如何改善電機(jī)電磁牽引線品質(zhì) / 3D激光打刻碼視覺(jué)檢測(cè)在汽車VIN碼應(yīng)用 / 3D視覺(jué)引導(dǎo)電芯上料助力鋰電智能化生產(chǎn)
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行業(yè)資訊
從有抱負(fù)到就業(yè)：印度人工智能工作分步指南
OpenCV銅牌會(huì)員Intuitivo訪談
科億科技新品上線，產(chǎn)品檢測(cè)運(yùn)行期間噪音更小、更穩(wěn)定
藍(lán)芯科技獲“2023年度杭州市專利示范企業(yè)”稱號(hào)
3D激光打刻碼視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備，在汽車VIN碼的應(yīng)用
賦能電機(jī)電磁牽引線品質(zhì)改善，行業(yè)難點(diǎn)持續(xù)攻關(guān)
3D視覺(jué)引導(dǎo)電芯上料，“AI+機(jī)器人”助力鋰電行業(yè)智能化、柔性化生產(chǎn)
Metalenz推出Polar ID超構(gòu)光學(xué)偏振傳感方案
凌華科技2D補(bǔ)償功能在探針臺(tái)上的應(yīng)用
堡盟VLXT萬(wàn)兆網(wǎng)高速相機(jī)助力科研觀察運(yùn)動(dòng)軌跡
使用有監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)對(duì)CIFAR10進(jìn)行分類，達(dá)到0.9546
YOLOv8模型輕量化設(shè)計(jì)：輕量級(jí)可重參化EfficientRep| 來(lái)自YOLOv6思想
CV計(jì)算機(jī)視覺(jué)每日開(kāi)源代碼Paper with code速覽
基于激光雷達(dá)和單目視覺(jué)融合的SLAM和三維語(yǔ)義重建
使用 API 蒸餾 GPT-4 進(jìn)行分類
DINO-GPT4-V：在兩階段檢測(cè)中使用 GPT-4V 模型
CLIP 和 GPT-4V 如何比較分類
使用 GPT-4V 進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)的實(shí)驗(yàn)
機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的不確定性簡(jiǎn)介：概念和方法 - 第 1 部分
從有抱負(fù)到就業(yè)：印度人工智能工作分步指南：2023-11-08T14：21：03+00：00
介紹
印度人工智能的歷史
印度的人工智能有著值得注意的過(guò)去，反映了該國(guó)在技術(shù)進(jìn)步方面的一貫進(jìn)步。
這個(gè)故事始于 1950 年代中期，當(dāng)時(shí)印度通過(guò)引入 ENIAC 等機(jī)器邁出了進(jìn)入計(jì)算機(jī)世界的第一步。雖然它主要用于氣象
...... 長(zhǎng)按二維碼訪問(wèn)原文
OpenCV銅牌會(huì)員Intuitivo訪談：2023-11-07T20：17：28+00：00
作為正在進(jìn)行的眾籌活動(dòng)的一部分，我們將對(duì)通過(guò)成為會(huì)員來(lái)支持OpenCV的個(gè)人和組織進(jìn)行一系列采訪。
Intuitivo 是自主購(gòu)買點(diǎn) （A-POP） 的創(chuàng)新者，是一家成長(zhǎng)中的初創(chuàng)公司，其創(chuàng)始人 José Benítez 來(lái)自 OpenCV 社區(qū)。公司成立后，José wa
......長(zhǎng)按二維碼訪問(wèn)原文
科億科技新品上線，產(chǎn)品檢測(cè)運(yùn)行期間噪音更小、更穩(wěn)定--機(jī)器視覺(jué)網(wǎng) 2023-11-08 13:48:07
2023-11-08 13:48:07 來(lái)源: 中國(guó)機(jī)器視覺(jué)網(wǎng)
近日，科億科技于南京國(guó)際會(huì)展中心，成功舉辦“AI視覺(jué)檢測(cè)機(jī)3.0”新品發(fā)布會(huì)。會(huì)上，科億科技向來(lái)自全國(guó)各地的包裝企業(yè)展示了行業(yè)新技術(shù)、新產(chǎn)品。
永無(wú)止境，再創(chuàng)技術(shù)巔峰
新品發(fā)布會(huì)上，科億科技攜“AI視覺(jué)檢測(cè)機(jī)3.0”正式亮相現(xiàn)場(chǎng)，向在場(chǎng)來(lái)賓展示了在制造工藝、核心技術(shù)、性能提升等多維度升級(jí)亮點(diǎn)?？苾|科技作為視覺(jué)行業(yè)的探索者、領(lǐng)航者，一直以“探索研發(fā)”的精神，拼搏在行業(yè)發(fā)展的第一線。
傳統(tǒng)算法?AI算法
我司在進(jìn)入視覺(jué)檢測(cè)領(lǐng)域時(shí)，視覺(jué)檢測(cè)機(jī)1.0——傳統(tǒng)算法視覺(jué)檢測(cè)機(jī)，在行業(yè)內(nèi)廣泛應(yīng)用，但是隨著市場(chǎng)的變幻，傳統(tǒng)算法解決不了復(fù)雜環(huán)境下的檢測(cè)需求標(biāo)準(zhǔn)，我司率先將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用在行業(yè)視覺(jué)檢測(cè)上，開(kāi)啟了視覺(jué)檢測(cè)機(jī)2.0—AI視覺(jué)檢測(cè)機(jī)時(shí)代，并在棕色刻度
......長(zhǎng)按二維碼訪問(wèn)原文
藍(lán)芯科技獲“2023年度杭州市專利示范企業(yè)”稱號(hào)--機(jī)器視覺(jué)網(wǎng) 2023-11-08 13:14:31
2023-11-08 13:14:31 來(lái)源: 中國(guó)機(jī)器視覺(jué)網(wǎng)
10月30號(hào)，《擬認(rèn)定2023年度杭州市專利試點(diǎn)企業(yè)名單》、《擬認(rèn)定2023年度杭州市專利示范企業(yè)名單》完成公示，藍(lán)芯科技正式獲得杭州市專利示范企業(yè)稱號(hào)。
2023 年度杭州市專利試點(diǎn)企業(yè)和示范企業(yè)申報(bào)工作由杭州市市場(chǎng)監(jiān)督管理局組織開(kāi)展。經(jīng)企業(yè)申報(bào)、區(qū)縣推薦、專家評(píng)審等程序，共262家企業(yè)擬認(rèn)定為2023年度杭州市專利試點(diǎn)企業(yè)，共174家企業(yè)擬認(rèn)定為2023年度杭州市專利示范企業(yè)，并在2023年10月24日至2023年10月30日進(jìn)行了社會(huì)公示。
藍(lán)芯科技憑借其在專利申請(qǐng)和保護(hù)方面的突出表現(xiàn)，被授予“2023年度杭州市專利示范企業(yè)”稱號(hào)。這一榮譽(yù)標(biāo)志著藍(lán)芯科技在技術(shù)創(chuàng)新和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)方面又邁進(jìn)了一步，同時(shí)也為公司的持續(xù)發(fā)展和行業(yè)引領(lǐng)注入了新的
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3D激光打刻碼視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備，在汽車VIN碼的應(yīng)用--機(jī)器視覺(jué)網(wǎng) 2023-11-08 14:00:23
2023-11-08 14:00:23 來(lái)源: 中國(guó)機(jī)器視覺(jué)網(wǎng)
機(jī)器視覺(jué) 賦能高端制造
車輛識(shí)別代號(hào)，又稱為車輛識(shí)別號(hào)、車架號(hào)、車號(hào)等，英文為Vehicle Identification Number，所以又簡(jiǎn)稱為VIN。（以下統(tǒng)稱為VIN）。我國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)強(qiáng)制性規(guī)定，所有汽車及其非完整車輛、掛車、摩托車和輕便摩托車都需要標(biāo)識(shí)VIN。VIN就像人的身份證號(hào)一樣，是從出廠起就有的、獨(dú)一無(wú)二的代碼。如同身份證號(hào)承載著人的戶籍地、出生日期、數(shù)字順序碼、校驗(yàn)碼等信息，通過(guò)VIN，可以看出車輛的產(chǎn)地、生產(chǎn)年份、生產(chǎn)順序號(hào)、校驗(yàn)碼等信息，還可以獲得關(guān)于車輛特征的更詳細(xì)的信息。在生產(chǎn)、銷售、維護(hù)的過(guò)程中具有非常重要的作用。
汽車VIN碼的質(zhì)量檢測(cè)要求
打刻位置：工件上打刻碼的位置需不變；字體與字號(hào)：出現(xiàn)不包含在字符庫(kù)內(nèi)
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貝特威賦能電機(jī)電磁牽引線品質(zhì)改善，行業(yè)難點(diǎn)持續(xù)攻關(guān)--機(jī)器視覺(jué)網(wǎng) 2023-11-08 12:01:10
2023-11-08 12:01:10 來(lái)源: 中國(guó)機(jī)器視覺(jué)網(wǎng)
新能源電機(jī)電磁牽引線表面瑕疵
智能制造、汽車、電子信息、消費(fèi)類電子產(chǎn)品、高速鐵路、智能電網(wǎng)等產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展，給電磁線生產(chǎn)企業(yè)帶來(lái)更為廣闊的應(yīng)用領(lǐng)域和市場(chǎng)空間。未來(lái)我國(guó)電磁線需求仍具有穩(wěn)步增長(zhǎng)的動(dòng)能，預(yù)計(jì)到2029年我國(guó)電磁線需求量將超過(guò)256萬(wàn)噸，產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)規(guī)模望增長(zhǎng)至1455.9億元。
電磁線介紹
電磁線是一種具有絕緣層的導(dǎo)電金屬電線，用以繞制電工產(chǎn)品的線圈或繞組。
· 電磁線原理
是利用法拉第的電磁感應(yīng)效應(yīng)，通過(guò)電流產(chǎn)生磁場(chǎng)，或切割磁力線產(chǎn)生感應(yīng)電流，實(shí)現(xiàn)電能和磁場(chǎng)能的相互轉(zhuǎn)換，被譽(yù)為電機(jī)、電器工業(yè)產(chǎn)品的“心臟”。
· 電磁線應(yīng)用
廣泛應(yīng)用于電力、機(jī)電、電氣設(shè)備、家用電器、電子、通訊和交通等多個(gè)行業(yè)，涵蓋了以電力、機(jī)電，以及家
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3D視覺(jué)引導(dǎo)電芯上料，“AI+機(jī)器人”助力鋰電行業(yè)智能化、柔性化生產(chǎn)--機(jī)器視覺(jué)網(wǎng) 2023-11-08 09:44:31
2023-11-08 09:44:31 來(lái)源: 中國(guó)機(jī)器視覺(jué)網(wǎng)
新能源汽車的快速普及，促使動(dòng)力鋰電池市場(chǎng)需求迅速增加。隨著主機(jī)廠客戶對(duì)動(dòng)力鋰電池產(chǎn)能、質(zhì)量、性能等方面要求不斷提高，鋰電企業(yè)加速對(duì)裝備進(jìn)行智能化升級(jí)，以此提高生產(chǎn)效率、產(chǎn)品質(zhì)量和柔性自動(dòng)化水平，滿足終端客戶交付需求。
梅卡曼德攜手集成商伙伴賦能鋰電生產(chǎn)制造，將性能強(qiáng)大、簡(jiǎn)單易用、穩(wěn)定可靠的3D視覺(jué)產(chǎn)品與鋰電工藝相融合。在電池模組生產(chǎn)環(huán)節(jié)，通過(guò)AI+3D技術(shù)實(shí)現(xiàn)電芯上料自動(dòng)化。智能機(jī)器人工作站助力終端客戶整線產(chǎn)品質(zhì)量及穩(wěn)定性持續(xù)提升，大幅提高生產(chǎn)效率。
應(yīng)用背景及挑戰(zhàn)
鋰電池基本結(jié)構(gòu)及生產(chǎn)工藝
動(dòng)力鋰電池主要由電芯(Cell)、模組(Module)、電池包（Pack）三個(gè)層級(jí)組成。電芯是電池包的最小單元，經(jīng)多道工藝制作完成后，碼
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Metalenz推出Polar ID超構(gòu)光學(xué)偏振傳感方案―新聞?lì)l道- 視覺(jué)系統(tǒng)設(shè)計(jì) 2023/11/8 21:58:53
據(jù)麥姆斯咨詢報(bào)道，超構(gòu)光學(xué)行業(yè)全球領(lǐng)導(dǎo)者M(jìn)etalenz在高通公司的年度驍龍（Snapdragon）峰會(huì)上推出了一款革命性的新型人臉解鎖解決方案：Polar ID。作為全球唯一能夠感知光全偏振狀態(tài)的消費(fèi)級(jí)成像系統(tǒng)，Polar ID實(shí)現(xiàn)了更高安全水平的生物識(shí)別。Polar ID利用超構(gòu)光學(xué)技術(shù)的突破性進(jìn)展，準(zhǔn)確捕捉人臉獨(dú)特的“偏振特征”。憑借這一額外的偏振信息，即使是最復(fù)雜的3D面具或欺騙性工具也會(huì)立即被檢測(cè)為非真實(shí)人類。
人臉認(rèn)證為解鎖手機(jī)和數(shù)字支付提供了一種全新的無(wú)縫體驗(yàn)。然而，要使人臉認(rèn)證解決方案足夠安全，需要高成本、大體積且通常高耗能的光學(xué)模塊。歷史來(lái)看，這使人臉認(rèn)證僅能在少數(shù)高端手機(jī)型號(hào)中應(yīng)用。Polar ID利用超構(gòu)光學(xué)技術(shù)提取面部輪廓細(xì)節(jié)等附加信息，并能從單張圖像檢測(cè)人體組織活性。Polar ID
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凌華科技2D補(bǔ)償功能在探針臺(tái)上的應(yīng)用―技術(shù)與應(yīng)用頻道- 視覺(jué)系統(tǒng)設(shè)計(jì) 2023/11/8 21:56:55
應(yīng)用背景
探針臺(tái)是半導(dǎo)體行業(yè)重要的檢測(cè)裝備之一，其廣泛應(yīng)用于復(fù)雜、 高速器件的精密電氣測(cè)量，旨在確保質(zhì)量及可靠性，并縮減研發(fā)時(shí)間和器件制造工藝的成本。
半導(dǎo)體測(cè)試可以按生產(chǎn)流程可以分為三類：驗(yàn)證測(cè)試、晶圓測(cè)試測(cè)試、封裝檢測(cè)。探針臺(tái)主要用于晶圓制造環(huán)節(jié)的晶圓檢測(cè)、芯片研發(fā)和故障分析等應(yīng)用。除探針臺(tái)外，晶圓檢測(cè)環(huán)節(jié)還需要使用測(cè)試儀/機(jī)，測(cè)試儀/機(jī)用于檢測(cè)芯片功能和性能，探針臺(tái)實(shí)現(xiàn)被測(cè)芯片與測(cè)試機(jī)的連接，通過(guò)探針臺(tái)和測(cè)試機(jī)的配合使用，可以對(duì)晶圓上的晶粒進(jìn)行功能和電參數(shù)測(cè)試或射頻測(cè)試，可以對(duì)芯片的良品、不良品的進(jìn)行篩選。
由于晶粒的尺寸越來(lái)越小，對(duì)測(cè)試的精確度要求也越來(lái)越高。但由于機(jī)構(gòu)在組裝時(shí)，會(huì)產(chǎn)生組裝上的誤差，這些組裝上的誤差可能來(lái)自于搖擺角的誤差、俯仰角的誤差或滾動(dòng)角的誤差，應(yīng)為這些誤差的存在，會(huì)使機(jī)臺(tái)整體
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堡盟VLXT萬(wàn)兆網(wǎng)高速相機(jī)助力科研觀察運(yùn)動(dòng)軌跡―技術(shù)與應(yīng)用頻道- 視覺(jué)系統(tǒng)設(shè)計(jì) 2023/11/8 19:35:42
科研觀察不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力，還容易因操作人員的疲勞而錯(cuò)過(guò)關(guān)鍵科學(xué)現(xiàn)象。那到底有沒(méi)有一種智能化解決方案，能夠徹底解決此類問(wèn)題呢？讓機(jī)器自動(dòng)標(biāo)出記錄結(jié)果并做出圖像分析，解放我們寶貴的科研人力呢？
顯然是有的，堡盟VLXT相機(jī)就是這樣一款用于科研運(yùn)動(dòng)軌跡觀察與分析的相機(jī)，它能夠出色地提高科研工作者的研發(fā)效率，為企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)節(jié)約寶貴的科研人力。
提高研發(fā)效率，軌跡分析清晰可見(jiàn)
在科研與醫(yī)學(xué)應(yīng)用中有很多重要醫(yī)學(xué)現(xiàn)象都是轉(zhuǎn)瞬即逝，需要研究人員進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間的觀察和記錄，才有可能獲得寶貴且短暫的有效信息，但是人力觀察的效率極低，而錯(cuò)過(guò)關(guān)鍵科研信息卻常有發(fā)生。
目前自動(dòng)化拍攝系統(tǒng)對(duì)運(yùn)動(dòng)物體記錄的主要難點(diǎn)在于，拍攝的幀率不夠高，容易引起被拍攝物體的模糊，物體運(yùn)動(dòng)引起內(nèi)部光線不斷變化而相機(jī)的動(dòng)態(tài)反應(yīng)速度跟不上影像變化最終導(dǎo)致成像質(zhì)
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使用有監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)對(duì)CIFAR10進(jìn)行分類，達(dá)到0.9546 2023-11-08 21:57
這是我的一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)結(jié)課報(bào)告，實(shí)現(xiàn)了使用有監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)對(duì)CIFAR10的一個(gè)分類，由于資源不夠沒(méi)有做太多的實(shí)驗(yàn)，其中也沒(méi)有太多的數(shù)學(xué)原理知識(shí)，同時(shí)可能存在很多錯(cuò)誤，希望大家可以指正。源碼在https://github.com/zhenglianchi/contrastive_learning_cifar10.git
一、圖像分類
首先，圖像分類就是根據(jù)各自在圖像信息中所反映的不同特征，把不同類別的目標(biāo)區(qū)分開(kāi)來(lái)的圖像處理方法。它利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行定量分析，把圖像或圖像中的每個(gè)像元或區(qū)域劃歸為若干個(gè)類別中的某一種，以代替人的視覺(jué)判讀。
在人進(jìn)行學(xué)習(xí)圖像分類時(shí)會(huì)考慮多因素，首先，它是多模態(tài)的，了解一個(gè)動(dòng)物可以聽(tīng)它的叫聲，看它的長(zhǎng)相，聞他的味道，共同進(jìn)行學(xué)習(xí)；其次，在對(duì)不同類別動(dòng)物進(jìn)行識(shí)別時(shí)，可能會(huì)對(duì)其他動(dòng)物
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YOLOv8模型輕量化設(shè)計(jì)：輕量級(jí)可重參化EfficientRep| 來(lái)自YOLOv6思想 2023-11-08 08:45
本文解決什么問(wèn)題：在幾乎不保證精度下降的前提下，輕量級(jí)模型創(chuàng)新設(shè)計(jì)
EfficientRep 在關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)任務(wù)中 | GFLOPs從9.6降低至8.5， mAP50從0.921下降至0.912，mAP50-95從0.697提升至0.779
YOLO輕量化模型專欄：http://t.csdnimg.cn/AeaEF
1.YOLOv6介紹
論文：https://arxiv.org/pdf/2209.02976.pdf
摘要：多年來(lái)，YOLO 系列一直是高效目標(biāo)檢測(cè)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。YOLO 社區(qū)蓬勃發(fā)展，豐富了其在眾多硬件平臺(tái)和豐富場(chǎng)景中的使用。在這份技術(shù)報(bào)告力求將其極限推向新的高度，以堅(jiān)定不移的行業(yè)應(yīng)用心態(tài)向前邁進(jìn)。考慮到真實(shí)環(huán)境中對(duì)速度和準(zhǔn)確性的不同要求，作者廣泛研究了來(lái)自工業(yè)界或?qū)W術(shù)界的最新目標(biāo)檢
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CV計(jì)算機(jī)視覺(jué)每日開(kāi)源代碼Paper with code速覽-2023.11.8 2023-11-08 12:38
精華置頂
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1.【基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)】（WACV2024）SBCFormer: Lightweight Network Capable of Full-size ImageNet Classification at 1 FPS on Single Board Computers
2.【基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)：Transformer】FLORA: Fine-grained Low-Rank Architecture Search for Vision Transformer
3.【基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)：Transformer】Mini but Mighty: Fine
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基于激光雷達(dá)和單目視覺(jué)融合的SLAM和三維語(yǔ)義重建 2023-11-08 08:25
文章：SLAM and 3D Semantic Reconstruction Based on the Fusion of Lidar and Monocular Vision
作者：Lu Lou, Yitian Li, Qi Zhang and Hanbing Wei
編輯：點(diǎn)云PCL
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摘要
基于單目相機(jī)和激光雷達(dá)是無(wú)人車中最常用的兩種傳感器。將這兩者的優(yōu)勢(shì)結(jié)合起來(lái)是SLAM和語(yǔ)義分析的當(dāng)前研究重點(diǎn)。本文提出了一種基
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使用 API 蒸餾 GPT-4 進(jìn)行分類：2023-11-07T22：12：20.000Z
6 年 2023 月 4 日，OpenAI 發(fā)布了支持 GPT-4 API 的視覺(jué)版本。此 API 由 gpt-4-vision-preview 標(biāo)識(shí)符引用，可用于提出問(wèn)題并提供圖像作為上下文。我們之前報(bào)道過(guò) GPT <>V 的功能，指出在圖像理解方面的表現(xiàn)令人印象深刻。這些功能非常適合分類。
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DINO-GPT4-V：在兩階段檢測(cè)中使用 GPT-4V 模型：2023-11-07T21：19：44.000Z
在我們之前關(guān)于 GPT-4V 的文章中，我們注意到在分類方面的表現(xiàn)令人印象深刻。在另一篇文章中，我們注意到 GPT-4V 在對(duì)象定位方面遇到了困難，其中模型的任務(wù)是記錄圖像中物體的確切位置。
話雖如此，我們可以使用另一個(gè)可以識(shí)別一般物體的零樣本模型，然后使用 GPT-4V 來(lái)細(xì)化捕食對(duì)象
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CLIP 和 GPT-4V 如何比較分類： 2023-11-07T20：08：08.000Z
OpenAI 的 CLIP 模型于 2021 年 <> 月發(fā)布，徹底改變了圖像分類。使用 CLIP，您可以比較任意文本提示和圖像的相似性，或兩個(gè)圖像的相似性。例如，給定一個(gè)具有不同場(chǎng)景的視頻，您可以使用 CLIP 查看場(chǎng)景是在房間中、設(shè)置在公園中、設(shè)置在倉(cāng)庫(kù)中等。
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使用 GPT-4V 進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)的實(shí)驗(yàn)：2023-11-07T19：07：38.000Z
GPT-4V（GPT-4 Vision）擁有令人印象深刻的知識(shí)范圍。給定一個(gè)自然語(yǔ)言問(wèn)題——這張圖像中有什么，物體在圖像中如何關(guān)聯(lián)——GPT-4V 可以回答這個(gè)問(wèn)題。有了這些知識(shí)，人們猜測(cè) GPT-4V 可以在多大程度上補(bǔ)充或取代用于識(shí)別
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機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的不確定性簡(jiǎn)介：概念和方法 - 第 1 部分：2023-11-07T20：01：03.000Z
在這個(gè)關(guān)于ML模型不確定性的介紹性系列的第1部分中，我們介紹了幾個(gè)經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的概念和方法，用于識(shí)別兩種類型的不確定性，并使用統(tǒng)計(jì)方法對(duì)其進(jìn)行評(píng)估。
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定義機(jī)器學(xué)習(xí)中的不確定性
機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)走過(guò)了一段路
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001：計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域研究資源及期刊、會(huì)議介紹
003：120圖勾勒全球AI產(chǎn)業(yè)完整圖譜!
004：Facebook 開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，從像素水平理解圖像（附論文及代碼）
005：想成為機(jī)器學(xué)習(xí)工程師？這份自學(xué)指南你值得收藏
007：圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)，經(jīng)典以及最近發(fā)展
008：機(jī)器人行業(yè)深度報(bào)告（完整版）
009：從洗衣妹到谷歌首席科學(xué)家，她靠孤獨(dú)改變了人工智能界！
010：工業(yè)級(jí)機(jī)器視覺(jué)行業(yè)研究報(bào)告
011：雙遠(yuǎn)心工業(yè)鏡頭的原理簡(jiǎn)述
012：如何裝備一個(gè)學(xué)術(shù)型的 iPad ？
015：為什么最好的機(jī)械臂是7個(gè)自由度，而不是6個(gè)？
017：機(jī)器人10大流行編程語(yǔ)言對(duì)比，你掌握了哪種？
019：機(jī)器人控制系統(tǒng)相關(guān)知識(shí)大匯集
020：機(jī)器人的工作原理，史上最詳細(xì)的解析！
021：光源選型知識(shí)點(diǎn)
022：這才是機(jī)械手，這才是自動(dòng)化，你那算什么？
023：攝像機(jī)和鏡頭的基礎(chǔ)知識(shí)
024：物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)鏈全景圖（附另13大電子行業(yè)全景圖，必收藏）
025：日本到底強(qiáng)大到什么地步？讓人窒息！看后一夜未眠
026：德國(guó)機(jī)械用行動(dòng)驚艷全世界：無(wú)敵是多么寂寞
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