工业

计算机视觉和人工智能是突破性应用程序的基础。医疗保健提供商、教育工作者、零售商、城市等等，都在使用这些技术来帮助响应和恢复。

物联网项目十分复杂，那么为什么不试试无代码方法呢？了解如何将注意力集中到数据流而不是编程。

要训练能够准确代表现实世界状况的人工智能模型，最好的方法是什么？您需要走出实验室，并采用敏捷方法来识别不可预期的数据集并作出相应调整。了解详情。

踏上通往智慧工厂之路的制造商们需要的不仅是新技术。他们需要一个合作伙伴，这个合作伙伴对流程有深入了解，知道数字化可以在哪些方面提供帮助，以及使用哪些服务去实现这一目标。了解更多信息。

打造创新的高性能计算机视觉应用程序时，很难了解您的性能需求。阅读此内容了解一个硬件平台如何在无需重新设计的情况下从大处着手，并愈加发展壮大。

随着物联网设备的互连，它们很有可能遭到网络攻击。了解嵌入式设计人员如何使用虚拟平台来捕获安全漏洞并快速修复问题。

计算机视觉可以为复杂、差异化的产品解决质量审计 (QA) 问题。了解电子设备如何将其纳入为工业 4.0 改造的一部分。

类似配方的方法可以让开发支持工业化人工智能的应用程序更得更容易吗？对于智能工厂的视觉质量检测应用程序，答案是“肯定的”。了解详情。

您是否是否可以在现实的网络条件下测试您的概念证明？如果不能，您的物联网项目将会有风险。了解更智能的模拟器怎样大显身手。

如果有一条通往智慧工厂的捷径呢？了解这种新方法如何帮助工业组织在预先配置的解决方案上开发、部署和测试应用程序。

缺陷检测需要的是能够满足不同计算要求的多种计算机视觉。因此，拥有一个灵活结合 CPU、GPU 和 AI 加速器的平台非常重要。

制造商如何在对日常运营影响最小的情况下升级到最新的工业 PC？有三个决胜千里的软件选项。继续阅读，探究奥秘。

通向智能工厂之路的绊脚石是什么？缺乏 AI 就绪型基础设施。这里介绍了企业 AI 平台如何通过联合从机器传感器到 ERP 系统的一切内容来解决问题。

制造商如何实现“无人值守”的生产愿景？首先，产能必须取决于软件而非硬件。了解一家公司如何做到这点。

ROS 是用于构建移动机器人的出色开源工具。但它也有自身的局限。了解开发人员工具包如何在提供供应商保修和支持的同时将编程时间减少一半。

在智能工厂中进行工作负荷整合并不奢侈，而是必要措施。然而，即便只是构建原型应用也是昂贵且费时的。了解工业物联网开发套件如何使您达到 90% 的水平。

制造商能否真正在有限的时间内利用人工智能开发专业知识启动和运行计算机视觉应用程序？了解支持人工智能的开发套件如何提供实现此目标的平台。

分布式计算可降低物联网系统的延迟和成本。但同时，它要面对单点故障的挑战。超融合基础设施正在将数据中心冗余推向边缘。

系统集成商是否有更简单的方法来开发机器视觉解决方案？一种智能摄像机套件包括可以简化流程的构建模块。了解详情。