份,亿航已经获得中国民航总局授权,成为第一家测试自主飞行器的公司,并已在广州试用低空无人机搭载乘客。2019年12月12日,亿航智能在美国纳斯达克上市,成为全球城市空中交通行业第一股。 -End- 免责声明:本文内容由21ic获得授权后发布,版权归原作者所有,本平台仅提供信息存储服务。文章仅代表作者个人观点,不代表本平台立场,如有问题,请联系我们,谢谢!

                        时间:2020-11-13 关键词: 无人机 自动驾驶 AI

                      • 深耕移动搬运机器人领域,木蚁机器人打造无人叉车界“特斯拉”

                        仓储物流机器人属于工业机器人的范畴,是指应用在仓储环节,可通过接受指令或系统预先设置的程序,自动执行货物转移、搬运等操作的机器装置。仓储物流机器人作为智慧物流的重要组成部分,顺应了新时代的发展需求,成为物流行业在解决高度依赖人工、业务高峰期分拣能力有限等瓶颈问题的突破口。 近日,OFweek机器人网有幸采访到木蚁机器人CEO钱永强,为我们共同解读智能时代下自主移动机器人发展现状及未来。 图片来源:OFweek维科网 如今,木蚁机器人已经可以通过WIFI连接应用,实现更快的数据交互。同时,木蚁机器人也将机器视觉、5G等新技术应用于产品中,大大提升了移动机器人的工作效率。 据钱永强透露,木蚁机器人的核心是SLAM导航模块和导航系统,领先于业界其他同行企业。木蚁机器人在产品中增加了人工智能技术,其中包括了机器视觉。机器视觉可以对托盘进行自动识别和学习,并在末端实现自动操持,进一步促进无人叉车在场景中的自动化和无人化功能,大大降低用户的成本。 打造无人叉车界的“特斯拉” 据钱总介绍,与其他同行相比,木蚁机器人的优势分别是专注性和聚焦性。目前,AGV行业里大部分公司都是从全产品线角度进行行业布局,但是木蚁机器人一直秉承着单线聚焦的观念,把核心产品做好做强。 此次木蚁机器人主推产品之一的Mooe-F1 Pro人机混场无人叉车,拥有自主移动、无轨导航等功能,可以做到“人机协作”;它还能实现自主定位导航、自主插取、人机协作,真正做到了自动化与智能化的完美融合。 不仅如此,这款产品可以实现多机器人在工作场所自动协同搬运,适合物流中转场景、物流仓储中心、智慧工厂等栈板搬运场景。最重要的是,Mooe-F1 Pro人机混场无人叉车支持高速行驶,最快速度可达2.6米/秒,同时还配备惯导系统、激光红外、碰撞检测等传感器,可实现高安全作业。 另外,木蚁无人叉车具有以下几大特点: -托盘库位视觉检测系统 图片来源:OFweek维科网 木蚁机器人通过激光、摄像头、红外线等多传器的融合,来保证无人叉车行驶的稳定性和安全性。同时,木蚁机器人还会通过自研的调度系统使其保持行驶过程井然有序,避免混乱停车。 联手德邦,布局智慧物流 此外,木蚁机器人曾入驻德邦全球最大物流分拨中心,助力国内物流巨头实现德邦仓储供应链战略。 德邦通过与木蚁机器人强强联合,采用木蚁成熟的产品和完备的全行业功能覆盖能力;依托木蚁在行业中累积多年的行业管理实践与流程管理经验,共同打造行业仓配一体化标杆。 木蚁机器人为客户提供包括专业化的库内管理、高效的系统支撑、多样化的增值服务等供应链解决方案,最终帮助其转型实现物流全网、专业、规模化。 目前,木蚁机器人已经“正式上班”,灵活穿梭在仓库内,这些智能黑科技对德邦快递来讲是很大的一个进步,更是快递行业的一个质的飞跃,不仅给大众展示了未来科技的既视感,更让大众对智慧物流的发展充满着期望。 关于我们 免责声明:本文内容由21ic获得授权后发布,版权归原作者所有,本平台仅提供信息存储服务。文章仅代表作者个人观点,不代表本平台立场,如有问题,请联系我们,谢谢!

                        时间:2020-11-12 关键词: 机器人 AI

                      • 索尼官宣进入无人机领域! 无人机市场蛋糕到底有多大?

                        11月10日,索尼宣布将于2021年春季启动一个名为Airpeak的无人机项目,称该项目将“最大程度地激发视频创作者的创造力” ,目的是研发无人机产品,并推动无人机行业的影像发展。 从索尼官网的介绍来看,该公司对于Airpeak这个全新的项目寄予了厚望。其实也能理解,毕竟这个市场的蛋糕还有很大。该项目由索尼打造基于人工智能的无人机产品,它们还希望通过图像传输技术以及3R技术创造前所未有的价值。 据外媒报道,此前,索尼已与日本机器人技术公司ZMP成立合资公司Aerosense,并推出了致力于调查、收集地图数据、航拍等领域的无人机产品,但该产品更多的是面向企业级解决方案。 此外,索尼称Airpeak项目还将竭尽全力,让无人机能够在传统的困难环境中以更高水平的安全性和可靠性得以使用。21ic家注意到,民用+军事以及未来的诸多新兴应用,为无人机市场描绘出了诱人的前景,大疆的成功有目共睹,作为后来者的索尼能否直追赶超呢?拭目以待! -END- 免责声明:本文内容由21ic获得授权后发布,版权归原作者所有,本平台仅提供信息存储服务。文章仅代表作者个人观点,不代表本平台立场,如有问题,请联系我们,谢谢!

                        时间:2020-11-11 关键词: 无人机 AI

                      • 安谋中国与中国半导体的故事

                        这一年,我们见证了太多的历史时刻。 ? 其中相当一部分,是包含着紧张、冲突、挑战乃至困境的“卡脖子”难题。 ? 自走棋,是一类电子策略类棋牌游戏的统称,其基本游戏规则是玩家在不同种类的棋子之间挑选组合,最后由系统自动与其他玩家进行战斗,直至最后尚有棋子存活者胜利。 ? 在一系列的全球化产业政策和流动性收紧的状态下,作为产业生态缩影的企业主体,就像自走棋一样,往往只有下一步在催促,而没有充足的B计划可以供己选择。 ? 但只有能够留在棋盘上的企业,才是最终的胜利者。 ? 在10月28日举办的维科杯·OFweek 2020中国人工智能行业及物联网行业年度评选中,安谋中国的“周易”Z2 AIPU 和“山海”物联网信息安全解决方案不负众望,分别摘得“人工智能行业优秀产品应用奖”和“物联网行业创新技术产品”两个奖项。 ? 可以看到的是,身处其中的群体,从未暂停他们的下一步任务。 ? 自主研发,初心依旧 ? 9月14日,软银集团宣布,已同意将旗下芯片设计厂商Arm以400亿美元的价格出售给英伟达。 ? 如果此次交易成功,这会是半导体行业有史以来最大的一笔交易,一个半导体芯片的巨无霸公司也将就此诞生。 ? 目前来说,这一收购案的“靴子”仍未落地。 ? 毕竟,这是全球市值第三的半导体公司,对拥有全球最大移动生态的芯片设计企业发起的收购案。 ? 这其中牵扯到的产业格局变化,混杂着国际化市场、半导体产业乃至政治博弈的多重因素。 ? 但在资本并购的潮流涌动背后,国人更关注的,无疑是中国半导体产业将何去何从。 ? 这就不得不提到,作为本土半导体企业的安谋中国的未来走向。 ? 2018年4月,安谋中国作为中方控股的合资公司正式开始独立运营。自成立之时,安谋中国就表示“专注中国市场,做中国的核心技术”。 ? 特别是,从十余年的前身Arm中国子公司到如今的安谋中国,其一直通过积极引入Arm技术,开拓、赋能了年产值过千亿人民币规模的智能手机与物联网芯片设计产业,拉动了下游年产值过万亿人民币规模的科技产业生态。 ? 时至今日,安谋中国已有200多个本土合作伙伴,与中国头部芯片公司进行了深入合作。安谋中国客户推出的基于Arm技术的国产SoC,累计出货量超过180?亿颗,在中国芯片市场占据了极高的市场份额。 ? 更重要的是,安谋中国十分注重自主研发基于Arm架构技术的IP与标准,致力于推动本土IP研发。 ? 2018年,安谋中国三条自研产品线同步推进,分别为 “周易”AIPU 、“星辰”处理器和“山海” 信息安全解决方案。 ? 仅仅两年,伴随着中国半导体产业经历了诸多风风雨雨的安谋中国,就交出了一份可观的成绩单:围绕人工智能、CPU以及物联网安全三大重点领域,实现了从0到1的重大突破。 ? 产品研发方面取得的突破和成就,也向外部传递了合资公司运营正常的信号。据内部员工表示,尽管当下谣言很多、传言很多,但安谋中国全体员工,尤其是研发团队,排除了很多媒体、尤其是外媒恶意炒作的干扰,坚定地延续着两年半以前设立的方向:不仅要把Arm全球化技术引进来,还要持续进行本土化研发。 ? 值得一提的是,无论Arm收购案成功与否,对于安谋中国来说,其中方控股合资公司的身份不变,仍然拥有Arm技术在中国最坚实的生态建设基础,和适应本土需求而发展自研产品的核心力量。 ? 而基本盘和主导权稳定,正是致力于服务中国产业创新的安谋中国,维持其不变初心的最大前提。 ? 长期乐观,砥砺前行 ? 大系统的不确定性,如同命运一样笼罩。 ? 而在这样一种极为复杂的国际贸易环境,与资本风向变动无常的状态下,一个合资公司的本土化独立性,就显得尤为珍贵。 ? 特别是,在普遍的难以预料的不确定性加速度下,产业分叉的时间节点变得更为紧迫。 安谋中国却可以以其本土独立性的合资企业身份,帮助国内合作伙伴与下游产业,在不脱离全球化合作的前提下,仍能够获得产业核心技术或底层技术赋能。 ? 同时,其也得以以连接点的角色,驱动整个产业生态,借助本土化研发进行国际市场的竞争。 ? 比如安谋中国的“星辰”处理器的研发,不仅凝聚了本土研发团队的心血,也得到了Arm公司的技术支持。 ? 安谋中国CPU团队产品经理表示,安谋中国自研的“星辰”处理器获得了广泛的市场认可。 “星辰”处理器 截止到2020年二季度末,“星辰”处理器已经拥有30位授权客户,接近10个项目已经成功的流片。 在“星辰”的研发过程中,也获得了来自剑桥的支持,安谋中国CPU团队建立了完整的工作流程和质量控制体系,确保整个技术体系的兼容性和交付质量的一致性。 ? 面对未来,安谋中国内部保持着一种谨慎的乐观。 ? 一方面,无论产业环境如何变动,中国市场的重要性都是不容置疑的。任何主体都无法忽视中国市场的贡献。由此,公司对本土技术团队的长期投入,是值得期待的。 ? 另一方面,安谋中国始终相信自身的技术影响力包含着一定的使命价值。由此,通过持续推动本土IP技术的研发,满足本土客户的主体需求,从而让自身的技术辐射与整个产业的生态系统良性互动。 ? 而在当前国际贸易的不确定的大背景之下,中国掌握的核心技术能力对本土供应链的长期稳定供应,对整个产业的全球化良性运转,其实也是一个极为重要的变量补偿因素。 ? 对于安谋中国来说,正是这样一种处于宏大产业叙事中的本土化市场觉悟,使其在面对外部的极大不确定性下,仍然抱有雄心。 ? 在对外战略宣言中,安谋中国声称将继续深耕中国市场,在技术、生态和产业三大领域持续发力,帮助本土合作伙伴以及中国半导体产业在未来十年实现百倍增长。 其依托的,则是企业内部团队的一致向前。 在 这个时刻,内部如同齿轮转动的群体,他们更需要的,是看得见的、作为企业架构运转主体的确定性。 ? 安谋中国CPU团队产品经理表示,在建立团队的时候,不仅仅包括着工程师的努力,也得到了公司市场部门、人力资源部门、财务部门等职能部门的全程支持。 正是这种内部合力的良好效应,支撑着这个CPU团队不断地积攒力量,朝着拥有完整架构设计能力的新挑战前行。 ? 其他团队亦是如此。公司的AI研发团队高级产品经理告诉小wifi,在北京上班的他,每天都能遇到一起加班的同事。 他们经常一起讨论技术问题、客户需求等业务内容,他时刻感受到的,正是一种积极向上的劲头。 ? “从一开始,我们团队和公司管理团队都非常明确,从架构到微架构,安谋中国要做完全自主的、更符合中国市场需求的AI IP。” ? 果断拍案后,就是雷厉风行的骨干储备和技术理念定型工作。 ? 公司开始广纳贤才,吸引了身经百战、经验丰富的业界大咖CPU/GPU架构师等,他们所组成的核心团队,基于不同AI应用场景的差异化的需求,为新产品研发确定了“灵活可编程”的超前思路,这也成就了日后“周易”的卖点:通用算力与专用算力的结合。 ? 在他们的率领下,AI团队以超乎想象的效率与斗志,夜以继日,从0打造全新的“周易”人工智能平台。 2018年11月,“周易”在乌镇世界互联网大会上正式揭开了面纱,并且荣膺“世界互联网领先科技成果”之荣誉,也借机向外界展示了“中国研发速度和实力”。 周易AIPU也是安谋中国率先落地应用的产品,第一代产品已搭载于全志科技最新发布的AI语音芯片R329中,目前已拥有样机与样片,包括讯飞、思必驰在内的合作伙伴开始针对该芯片进行算法开发工作。 这也代表着安谋中国“周易”AIPU正式进入商用化阶段,为国内 AI 领域开发注入了新一轮的创新能量。 ? 今年10月,安谋中国发布了最新的“周易”Z2 AIPU,较第一代产品实现了性能和效率翻番,主要面向中高端安防、智能座舱和ADAS、边缘服务器等应用场景。 正式发布不到一个月,“周易”Z2 AIPU已经于近日斩获了2020全球电子成就奖EDA/IP类年度创新产品奖,以及维科杯Ofweek 2020中国人工智能行业年度评选“人工智能行业优秀产品应用奖”等多项殊荣。 ? 而另一条产品线面向物联网设备的信息安全方案“山海”,自2019年正式发布以来,也已有近20家授权客户。 据了解,即将发布的最新的“山海”产品比上一代性能有很大的提升,并且已有知名芯片厂商作为lead partner获得了产品授权。 ? 此外,安谋中国也计划在今年年底发布第四条多媒体相关产品线。 种种迹象表明,安谋中国内部心力同一的团队氛围,令团队凝聚力得以进一步强化,使得团队可以安心工作与保持既定计划的推进。 ? 据悉,在刚刚过去的这周,安谋中国进行了公司季度全员大会,公司管理层在介绍了公司业务取得强劲表现的同时,也再次向团队强调了保持公司的稳定运营和稳定发展,乃是当前的核心要义。 ? 蹞步而不休,跛鳖千里;累土而不辍,丘山崇成。 ? 半导体行业,是一个分工专业化和细分化都十分成熟的产业。这就导致,整个产业生态的竞争力,离不开每一个维度的不断积累和突破创新。 ? 这种产业样态,完全不同于移动互联网产业,无法出现爆发式增长或陡然变革,而是按照一定周期性逐步上升。 ? 由此,外部环境的剧烈变动,并不会直接导致产业的规模化坍塌。这让产业内部的企业,得以继续专注于自身的技术优势和研发进程。 而只要自身的发展不会掉落棋盘,整个产业也会越来越好。 ? 作为一个本土化合资公司,安谋中国致力于在各种复杂的环境下,依托本土技术优势与Arm全球生态系统资源,投身于支持并推动建设中国电子信息产业的高速发展。 ? 在通往中国智能科技生态领航者的道路上,安谋中国不断前行。 ? 安谋中国与中国半导体的故事,也将不断延续。 作者:遊人来源:WiFi新连接 ?近期热度新闻 【1】最新报告:重要28nm CMOS节点生产,中国将可自给自足 【2】双11苹果要再开发布会,这次“One more thing”是啥? 【3】不用美国技术!传华为或在上海建芯片厂 干货技能好文 【1】极小BGA器件(0.4mm间距),布线挑战在哪? 【2】GPIO口工作原理的超详细解释(附电路图) 【3】 看了这20种运放典型电路,你还敢说你用不到吗? 优质资源推荐 【1】终于整理齐了,电子工程师“设计锦囊”,你值得拥有! 【2】半导体行业的人都在关注这几个公众号 【3】 电子工程师自我“修炼宝典” 21ic独家整理! 你和大牛工程师之间到底差了啥? 加入技术交流群,与高手面对面? 添加管理员微信 免责声明:本文内容由21ic获得授权后发布,版权归原作者所有,本平台仅提供信息存储服务。文章仅代表作者个人观点,不代表本平台立场,如有问题,请联系我们,谢谢!

                        时间:2020-11-11 关键词: 半导体 物联网 AI

                      • 瑞萨电子推出基于可扩展AI SMARC架构的成功产品组合适用于HMI和嵌入式视觉系统

                        瑞萨电子推出基于可扩展AI SMARC架构的成功产品组合适用于HMI和嵌入式视觉系统

                        2020 年 11 月 11 日,日本东京讯 - 全球半导体解决方案供应商瑞萨电子集团今日宣布推出可扩展的模块化系统(SoM)智能移动架构(SMARC)成功产品组合解决方案。该方案包括微处理器(MPU)、电源和模拟IC等10种瑞萨IC产品,可加速人工智能(AI)IoT面部/物体检测、图像处理和4K视频回放应用的开发,包括监控摄像头、检测设备以及一系列工业和楼宇自动化HMI及嵌入式视觉系统。 瑞萨可扩展的SoM板卡符合SMARC 2.0行业标准指定的82mm x 80mm尺寸规格。SMARC SoM板为设计人员提供了三种不同可扩展版本的瑞萨64位RZ/G2微处理器:中档性能的RZ/G2N双核Arm® Cortex®-A57 MPU,工作频率为1. 5GHz;高性能RZ/G2M MPU采用双核Arm Cortex-A57和四核Arm Cortex-A53(1.2GHz);超高性能的RZ/G2H MPU采用四核Arm Cortex-A57和四核Arm Cortex-A53。所有三款MPU(双核,最多八核)均具有集成的600MHz PowerVR 3D图形以及4K UHD H.265和H.264编解码器,可以满足不同计算处理要求。 瑞萨电子系统及解决方案市场部总监D.K Singh表示:“AI和视频处理在嵌入式视觉系统中很好地融合在一起。SMARC 2.0成功产品组合参考设计提供多款瑞萨RZ/G2产品家族处理器,使其成为卓越的AI开发平台,可缩短产品上市时间并降低用户风险。我们可扩展的解决方案具有广泛的板载接口、大内存和满足不同需求的可编程时钟,使其成为适用于广泛应用、出色的交钥匙解决方案。配备了3D图形引擎、4K UHD与全高清视频编解码器的RZ/G2 MPU,与其他64位MPU及GPU竞品相比,可在单位成本下提供更高性能。” SoM板卡可为设计人员提供性能高达35.6K DMIPS的RZ/G2 MPU产品选择,2GB至4GB LPDDR4 RAM内存以及32GB eMMC。每个RZ/G2 MPU都能够运行边缘视频分析和AI框架。这些MPU具有集成的AI软件库、丰富的接口、内部和外部存储器数据错误检查与纠正(ECC)保护、Linux OS,以及由瑞萨测试、维护且经验证的Linux软件包(VLP)。该解决方案还采用了民用基础设施平台(CIP)超长期支持(SLTS)Linux内核,并捆绑了软件开发环境。此外,SMARC SoM板卡提供了优化的电源和可编程时序树,以协助RZ/G2 MPU满足各种应用需求。 SMARC 2.0 SoM板的关键特性 · 支持双频Wi-Fi和低能耗蓝牙®(BLE)无线通信 · 可通过SMARC 2.0连接器轻松访问USB、SATA、LVDS、HDMI、CSI、I2S、PCIe和千兆以太网等高速通信接口 · 从QSPI或eMMC内存快速启动 ·具备由小型400nA电池供电的ISL1208低功耗实时时钟,且适用于在断电时由超级电容器供电 · 具备P8330电源管理IC(PMIC),可为多个电源轨供电 · 瑞萨小型VersaClock® 3S可编程时钟提供两个时钟源,并集成32.768kHz DCO,在断电时由单节纽扣电池供电 · PCIe时钟由支持6个100MHz差分时钟输出的瑞萨9FGV0641生成,并支持PCIe Gen 1-4 · 通过电容式触摸屏轻松连接至两个外部摄像头和LCD面板 可扩展的AI SMARC SoM板由瑞萨设计,并与RelySys Technologies合作开发。 供货信息 可扩展的AI SMARC SoM板可从瑞萨的全球销售代表或分销合作伙伴处获得。

                        时间:2020-11-11 关键词: 瑞萨电子 嵌入式视觉 AI

                      • 人脸识别比指纹识别更安全、更便捷

                        人脸识别比指纹识别更安全、更便捷

                        当今,随着指纹识别技术和人脸识别技术的快速发展,这两项识别技术都进入了我们的生活。那么哪项技术更安全和便捷呢? 手机现在在我们日常生活中的地位越来越高,功能也越来越多,无论是工作还是生活,现在基本上都离不开手机。在安全性方面,无论是指纹解锁还是面部识别,在这个基础上所有人都会设置一个密码锁,这又是为什么呢?随便说指纹识别技术现在已经很成熟了,大多数手机都支持指纹解锁,不过虽然说使用便捷,但是使用的人却不是很多。 人们都应该在网络上看过一些指纹识别锁被破解的新闻。那么,当下企业考勤有什么更好的手段吗? 现在,越来越多的企业选择人脸识别考勤。这是一种新型的考勤方式,利用起来更简单快捷。但眼考勤云系统基于AI深度学习和人脸识别技术,采集员工的照片并提交数据库,通过摄像头捕捉员工人脸,迅速与数据库图像做比对并进行考勤打卡,员工能够无感通行,而不用主动操作。 我想大家都看过类似的新闻,就是通过手指粘在其他地方的指纹,处理后就可以打开手机。另外就是因为长时间按压手机指纹解锁,在指纹所处就可以很轻易的拖出指纹,然后通过一定技术复制出指纹,从而进行解锁。所以安全性方面还是有一定缺陷的,所以说在指纹识别的基础上,设置一个密码还是很有必要的。 但眼考勤云系统,根据摄像头的特性充分开发利用,实现系统连接摄像头当“前台”,摄像头捕捉到人员来访,识别登记开启门禁,记录人员进出数据,后台生成统计数据。 人脸识别技术在考勤应用中优势明显,安全性也明显提升,避免了人为代替打卡的问题,同时无需与考勤机接触,安全、卫生更容易受到管理者的认同,逐渐取代了指纹打卡,成为企业考勤的新宠。

                        时间:2020-11-10 关键词: 指纹识别 人脸识别 AI

                      • 何时迎来千亿级的智慧消防市场真正苏醒之日?

                        本文来源:慧聪物联资讯 智慧消防成2020年较热门的词汇之一。纵览过去几年消防行业的重要事件,会发现2020年的智慧消防爆热是水到渠成之事。从消防改革到一系列政策调整,智慧消防市场日趋成熟。接下来,让我们从智慧消防4项重大改革、政策环境的变化、市场规模等深入剖析,谈谈智慧消防未来走向。 智慧消防4项重大改革 工欲善其事,必先利其器,国家逐步把“智慧消防”建设提上日程。我们先来看看智慧消防行业的4项重大改革分别是什么? 1、智慧消防“双十文件”等政策出台 2017年10月10日,原公安部消防局出台《关于全面推进“智慧消防”建设的指导意见》(公消[2017]297号)文件,史称智慧消防“双十文件”,标志着“智慧消防”时代正式拉开帷幕。工作目标中明确指出:综合运用物联网、云计算、大数据、移动互联网等新兴信息技术,加快推进“智慧消防”建设,全面促进信息化与消防业务工作的深度融合。实现“传统消防”向“现代消防”的转变。 ▲智慧消防“双十文件”出台 随后,一系列的国家政策和各地政策纷纷出台响应。2019年中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于深化消防执法改革的意见》通知,推行消防监管“一网通办”,运用物联网和大数据技术,全时段、可视化监测消防安全状况,实时化、智能化评估消防安全风险,实现差异化精准监管。 公安部沈阳消防研究所发《“智慧消防”建设总体框架》在互联网+实体经济这方面,提出了互联网+消防。 2、公安消防部队移交应急管理部 2018年10月,公安消防部队移交应急管理部交接仪式正式举行。消防兵由现役向行政编制的转变,这意味着,消防队以后变成了职业性工作,不再有退役一说,是一辈子的职业。这也说明中国消防正在不断与世界接轨,也说明消防队伍建设越来越科学化、专业化,让消防员在灭火救援的工作中的专业经验不断积累,可直接降低消防员的伤亡率,这是对消防人员生命的尊重。 3、消防审查划入住建部 2018年11月,中国政府网官网公布《中共中央办公厅国务院办公厅关于调整住房和城乡建设部职责机构编制的通知》,建设工程消防设计审查职责划入住建部尘埃落定。 此举,将有力推动信息化技术在消防应用的广泛和深入使用。消防设计与建筑设计审查职责同属住建部,将极大程度提升城市火灾的预防和灭火能力,充分利用信息资源,提高和加强城市的应急救援能力,是打造智慧城市的有力举措。 4、取消消防产品市场准入限制 2019年,国家发展改革委会同有关部门对《产业结构调整指导目录(2011年本)(修正)》进行了修订,形成了《产业结构调整指导目录(2019年本,征求意见稿)》。除了有17项消防产品被纳入产业结构调整淘汰目录外,火灾报警控制器、干粉灭火器、二氧化碳灭火器、室内消火栓、室外消火栓等消防产品被移出限制类,放开产业政策限制,允许企业自主申诸投资新建项目。 在消防改革期间,取消消防产品限制,正好符合中央《关于深化消防执法改革的意见》精神:(四)取消消防产品市场准入限制。此举将极大程度激发消防市场活力,而伴随着新技术在消防产品的应用,加快传统消防产业向智慧消防迈进。 不难看出,智慧消防经过一系列政策推动之后,消防产品与信息化的深度融合、各地将继续落地深化智慧消防应用、信息化产品将大量应用于智慧城市建造三个方向走势明朗。 智慧消防政策环境的变化 消防体制改革带来的重要变化就是政策环境。据悉,应急管理部已出台《应急管理信息化发展战略规划框架》,正研究起草信息化建设规划(2019—2022),将整合各地智慧消防系统资源,统一关键数据接口标准,明确系统建设协议开放要求,共享各地数据资源建立完善各级火灾防控大数据管理平台。 2020年4月1日,国务院安全生产委员会印发《全国安全生产专项整治三年行动计划》。其中,消防安全专项整治三年行动实施方案提出,2021年,地级以上城市全部建成消防物联网监控系统,实现对火灾高风险场所、高风险区域的动态监测、风险评估、智能分析和精准治理。 消防安全专项整治三年行动实施方案中对远程监控系统的部署要求,表明智慧消防建设是大势所趋,也是时代发展的必然,延续了智慧消防“双十文件”的精神。 2020年8月27日,住建部发布国家标准《城市消防远程监控系统技术标准(征求意见稿)》GB50440-202X的征求意见稿,以国标的方式做了顶层设计,明确了消防物联网的建设范围和建设要求,从根本上保障了消防物联网远程监控系统的规范化、标准化建设。 智慧消防的市场规模 这两年,关于消防行业的数据调研显示,我国消防行业市场保持着稳定增长的态势。据智研咨询数据,2019年中国消防行业市场规模突破3500亿元,预计2022年市场规模将达到4465亿元。 尽管互联网技术赋能智慧消防已促发信息化应用程度较高的消防产品和平台使用,但我国消防行业暴露出消防产业企业规模较小、低端产品专业化较少问题。于此背景下,智慧消防的巨大潜力正促使政府、市场不断盘活智慧消防资源,即以信息化技术守护城市安全,以新技术搭建智慧城市底层信息架构。 对于行业,智能终端铺设是基础,物联网和AI产品商用愈加成熟,技术壁垒正逐渐被头部企业攻占。相比于已经成为AI+领头羊的安防市场,智慧消防似乎只是一个不起眼的配角。但,这配角并非没有潜力,而是在等待一个时机,也等待一批不怕苦累,愿意投身消防的企业队伍。 其本身市场规模巨大,在政策强势引导,城市内核动力,各流派战将拥有独特壁垒,并用长补短。在此背景下,千亿的智慧消防市场真正苏醒之日,也许已经离我们不远了,未来随着信息技术的不断更新换代,我国的消防事业也会更上一层楼。 ~END~ 免责声明:本文内容由21ic获得授权后发布,版权归原作者所有,本平台仅提供信息存储服务。文章仅代表作者个人观点,不代表本平台立场,如有问题,请联系我们,谢谢!

                        时间:2020-11-10 关键词: 物联网 远程监控 AI

                      • 神助攻!日本机器人订单额再度增长!中国市场成主力军

                        时间:2020-11-10 关键词: 机器人 AI

                      • 太强了!树莓派打造智能的行星观测器

                        最近的日环食吸引了一大波天文爱好者。在我所居住城市的科技中心大楼外就有一台大型的天文望远镜,它可以鸟瞰宇宙中的其他星球。我一直认为那些真实存在、又遥不可及的外太空与微小的我有着某种神秘的联系。 我准备用树莓派和天文望远镜复制一台智能的行星观测器。从 NASA 获取已知行星的坐标数据,然后这台仪器就可以自动调整角度,聚焦这颗行星,让我可以很方便地观测它们。相信它将很好地带你观看和感受地球之外的外太空世界。 视频演示 材料清单 树莓派 3B ×1 16×2 LCD 屏幕 ×1 带驱动器的步进电机 28-BYJ48 ×2 按钮 ×3 法兰联轴器 5mm ×2 按钮指南针 ×1 M3 螺栓/螺母 ×8 3D 打印外壳 ×1 3D 打印望远镜 ×1 行星坐标数据 这里将介绍两种定位行星的方法。 1、使用水平坐标系。它可以从北方(方位角)向上方倾斜和从地平线(高度)向上方倾斜,因此是以你的位置而定,所以角度会有所不同。此方法以北方作为参考。 请点击链接查看: https://en.wikipedia.org/wiki/Horizontal_coordinate_system 2、将树莓派连上 WiFi 后,直接连接到 NASA 获得数据。 访问行星数据 从 NASA 喷气推进实验室(JPL)获取数据: https://ssd.jpl.nasa.gov/?horizons 访问数据前需要安装 AstroQuery 库,用于查询行星网络表单和数据库的工具。 请点击下载安装: https://astroquery.readthedocs.io/en/latest/jplhorizons/jplhorizons.html 请确保安装最新版本的 Raspbian(我使用的是3.7.3版)。 打开终端运行命令: sudo apt install python3-pip 然后使用 pip 安装 astroquery 的升级版本。 pip3?install?--pre?--upgrade?astroquery 在继续完成项目前,请使用简单的 Python 脚本访问该数据,确保正确安装了所有的依赖项。 from astroquery.jplhorizons import Horizonsmars = Horizons(id=499, location='000', epochs=None, id_type='majorbody')eph = mars.ephemerides()print(eph) 接下来会显示火星的详细位置。 请点击该链接查看火星定位是否正确: https://theskylive.com/planetarium 为了方便查询,我会做简化处理。其中 id 表示是 JPL 数据中与火星的数据,epochs 表示获取数据的时间,id_type 表示询问太阳系主体。“000”在格林威治天文台的位置代码中表示英国的位置。其他位置可点击查看: https://minorplanetcenter.net//iau/lists/ObsCodesF.html 故障排除: 如果出现报错:No module named ‘keyring.util.escape’ 可以在终端中输入以下命令: pip3?install?--upgrade?keyrings.alt 编程 为了找到精确的坐标数据,在 getPlanetInfo 方法修改位置信息(使用上一步中的天文台的列表修改这里的 location) def getPlanetInfo(planet): obj = Horizons(id=planet, location='000', epochs=None, id_type='majorbody') eph = obj.ephemerides() return eph 完整的 python 脚本,请在项目文件库中下载: https://make.quwj.com/project/240 连接硬件 在该步骤中,要连接面包板、跳线、两个步进电机、LCD 屏幕和三个按钮。 在树莓派上找到引脚,在终端上输入 pinout 它会可以显示 GPIO 编号和板子编号。 连接方式如下: 第一个进电机 – 7、11、13、15 第二个进电机 – 40、38、36、32 按钮 1 – 33 按钮 2 – 37 按钮 3 – 35 显示屏 – 26、24、22、18、16、12 全部连接后,运行 python 脚本 python3 planetFinder.py 在屏幕上会显示设置文本,并且按钮可以启动步进电机。 3D 打印外壳 1、3D 打印外壳。 所有打印 STL 文件,请在项目文件库下载: https://make.quwj.com/project/240 2、测试外壳 外壳组装到位后,进行其他组件的安装。将按钮安装到位,固定显示幕和步进电机,打磨外壳,确保所有组件都能正常使用。 安装电子组件 1、安装步进电机 步进电机将控制位于外壳上方的望远镜的仰角,因此需要延长电线以便旋转。请如图进行安装。 接线完成后,运行 python 脚本,检查是否一切正常。 然后将电线放回管内,直到步进电机就位,再将步进电机固定在外壳上,然后将外壳粘合。 2、安装按钮和 LCD 屏幕 如图所示安装按钮,在焊接前使用螺母使其固定到位。 再使用 M3 螺栓和螺母固定 LCD 显示器。请将 LCD 其中一个引脚焊接到电位计上。 在将所有的组件粘合之前,再次测试代码,确保所有能够正常工作,因为该阶段更容易修复。 3、添加法兰联轴器 将 3D 打印的底座连接到步进电机。 将法兰联轴器安装在步进电机的顶部,并用螺钉固定到位。 将望远镜安装到旋转塔顶上的电机很简单,因为有足够的空间可以将小螺钉固定到位。 一个法兰器粘连在旋转塔架的底座上,另一个安装在望远镜上。 再次测试,如果有问题,马上修复并确保所有连线正确。 启动 因为想把它独立运行,而不是每次手动代码寻找行星,因此将其设置为在树莓派开启时运行代码。 在终端中输入。 1crontab -e 在打开的文件中,在文件末尾,另起一行输入。 1@reboot python3 /home/pi/PlanetFinder/planetFinder.py & 代码保存在 PlanetFinder 文件夹中,因此文件位置为: /home/pi/PlanetFinder/planetFinder.py。如果你保存在其他地方,请在此处更改。 说明:它允许代码在后台运行,因此它在启动时不会阻止其他进程。 完成组装 将小指南针添加到旋转底座的中间,最后,将所有的组件安装到位。 使用方法 1、当望远镜开始启动时,调整垂直轴。按下向上和向下按钮可以移动望远镜,调整好后按下 OK 按钮即可(位于底部)。 2、调整旋转角度,使用按钮旋转望远镜,直到小指南针将望远镜指向北,然后按下 OK 按钮即可。 现在,你可以使用向上、向下按钮选择行星,确定好后按下 OK 按钮即可。它将显示选定行星的高度和方位角,指向它几秒后再转向北。 目前为止,项目就完成了。你会去寻找哪一颗行星呢?! -END- MAKER:snowbiscuit/译:趣无尽 Cherry(转载请注明出处) https://shumeipai.nxez.com/2020/07/23/raspberry-pi-planet-finder.html |?整理文章为传播相关技术,版权归原作者所有?| |?如有侵权,请联系删除?| 【1】国内MCU能替代国外产品吗?MCU的未来又将如何? 【2】35岁真的是程序员的坎儿吗? 【3】不同编程语言能耗不同?看这27种语言对比! 【4】超长干货为你解析:从串口驱动到Linux驱动模型,嵌入式必会! 【5】本文把TCP/IP讲绝了! 免责声明:本文内容由21ic获得授权后发布,版权归原作者所有,本平台仅提供信息存储服务。文章仅代表作者个人观点,不代表本平台立场,如有问题,请联系我们,谢谢!

                        时间:2020-11-10 关键词: 行星观测器 AI

                      • 2020腾讯科学WE大会,展现疫情下人类实现多项突破

                        2020腾讯科学WE大会,展现疫情下人类实现多项突破

                        11月7日,2020腾讯科学WE大会正式举行。在全球疫情持续的严峻形势下,人们难以跨国面对面交流。但是来自4洲6国的七位全球顶尖科学家,依然突破阻隔,登上腾讯设在全球多个国家的线下演讲舞台,与公众分享天文、物理、生命科学等领域的突破性进展。腾讯科学WE大会还首次在国内多个城市同步举办“线下观影会”,在兰州市五十一中学、衡水中学、贵州师范大学等地,邀请学生、教师、专家等社会各界人士观看直播,一起探讨前沿科学话题。 今年腾讯科学WE大会将主题定为“蓝点”,以1990年旅行者一号拍下的“0.1像素”的地球为隐喻,寓意人类在意识到自身渺小的同时,更要休戚与共。今年参与大会的科学家包括:诺贝尔奖获得者Steven Weinberg、干细胞生物学家中内启光、脑机接口权威专家Miguel Nicolelis、量子物理学家潘建伟、化学家鲍哲南、天体物理学家Victoria Kaspi、天文学家Jane Greaves 。从异种培育人体器官到金星生命,七位科学家在腾讯科学WE大会上分享研究进展,用前沿科学拓宽人体和宇宙边界,探索人类未来更多可能性。 “2020年,新冠疫情爆发,面对困境,我们采取的行动将很可能改写这个时代。”腾讯首席探索官网大为在开场演讲中表示,“前沿科学突破能帮助我们做好准备拥抱未来,因此我们要深入地理解世界所面临的挑战,它也能够进一步激发我们的热情去成为向善的一股积极力量,我们将其称之为:科技向善。” 此外,他还将于近期推出新书《重构地球-AI For FEW》,探讨如何以科技方式解决食物、能源和水等问题。 图:腾讯首席探索官网大为 “如果研究取得成功并能够为患者提供自体器官,就可以挽救许多患者的生命或提高他们的生活质量,并大大降低医疗费用。”干细胞生物学家、斯坦福大学、东京大学教授中内启光在演讲中分享了“异种培育人体器官”挑战项目,尝试在动物体内培育功能完整的可移植的人体器官,解决在器官移植中缺乏捐献和免疫排斥问题。去年7月,他首次获得批准进行含有人类细胞的动物胚胎实验。 图:干细胞生物学家中内启光 来自杜克大学医学院神经科学教授Miguel Nicolelis是一名脑机接口权威专家。2014年,在巴西的绿茵场上,他帮助一位身披“机械战甲”的T4级截瘫青年Juliano Pinto用意念开出了世界杯的第一球,实现大脑与机器间的连接控制。作为一个相信数字化“永生”的造梦师,在演讲中,他介绍了脑机接口和这一技术从基础科学到应用于神经康复的研究历程。 图:脑机接口权威专家Miguel Nicolelis 化学家、斯坦福大学化学工程系系主任鲍哲南被誉为人造皮肤领域的“材料大师”,她带来了关于“电子皮肤”的大胆设想。“我们将用如人的皮肤一样的电子器件,让人和人之间沟通,人与环境之间交流。”她讲解了人造皮肤的设计理念与实践过程,虽然目前人造皮肤还未真正用到人的身上,但这个理念已经被证实,并带来了许多意想不到的新启发,“用人造皮肤,现在可以做成连续的、测量血压的,轻轻贴在小婴儿身上这样的血压计。” 此外,科学家鲍哲南还与腾讯科学WE大会推广大使、青年演员张新成一起交流,共同探讨“人造皮肤”技术,鼓励年轻人关注科学、热爱科学。 图:化学家鲍哲南 1979年诺贝尔物理学奖获得者Steven Weinberg,他是目前最受认可的早期宇宙理论——暴胀理论的重要贡献者,向世人描绘了完全可信的宇宙起源图,霍金曾在他的启发下,完成了巨著《时间简史》。他揭秘了“基本粒子标准模型”理论的研究过程,勉励年轻一代科学家:“你们有你们的使命,那就是解释与自然界不同现象有关的这些巨大的、神秘的数字。” 图:诺贝尔奖获得者Steven Weinberg 缔造世界首颗量子科学实验卫星“墨子号”的量子物理学家、中国科学院院士潘建伟围绕“新量子革命”探讨了在信息交互已经并将一直伴随着我们人类进化和社会发展的情境下,怎样才能进行有效率的信息安全传输?潘建伟给出的答案是:量子通讯和量子计算,他认为:“利用量子通讯可以提供一种原理上无条件安全的通信方式,利用量子计算可以提供非常强大的计算能力,用于各种各样复杂系统的研究。” 图:量子物理学家潘建伟 麦吉尔大学天体物理学家Victoria Kaspi是首位获得加拿大最高科学奖的女性。2019年,她凭借新型电波望远镜CHIME捕捉到上百次快速射电暴现象,并因此被《自然》杂志评为年度十大人物。今年WE大会上,她介绍了捕捉“快速射电暴”这一神秘天体物理现象的有趣过程。 图:天体物理学家Victoria Kaspi 天文学家、卡迪夫大学教授Jane Greaves领衔的科学团队在金星大气中首次探测到了磷化氢气体,这被认为是一种潜在的“生命迹象”,引发“金星上或存在生命迹象”的关注。Jane Greaves在演讲中讲述了在金星探索“生命”的故事:“金星上的磷化氢存在于气态环境中,也就是说有机生命体只可能存在于金星的云层中。” 图:天文学家Jane Greaves 此外,腾讯还揭晓了第二届“自然科研全球影响力大奖(Nature Research Awards for Driving Global Impact)”的获奖者,为澳洲流行病学家及公共卫生研究人员Joshua Vogel博士。Vogel博士聚焦于全球早产难题,在孕产妇和儿童健康领域取得了一系列临床研究成果。他本人及团队测试了一种利用产前皮质类固醇(ACS)药物的精密治疗方案,来低成本地减少中低收入地区早产造成的新生儿死亡。结果显示,该方案可将这些地区的新生儿早产死亡率降低16%。该奖由施普林格·自然(SpringerNature)旗下的自然科研联合腾讯公司于2018年11月推出,旨在表彰在解决全球性挑战、推进人类可持续发展上作出突出贡献的青年科研人员。 腾讯集团副总裁程武表示:“在今年的疫情背景下,生命科学领域的青年科学家获奖有着特殊的意义。作为早产领域的青年科学家,Joshua Vogel博士的研究成果,极大地降低了全球早产死亡率。更可贵的是,Vogel博士在获得博士学位的短短五年里就取得了如此显著的成果。科技向善,是腾讯新的使命愿景。我想,支持更多全球青年科学家一起探索前沿科技,为每个人解决生命之痛,就是科技向善最好的实践。” 迄今,腾讯科学WE大会已连续举办八年,共邀请72位世界顶尖科学研究者登台。去年,腾讯公司董事会主席兼首席执行官马化腾倡议发起“腾讯科学周”, 并提出“让科研工作成为一种新时尚”。2020年“腾讯科学周”以腾讯科学WE大会、腾讯医学ME大会、科学探索奖颁奖典礼、X-Talk四场大会为核心,打造全球性的科学探索盛事。

                        时间:2020-11-09 关键词: 脑机接口 量子物理 AI

                      首页  上一页  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 下一页 尾页
                      发布文章

                      技术子站

                      更多

                      项目外包

                      亚洲 日韩 国产 有码 不卡