从边缘到云重新构想供应链管理
边缘计算的最新进展使公司能够为制造商部署全面的边缘到云供应链管理解决方案。
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深度学习、机器视觉和预测分析创新
边缘计算的最新进展使公司能够为制造商部署全面的边缘到云供应链管理解决方案。
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了解“分割任意东西”在图像分割方面的前沿进展,并探索这种创新技术如何在各行各业释放新的机会。
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对 RTK 这样的技术进行“试驾”可能要走许多“弯路”。隔离测试环境沙盒可以消除“路障”、减少阻碍,并加快产品面市速度。
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在持续护理过程中,患者护理从一开始就需要可靠的数据。数据驱动的决策可帮助临床医生解决最紧迫的护理需求。以患者为中心的 AI 使之成为可能。
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了解 AI 对工厂车间带来的变革性影响,从检测和预防缺陷到改善工人安全,AI 正在简化工厂的选择。
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了解 AI 和实时视频分析如何改变工作场所的安全性。了解如何收集有价值数据、识别隐藏的危险并在伤害发生之前加以预防。
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英特尔公司生成式人工智能传播者 Ria Cheruvu 探讨人工智能作曲的音频新境界,一起探索 ChatGPT 之外的生成式人工智能交响乐。
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通过无代码软件公平地实现自动化将颠覆世界生产商品的方式。数据驱动的操作意味着流程会尽可能高效。
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AI 驱动的计算机视觉已应用于医学成像,加速了数据相关性的发现。它能够更快地发现值得探索的问题点,帮助人类更快地锁定问题所在。
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AI 技术虽然前途光明,但不再遥不可及。如今,AI 解决方案的出现,为 AI 开发人员、原始设备制造商和机器制造商带来了巨大的机遇。
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机器视觉软件和体积式摄像头协同工作,优化精炼厂的工艺操作,减少停机时间,提高产品质量。
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利用人工智能来解锁此前孤立的医疗数据,可在外科医生最需要的时间和地点——手术室——为他们提供最需要的关键信息。
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计算机视觉和人工智能可提供强大的数据洞察,帮助镀锌厂提高运营效率和改善工人安全状况。
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在酒店人员短缺而又希望获得竞争优势的时代,利用 AMR 拖动、存放和提取行李甚至是款待宾客可能会是一种成功秘诀。
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现代平板电脑通过符合医院卫生、可用性、安全性和可靠性要求的一体化紧凑型计算机实现各种医疗设备的数据集成。
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不断演变的网络格局带来了对智能功能的新需求,例如混合 5G 解决方案和使用 AI 来增强可用性、流量管理和停机解决方案。
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人工智能和边缘计算正在将物联网推向前所未有的高度,在即将到来的一年及以后,全新、激动人心的用例将陆续登场,着实令人期待。
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虽然生成式 AI 将继续存在,但将 GenAI 解决方案变为现实有许多障碍。在本播客中了解有关其成本、扩展和性能的一切信息。
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需要少量训练且无需 GPU 即可运行的多感官 AI 算法可以为您做什么?首先,它们可以显著降低运营成本和减少部署时间。
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传统的计算机视觉模型难以克服数据和资源缺乏的问题。但通过简单的学习方法,制造商可以加快 AI 部署并改善质量检测。
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