英特尔 AI 制造实战手册

在质量监控、产量提升、故障监控、维保预测、能源管理、机械臂控制以及市场分析预估等使用场景中,越来越多的 AI 软硬件产品及解决方案正发挥越来越大的作用,市场前景广阔。英特尔与众多合作伙伴一起,充分评估一线生产场景的实际状况,一方面为不同场景选择合理的算法,满足检测系统在速度和精度上的需要;另一方面,也推动边缘计算等创新基础设施架构在 AI 应用中的运用,并取得了良好的成效。[……]

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《2020人工智能医疗产业发展蓝皮书》

近年来,人工智能成为推动社会经济发展的新动力之一,在提高社会生产效率、实现社会发展和经济转型等方面发挥重要作用。

作为主导新一代产业变革的核心力量,人工智能在医疗方面展示出了新的应用方式,在深度融合中又催生出新业态。AI 医学影像是人工智能在医疗领域应用最为广泛的场景,率先落地、率先应用、率先实现商业化。手术机器人、药物研发、精准医疗等领域已有部分落地应用,但因成本或技术原因,尚未实现规模化普及,未来增长空间较大。

受新冠肺炎疫情影响,人工智能在公共卫生领域特别是传染病的预防与控制方面发挥重要作用,传染病大数据分析预警系统、疫情排查系统、智能测温机器人、消毒机器人、语音服务机器人等[……]

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自制树莓派复古街机开源教程

来自 Combient Mix 的数据科学家 Max Fischer 开始了一个从头开始构建全尺寸街机的项目,这台街机的核心计算设备就是树莓派。近日,Max 将街机创建的全过程写成文档,并发布在 GitHub 上。该项目详细介绍了搭建全尺寸街机的所有步骤,包括预先设计好的 CAD 文件(可免费下载)、组装机身的方法、运行街机程序的树莓派设置方法等。每一步教程都有具体的照片可以参考,当然,除了树莓派,你还需要一个设备齐全的工具间。项目包括两个主要部分:街机机身搭建、内部电子器件设置与连接。

GitHub地址项目 GitHub 地址[……]

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大数据如何变革医疗保健行业

医疗保健行业在不断创造奇迹。无论是让盲人重见光明,帮助瘫痪的人恢复行动能力,还是进行基因重组以避免疾病,如今的医生正以新的方式拯救生命,改善人们的生活。这些戴着听诊器、穿着实验服的天才为整个社会带来福祉。

尽管已取得较大进步,医疗保健行业仍在努力试图解答一些颇为迫切的问题。如何帮助更多人活得更长寿、更健康?如何遏制飞涨的医疗保健费用?在数据泄露经常发生的时代,如何保护大量的个人信息和病历?

斯坦福大学的研究人员指出,答案在于对这个行业产生的大量数据进行处理,然后利用这些数据解决问题。 斯坦福大学的研究人员分析了大数据的需求、潜能和能力,并在题为《在医疗行业利用数据的力量》 (Har[……]

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可信任深度学习代码之单元测试

深度学习是一门很难评估代码正确性的学科。随机初始化、庞大的数据集和权重的有限可解释性意味着,要找到模型为什么不能训练的确切问题,大多数时候都需要反复试验。在传统的软件开发中,自动化单元测试是确定代码是否完成预期任务的面包和黄油。它帮助开发人员信任他们的代码,并在引入更改时更加自信。一个破坏性的更改将会被单元测试检测到。

从 GitHub 上许多研究库的情况来看,深度学习的实践者们还不喜欢这种方法。从业者不知道他们的代码是否正常工作,他们能接受吗?通常,由于上述三个原因,学习系统的每个组件的预期行为并不容易定义。然而,我相信实践者和研究人员应该重新考虑他们对单元测试的厌恶,因为它可以帮助研[……]

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CenterNet 原理与代码解析

CenterNet 源码解析_GiantPandaCV》是首发于 GiantPandaCV 公众号的电子书教程,由 pprp 总结并整理 CenterNet 相关解析,这本电子书是基于非官方的 CenterNet 实现,这个版本的实现入门难度小一些。基于官方版本进行修改,要比官方代码更适合阅读和理解,Data Loader、hourglass、训练流程等原版中比较复杂的部分都进行了重写,最终要比官方的速度更快。

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中德工业互联网白皮书(中文版)

工业互联网是制造业数字化转型的重要赋能者。中德智能制造合作企业对话工作组(AGU)工业互联网专家组(以下简称『工业互联网专家组』),通过中德双方行业调研和研究,旨在增进相互间概念的理解与认识,提出双方共同发展的重点内容和建议。作为专家组初始阶段的成果,此白皮书展现了中德企业与专家共同工作的初步研究结果,将为未来的合作打下扎实基础。

自第二章定义和范围起,白皮书首先概述了中德专家对有关工业 4.0、智能制造和工业互联网的理解与认识。简单从行业覆盖范围来讲,德国工业 4.0 专注于物联网在制造业中的应用,而中国工业互联网不仅关注工业基础,还涵盖多个垂直行业,如能源、医疗保健和建筑行业等。[……]

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MIT 数据分析工具教程

这门课是 MIT 商业分析(BA)硕士项目的必修课,主要讲解了目前常用的一些数据分析工具,包括用 SQL 进行数据检索,用 Python,R 进行数据操作以及数据可视化和 git 和 Bash 的使用。

另外,MIT 老师还在自己的网站上给了这门课的文字教程和相关资料,非常适合大家学习。[……]

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