AlCon2018开幕百度PaddlePaddle引开发者热议
openai 总结文本
openai 总结文本OpenAI是一家人工智能公司，致力于推动人工智能技术的发展和应用。
在过去几年中，OpenAI在自然语言处理领域取得了巨大的突破，开发出了一系列强大的语言模型，如GPT-3。
本文将对OpenAI的发展历程、技术应用和未来展望进行总结。
OpenAI成立于2015年，由伊隆·马斯克等创始人共同创办。
该公司的目标是推动人工智能的发展，使其成为造福人类的强大工具。
在成立初期，OpenAI的研究重点是开发通用人工智能，但随着研究的深入，他们逐渐将重心转向了自然语言处理领域。
OpenAI最著名的成果之一是GPT-3，这是一种基于深度学习的语言模型。
GPT-3拥有1750亿个参数，是迄今为止最大的语言模型之一。
它可以根据输入的文本生成连贯、合理的回答，并具备一定的语义理解能力。
GPT-3在各种任务上都表现出色，包括文本生成、机器翻译、问题回答等。
除了GPT-3，OpenAI还开发了一系列其他的语言模型。
这些模型在不同领域的应用中发挥着重要作用。
例如，OpenAI的语言模型可以用于自动摘要，帮助人们快速获取文章的核心内容；它还可以用于自动翻译，帮助人们跨越语言障碍进行交流；此外，它还可以用于智能客服，帮助人们解决问题和提供服务。
OpenAI的技术应用不仅局限于语言处理领域，他们还在其他领域进行了探索和实践。
例如，在计算机视觉领域，OpenAI开发了一种图像生成模型，可以根据文字描述生成与之相符的图像。
这项技术对于虚拟现实、游戏开发等领域具有重要意义。
OpenAI的技术在商业应用中也取得了一些突破。
目前，许多公司已经开始使用OpenAI的语言模型来改进客户服务、自动化文档处理等工作。
这些应用不仅提高了工作效率，还改善了用户体验。
然而，OpenAI的技术也面临一些挑战和争议。
首先，大型语言模型的训练需要消耗大量的计算资源，这使得训练成本非常高昂。
其次，语言模型的输出可能存在一定的偏见和错误，需要进行进一步的改进和调整。
3480773_拉里·佩奇：他要做的是改变世界
53People 人物·商界WORLD VISION 2014.NO.21一个总体上的页面排名，并且会按顺序排列它们。
”当时已经有几个搜索引擎存在，但这些搜索引擎都面临的一个难题是：总是显示不相关的列表，因为它们都是以关键字来排列搜索结果。
而佩奇和布林则彻底改变了这一状况，把关联性大、更有意义的结果凸显出来。
粉丝越来越多，Google受到了大家的追捧。
为了改进服务，佩奇和布林把更多的页面加入到了索引中，这需要更多的计算资源，但他们没有钱去买新电脑。
从网络实验室搞来的硬盘、从系里面找来的闲置CPU，以及斯坦福的校园宽带，都成为了他们继续运营Google的免费资源。
服务器一度填满了佩奇的宿舍，后来又把布林的宿舍也变成了Google的办公室。
“我们很幸运，在斯坦福有很多有远见的人，”佩奇后来回忆，“他们并没有因为我们占用过多的网络资源而与我们争吵。
”和几年后Facebook创始人扎克伯格在哈佛大学受到的冷遇不同，佩奇和布林在斯坦福成为了传奇。
他们都知道，自己离运营一家正式的公司不远了。
创立公司并不是件容易的事，佩奇去找自己的导师谈话，导师对他说：“试试看吧，如果Google成功了，那自然很好。
如果没有成功，你可以回到我们的研究生院继续完成你的学位。
”“好吧，为什么不呢？”佩奇说。
1998年9月，Google公司在加利福尼亚州的曼罗帕克正式成立。
在此之前，为了筹集资金，佩奇和布林东奔西走，最终从导师和家人、朋友手里拿到了100万美元。
起初Google只有3名员工，半年后增加到8名。
1999年6月，谷歌发布了公司成立以来首份声明，称已经获得2500万美元投资。
到了2000年，谷歌搜索引擎已经可以索引10亿个网页。
网站也开始支持包括汉语、法语、德语、日语等15种语言。
2001年，为了弥补Google管理层经验的不足，曾就任过Novell和太阳微系统等著名公司高管的埃里克·施密特受邀成为Google的CEO。
展锐 Paddle Lite 模型 Android NNAPI 部署指南说明书
Paddle Lite模型Android NNAPI部署指导手册文档版本V1.1发布日期2023-05-12文档版本V1.1 (2023-05-12)版权所有 © 紫光展锐（上海）科技有限公司i版权所有 © 紫光展锐（上海）科技有限公司。
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paddledetection 三段码-概述说明以及解释
paddledetection 三段码-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容可以从以下方面进行描述：本文将介绍paddledetection三段码的相关内容。
paddledetection 是一个开源的目标检测框架，采用PaddlePaddle作为底层框架，具有高效、灵活、易用的特点。
三段码是该框架的核心组成部分之一，用于实现目标检测任务中的目标识别和定位。
在目标检测任务中，传统的方法主要依赖于手工设计的特征和模型。
然而，这些方法的性能往往受限于特征表示和模型的选择。
而深度学习的发展使得使用神经网络进行目标检测成为一种有效的方法。
paddledetection框架就是基于深度学习的目标检测方法之一。
paddledetection框架的一个重要特点是三段码。
其基本思想是将目标检测任务分为目标识别和目标定位两个阶段，分别采用不同的策略和模型来完成。
在目标识别阶段，三段码利用卷积神经网络来提取图像的特征，并根据这些特征对图像中的目标进行分类。
在目标定位阶段，三段码通过回归模型来预测目标在图像中的位置。
三段码的设计考虑了目标检测任务的特点和需求。
通过将目标识别和目标定位分离，可以充分发挥不同模型的优势，提高目标检测的准确性和效率。
此外，三段码还允许使用不同的模型进行组合，以适应不同的目标检测场景和要求。
总之，paddledetection框架中的三段码是一种有效的目标检测方法，通过分离目标识别和目标定位，可以提高检测的准确性和效率。
本文将对三段码的原理、实现和应用进行详细介绍，旨在帮助读者更好地理解和应用这一方法。
1.2 文章结构文章结构部分主要介绍了整篇文章的组织结构和各个部分的内容概要。
下面是对文章结构部分的内容描述：在本文中，将围绕"paddledetection 三段码"这一主题展开讨论。
本篇文章主要分为三个部分：引言、正文和结论。
引言部分将给读者一个简要的概述，包括对paddledetection三段码的背景和定义进行说明。
人工智能生成内容赋能高等教育数字教材建设的价值指向与路径
人工智能生成内容赋能高等教育数字教材建设的价值指向与路径目录一、内容概述 (2)二、人工智能生成内容在高等教育数字教材建设中的重要性 (3)三、价值指向 (4)1. 提高教学质量与效率 (5)2. 个性化教育需求的满足 (7)3. 促进教育公平与发展平衡 (8)四、路径分析 (9)1. 技术研发与应用创新 (11)（1）智能生成内容的算法优化 (12)（2）多媒体资源的整合利用 (13)（3）交互式学习平台的构建 (14)2. 教学内容与形式的数字化改造 (16)（1）传统教材的数字化转换 (17)（2）智能化教学资源的开发设计 (18)（3）数字教材与课程的融合实践 (19)3. 师资队伍建设与培训提升 (20)（1）教师的技术能力提升培训 (22)（2）教学内容更新与教学方法改革培训 (23)（3）跨学科合作与交流机制建设 (24)4. 政策引导与支持保障措施制定与实施监管反馈机制的建立五、实践案例分析六、挑战与展望总结25一、内容概述随着信息技术的飞速发展，人工智能已经渗透到各个领域，包括教育。
在高等教育领域，数字教材建设是推动教育现代化、提高教学质量的重要手段。
AIGC）作为一种新兴的技术应用，在赋能高等教育数字教材建设方面具有巨大的价值。
人工智能生成内容能够极大地丰富数字教材的内容库，通过算法和模型的处理，AIGC可以自动生成文字、图像、音频、视频等多种形式的教学资源，为教师和学生提供更加多样化的学习材料。
这些内容不仅具有高度的准确性和可信度，还能够根据学生的学习进度和兴趣进行个性化推荐，从而提高教学效果。
人工智能生成内容还能够提升数字教材的互动性，通过与智能教学系统的结合，AIGC可以实现与学生的实时交互，例如智能问答、虚拟实验等。
这种互动性不仅能够激发学生的学习兴趣，还能够帮助学生更好地理解和掌握知识。
人工智能生成内容在赋能高等教育数字教材建设的同时，也面临着一些挑战和问题。
如何保证生成内容的准确性和可信度？如何避免算法偏见和歧视？如何保护学生隐私和数据安全？这些都是需要认真研究和解决的问题。
惠普彩色激光多功能打印机用户指南说明书
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HP Color LaserJet Pro M479 用户指南
版权与许可
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2 纸盘 .......................................................................................................................................................................................................... 17 简介 .......................................................................................................................................................................................... 17 将纸张装入纸盘 1 ................................................................................................................................................................ 18 简介 ..................................................................................................................................................................... 18 将纸张装入纸盘 1（多用途纸盘） ............................................................................................................ 18 纸盘 1 纸张方向 ............................................................................................................................................... 20 将纸张装入纸盘 2 ................................................................................................................................................................ 22 简介 ..................................................................................................................................................................... 22 将纸张装入纸盘 2 ........................................................................................................................................... 22 纸盘 2 纸张方向 ............................................................................................................................................... 24 将纸张装入纸盘 3 ................................................................................................................................................................ 26 简介 ..................................................................................................................................................................... 26Fra bibliotek商标说明
中国智能语音行业竞争分析
消费级智能语音交互是人们接触智能语音最普遍的渠道，从手机语音助手、家庭智能音箱、智能耳机、智能电视、故事机 到智能车载等等，根据艾瑞《2020年中国智能物联网（AIoT）白皮书》，2018年消费级AIoT在总AIoT市场中占比68%， 市场规模达到1753亿元，作为最早显示出市场潜力的赛道，无论是硬件设备厂商还是互联网公司、AI公司都瞄准消费级智 能交互终端。而智能终端的背后还有广阔的生态，包括面向开发者的语音开放平台、语音操作系统及音频内容等等。
随 iPhone 4S 飞 、 搜 狗 语 Cortana，可在PC端使
发布
音智能助手 用，不再基于存储式问
科大讯飞发布 陆续上线 答，实现了对话
亚马逊智能音箱 Echo 搭 载 Alexa 发布
搜狗、科大讯飞 等企 业 宣 布 其 语 音 识 别准确率达到97%
小爱音箱累计语音交互 次数破百亿，小爱同学 内置于手环、蓝牙耳机、 电视、手表等硬件设备
语音助手发展历程
Google Assistant 伴 随
Google Home 发布，实
科大讯飞第二代汽车语音
现语音控制智能家居
助理发布，上线语音唤醒 科大讯飞前装智能网联
词、语音交互打断技术
车机发布，深度打通车
首个个人手机 国内虫洞语
机和车联网功能服务
助 理 Siri 诞 生 ，音 、 科 大 讯 微 软 推 出 个 人 助 理
20142016国内虫洞语陆续上线20182019中国智能音箱销量突破百科大讯飞第二代汽车语音劣理发布上线语音唤醒词语音交亏打断技术飞搜狗语cortana可在pc端使音智能劣手答实现了对话科大讯飞前装智能网联车机发布深度打通车机呾车联网功能服务诞生期探索期发展期201120122013首个个人手机劣理siri诞生音科大讯iphone4s发布科大讯飞发布第一代智能汽车语音劣理上线命令词语音识别系统2015亚马逊智能音箱echo搭载alexa发布2017智能语音劣手赋能多类智能终端构建全产业生态链消费级智能语音交亏是人们接触智能语音最普遍癿渠道从手机语音劣手家庭智能音箱智能耳机智能电视敀事机到智能车载等等根据艾瑞2020年中国智能物联网aiot白皮书2018年消费级aiot在总aiot市场中占比68市场规模达到1753亿元作为最早显示出市场潜力癿赛道无论是硬件设备厂商还是亏联网公司ai公司都瞄准消费级智能交亏终端
“python小课”社群营销背后的说服策略
渊一冤矩阵号曝光 任何一个广告要想以高效的方式进入人们的视野， 莫过于频繁高密度地出现在人们眼前，这不仅仅是引 起潜在用户注意的一个方式，也是商家摸索消费者态 度的一个必经之路。Python 小课选择以微信朋友圈和 公众号两个渠道为主要着力点，利用曝光效应让那些 非 专 业 人 士 在 不 知 不 觉 中 接 纳 “ python” 这 个 陌 生 的 名词，甚至潜移默化地将 python 视为一项日常办公的 必备技能。其中微信矩阵号的应用使 python 小课不仅 可以覆盖全领域中的每个目标用户，还可以起到分流、 互推的作用，其中矩阵号包括“嗨 python” “人工智能 python 营” “零基础开始学编程” “风变 python 训练营” 等。Python 小课的广告一般出现在“实用干货”类公 众号平台，或者以九图的形式镶嵌在朋友圈中，配上 逼真的头像和互动文字，让“刷屏”的用户们在无意 识 中 对 “ python” 产 生 天 然 的 亲 近 感 ， 不 动 声 色 地 营 造出“python”渗透在生活方方面面的错觉。 渊二冤拟态环境的建构 大众领域的说服者，尤其是广告商，擅长通过文
渊二冤用户的使用与满足 线上知识付费用户的内在使用需求能否得到满足， 将显著影响其继续付费的意向⑥。Python 小课在拉开与 其他“互联网小课”的距离上别具匠心，从文案宣传 就开始展示产品的差异性。从广告可知，python 小课 在宣传课程时的关键词为“零基础”“情景教学” “在线实操”，这些元素精准地满足了用户对购买课程 的期待：自我提升。根据“使用与满足理论”，受众被 视作有特定需求的个人，把他们的媒介接触活动看作 是基于特定需求动机来“使用”媒介，从而使这些需 求得到“满足”的过程⑦。 通过交互式 （聊天） 的上课模式，“python 小课” 最大限度地保证了媒介两端主题的互动和交流，为用 户提供了优质渠道而不仅仅是被动的“皮下注射”。根 据已公开的学员反馈，python 小课在课程设置上满足 了 （甚至是超额满足了） 受众的媒介印象，多数学员 的需求得到了满足，这为接下来的媒介选择和使用行 为埋下了伏笔。但是所谓“成就感”也具有一定的欺 骗性，“python 小课”课程设置的很多操作并不是通 过学员个人思考得来的，而是在界面中复制粘贴完成 老师已经给出的内容，或者照葫芦画瓢既有的思路。 可以说，8.9 元的体验课程虽然包含了足量的四节课， 但是要想达到宣传广告中所称的“入门 python”仍望 尘莫及，大多数人都被其中的修辞套路迷惑了。然而， 除了产品本身的营销策略外，“python 小课”能够在 网课市场中杀出重围与用户本身普遍急功近利的心态 更是息息相关。
基于paddlepaddle的识别开题报告
开题报告一、选题背景随着人工智能技术的不断发展，图像识别技术在各个领域得到了广泛应用，如人脸识别、车牌识别、商品识别等。
paddlepaddle作为国内领先的深度学习评台，提供了丰富的图像识别模型和工具，为开发者提供了便利。
二、选题意义本识别项目旨在基于paddlepaddle开发一个图像识别系统，通过结合深度学习技术和大规模数据训练，提高图像识别的准确率和速度，为用户提供更好的使用体验。
该项目的实施将有效推动图像识别技术的研究与应用，为行业发展和社会进步做出积极贡献。
三、选题内容1. 确定识别领域：本项目将重点关注人脸识别、车牌识别和商品识别等领域；2. 数据采集与预处理：对大规模图像数据进行采集和预处理，为后续模型训练提供支持；3. 模型选择与构建：结合paddlepaddle提供的图像识别模型和算法，构建适用于不同场景的识别模型；4. 模型性能优化：通过调参和模型融合等方法，提升识别模型的准确率和速度；5. 系统部署与性能测试：将优化后的识别模型集成到系统中，并进行性能测试和稳定性评估。
四、技术路线1. 数据采集与预处理：利用网络爬虫技术和开放数据源，采集人脸、车牌和商品的图像数据，并进行数据清洗和标注；2. 模型选择与构建：选择ResNet、VGG等经典的图像识别模型，在paddlepaddle评台上进行模型构建和训练；3. 模型性能优化：通过学习率调整、网络剪枝等方法，优化模型的性能；4. 系统部署与性能测试：将优化后的模型部署到服务器上，进行并发性能测试和实际场景测试。
五、进度安排1. 第一阶段（1-2周）：完成数据采集和预处理工作；2. 第二阶段（3-5周）：选择并构建图像识别模型，并进行初步性能测试；3. 第三阶段（6-8周）：深入优化模型性能，并完成系统部署和性能测试；4. 第四阶段（9-10周）：整理项目文档、撰写技术报告、准备毕业答辩。
六、预期成果1. 完成一个基于paddlepaddle的图像识别系统原型，实现对人脸、车牌和商品的自动识别；2. 在常见数据集上取得较高的识别准确率，满足实际应用需求；3. 撰写一篇学术论文，并提交至相关期刊或会议；4. 参加学校的毕业设计答辩，并取得优异成绩。
实用软件工程思政案例11 PaddlePaddle
智能分拣机
• 使机器具备从形状、大小、色泽、光洁度等多维度对水果实行综合判断能 力，通过自动化的方式快速准确地完成水果分级
新冠肺炎期间的贡献
• 抗疫上，肺部CT是新冠肺炎筛查和诊断的重要依据，但抗疫时期医院工作紧张，诊断、病情发展 跟踪、治疗效果评估等等任务都落在了医疗影像上。但人工阅片显然在效率上有限，并且难以满 足一些精细对比需求。
PADDLE PADDLE 飞桨简析
飞桨——你看不见的背后支撑
Apollo自动驾驶技术 2020世界人工智能大会最高荣誉SAIL奖 全球GLUE新排名中以90.9的分数再登榜首的文心ERNIE 小度助手“
闻说双飞桨，翩然下广津
朱熹《即事有怀寄彦辅仲宗二兄二首其二》
“飞桨” ——“很快的快船”，飞桨助推AI走得更快更远。
”ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
AI 框架
• AI 这里特指 深度学习
• 神经网络 反向求导 重复性工作较多
• AI框架给开发者提供构建神经网络模型的数学操作，把数学 表达，转换成计算图。
“
深度学习框架在AI领域是PC时代的操作系统
”
通过开源框架吸引开发者，孕育未来的AI时代现象级产品与应用，是建立AI生态型企业的必由之路。
破局点
qt使用paddleocr的实例
Qt使用PaddleOCR的实例1. 引言在图像处理和文字识别领域，OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一项重要的技术。
PaddleOCR是一个基于PaddlePaddle深度学习框架的开源OCR工具库，提供了丰富的OCR功能和模型。
Qt是一种跨平台的C++应用程序开发框架，结合Qt和PaddleOCR可以方便地实现图像文字识别功能。
本文将介绍如何在Qt应用程序中使用PaddleOCR进行图像文字识别。
我们将使用Qt的图形界面进行用户交互，并通过PaddleOCR对用户选择的图像进行文字识别。
下面将详细介绍实现的步骤。
2. 环境准备在开始之前，需要准备好以下环境：•Qt 5.15或更高版本•PaddlePaddle 2.0或更高版本•PaddleOCR 2.0或更高版本确保已经在系统中正确安装了Qt和PaddleOCR，并且能够正常运行。
3. 创建Qt应用程序首先，打开Qt Creator并创建一个新的Qt Widgets应用程序项目。
在创建项目时，选择适当的项目名称和位置。
创建完成后，Qt Creator会自动生成一个默认的主窗口界面，我们可以在此基础上进行修改。
4. 设计用户界面在Qt Creator的设计视图中，我们可以通过拖放和调整控件来设计用户界面。
根据实际需求，我们可以添加按钮、标签、图像显示区域等控件。
在本例中，我们添加了一个按钮用于选择图像文件，一个标签用于显示选择的图像，以及一个文本编辑框用于显示识别的文字结果。
5. 实现图像选择功能我们需要为选择图像的按钮添加一个点击事件处理函数。
在函数中，我们将使用Qt的文件对话框来让用户选择图像文件，并将选择的文件路径显示在标签中。
以下是一个示例的实现代码：void MainWindow::on_selectImageBtn_clicked(){QString imagePath = QFileDialog::getOpenFileName(this, tr("选择图像"), "",tr("图像文件 (*.png *.jpg *.bmp)"));if (!imagePath.isEmpty()){ui->imageLabel->setPixmap(QPixmap(imagePath));ui->imageLabel->setScaledContents(true);}}在代码中，on_selectImageBtn_clicked是按钮的点击事件处理函数。
《用Python轻松设计控制系统》随笔
《用Python轻松设计控制系统》阅读随笔目录一、前言 (2)二、Python基础知识 (2)2.1 Python语言特点 (4)2.2 Python基本语法 (5)三、Python控制结构 (5)3.1 条件控制 (7)3.2 循环控制 (8)四、Python函数 (9)4.1 函数定义与调用 (11)4.2 参数传递 (12)4.3 返回值 (13)五、Python模块与库 (14)5.1 模块与包 (15)5.2 常用Python库 (17)六、Python与硬件的交互 (18)七、项目实践 (19)7.1 自动浇花系统 (21)7.2 简单的楼层控制系统 (22)八、总结与展望 (23)一、前言在当今科技高速发展的时代，计算机技术已经渗透到了我们生活的方方面面。
Python作为一种简单易学的编程语言，已经成为了许多人学习和实践的首选。
本书《用Python轻松设计控制系统》旨在帮助读者快速掌握Python编程基础，并通过实际案例和项目应用，引导读者深入了解控制系统的基本原理和设计方法。
本书共分为五个部分，从基础知识到实际应用，逐步深入地讲解了Python编程语言的语法、数据结构、函数、模块等内容，以及控制系统的基本概念、数学模型、控制策略等。
在每一部分中，我们都结合了大量的实例和项目，让读者在理论学习的同时，能够更好地理解和掌握实际应用中的技巧和方法。
本书还特别注重培养读者的动手能力和创新能力，在每个章节的我们都会提供一些实践性的编程任务和项目，让读者在完成任务的过程中，将所学知识运用到实际问题中，提高自己的编程水平和解决问题的能力。
二、Python基础知识作为一个强大的编程语言，Python被广泛应用于数据科学、机器学习、网络开发以及控制系统设计等多个领域。
在开始探索如何使用Python设计控制系统之前，掌握一些基础的Python知识是必要的。
语法结构：Python的语法相对简洁易懂，其代码块通过缩进进行区分，这是Python语法的一大特色。
openai原理
openai原理
OpenAI是一家技术公司，专注于人工智能和机器学习，旨在利用人
工智能来改善人类生活和预防未来的灾难。
OpenAI的主要目的是让计算
机和机器人能够学习如何模仿人类，操纵和理解自然语言，模拟常见情况，以及使用学习技术来处理无限复杂的任务。
OpenAI使用深度强化学习（DRL）和自动微分（AD）技术来解决这些
问题。
深度强化学习是一种机器学习方法，它有助于机器学习系统了解环境，学习应对环境中的变化，并奖励有效的行为。
自动微分技术允许计算
机自动学习特定的参数，从而可以更快的学习。
OpenAI使用这些技术来
研究人工智能，以帮助机器学习如何更有效地实现功能化的任务。
FANUC机器人PAYLOAD设置
附件八机器人PAYLOAD设置1、概述机器人的有效负载是指机器人法兰盘上工具和工件的重量。
如果在软件安装时没有设置正确的机器人有效负载或者由于更换法兰盘上的工具或工件而引起的有效负载改变，必须设置机器人的有效负载。
最多可以设置10个有效负载列表，通过有效负载设置界面和使用示教程序指令来指定负载，在MOTION PERFORMANCE界面下设置有效负载列表。
2、设置当前有效负载进度表1）手动设置当前有效负载进度表条件：•SRDY 置on•没有运动命令•$PARAM_GROUP[].$MOUNT_ANGLE没有被设置•机器人 mastering/calibration 已经完成步骤：1、MENUS----SYSTEM----F1 [TYPE]---- Motion，进入图1所示界面：图12、按F5 SETIND，出现图2界面，输入要激活的有效负载的号码，然后回车来确认图22）用示教指令来设置当前的有效负载条件：•指定的负载必须是已经设置好的•当多组应用时，必须使用PAYLOAD[GPx:y] 指令来选择适当的负载, y指负载号码，x指组号步骤：1. 在编辑界面按NEXT----F1 [INST]---- Payload---- PAYLOAD[...]2. 输入负载号图33、设置有效负载进度表有两种方式来设置：•手动输入•自动估算1）手动输入在图1显示的画面中，按F3 DETAIL出现图4界面，这各项中输入数据图4项目描述Schedule No [ ] 显示 payload 列表号PAYLOADUnits: kg手臂终端工具的重量PAYLOAD CENTERXUnits: cm负载的重心在法兰盘中心上下的偏置，法兰盘中心上方为正值PAYLOAD CENTERYUnits: cm 负载的重心在法兰盘中心两侧的偏置，代表从法兰盘的后面这个角度来看相对法兰盘中心右侧为正值PAYLOAD CENTERZUnits: cm负载的重心在法兰盘中心的偏置，法兰盘往外为正值PAYLOADINERTIA XUnits: kgfcms^2 负载绕着平行于工具坐标系X方向以及穿过负载重心的轴旋转时的转动惯量PAYLOADINERTIA YUnits: kgfcms^2 负载绕着平行于工具坐标系Y方向以及穿过负载重心的轴旋转时的转动惯量PAYLOADINERTIA ZUnits: kgfcms^2 负载绕着平行于工具坐标系Z方向以及穿过负载重心的轴旋转时的转动惯量2）自动估算1）在图1显示的画面中，按Next----IDENT，出现图5界面MOTION/PAYLOAD IDGroup 1 图5中各项的说明Schedule No[ 1]:[**************]1 PAYLOAD ESTIMATION Previous Estimated value (Maximum) Payload [Kg] : 0.00 ( 165.00) Axis Moment [Nm]J4: 0.00E+00 ( 9.02E+02)J5: 0.00E+00 ( 9.02E+02)J6: 0.00E+00 ( 4.41E+02) Axis Inertia [Kgf cm^2]J4: 0.00E+00 ( 8.82E+05)J5: 0.00E+00 ( 8.82E+05)J6: 0.00E+00 ( 4.41E+05)2 MASS IS KNOWN [NO ] 165.000 [Kg]3 CALIBRATION MODE [OFF]4 CALIBRATION STATUS ****图5项目描述PAYLOADESTIMATION这项能自动估计有效负载MASS IS KNOWN这项让你设置是否知道重量，范围为0～999.99Kg CALIBRATIONMODE允许校验机器人CALIBRATIONSTATUS指示机器人是否做过校验2）按Next----F4 DETAIL---- F3 DEFAULT ， 3）按F2 POS.2---- F3 DEFAULT ，出现图6界面 出现图7界面MOTION/ID POS1 MOTION/ID POS2Group 1 Group 11 POSITION for ESTIMATION POSITION1 1 POSITION for ESTIMATION POSITION2J1 <**********> J1 <**********>J2 <**********> J2 <**********>J3 <**********> J3 <**********>J4 <**********> J4 <**********>2 J5 < -90.000> 2 J5 < 90.000>3 J6 < -90.000> 3 J6 < 90.000>J7 <**********> J7 <**********>J8 <**********> J8 <**********>J9 <**********> J9 <**********>4 SPEED Low < 1%> High <100%> 4 SPEED Low < 1%> High <100%>5 ACCEL Low <100%> High <100%> 5 ACCEL Low <100%> High <100%>图6 图7图6、图7中各项的说明4其置ON ，移动光标至Calibration Status ，按F4 EXEC ，将看到下图Robot moves and estimates. Ready?YES NO按项目 描述POSITION FOR ESTIMATION 此项能够被修改，取决于你是否要POSITION1或POSITION2来估计J5Default: -90.000此项显示J5轴位置 J6Default: -90.000此项显示J5轴位置 SPEEDRange: 1% - 100%Low default: 1%High default: 100%此项显示了最低和最高速度 ACCELRange: 1% - 100%Low default: 1%High default: 100% 此项显示了最低和最高加速度速率。
Paddle技术开源介绍
Sequence序列模型 (实现)
• 将含有序列(RNN)的神经网络的其他层和普通神 经网络一样对待。直到遇见 RNN • 打散聚合
– 将序列输入打散成单个时间步的输入。输入给RNN – 执行RNN内部的所有层 – 再将RNN的输出聚合成Sequence输出
• 使用Memory共享状态
• 支持任意复杂的RNN结构PaddlePaddle在PaddlePaddle是啥？
• 什么是深度学习
– 什么是机器学习？ – 什么是浅层学习？ – 深度学习的优势是？
• PaddlePaddle整体架构 • PaddlePaddle是实现时的一些思考
什么是深度学习？
• 深度学习是机器学习的一个分支 人工智能
– 多层复杂计算结构
• 参数分块 • 点对点通信 • 数据分布
机器1 PServe r 机器2 PServe r 机器3 PServe r 机器4 PServe r
Trainer
Trainer
Traine r
Traine r
Data
多机并行架构(网络均衡)
机器1 PServe r 机器2 PServe r
Trainer
PaddlePaddle Team
• 小而美的团队
– 10人左右 – 系统工程师为主 – 全部使用Github办公
PaddlePaddle是啥ePaddle是一个性能优先、灵活 易用的平台，是一个务实的平台，是 一个已经解系统PaddlePaddle。
Trainer
每一个机器的网络通信是均衡的
多机并行架构 （功能）
ParameterServer(参数服务器) 优化参数: 参数 <- 参数 – 学习率 * 梯度 下 载 参 数 上 传 梯 度 Trainer(训练器) (GradientMachine)
2018百度世界大会正式召开全面加速AI应用落地
2018百度世界大会正式召开全面加速AI应用落地
佚名
【期刊名称】《微型计算机》
【年(卷),期】2018(000)033
【摘要】11月1日,2018 百度世界大会在北京召开。
本次大会以“Yes, AI Do”为主题,百度全方位向公众展示了AI技术应用,以及创新产品发布。
AI应用的全面落地自然离不开AI技术的积累。
2016年9月,百度大脑全面亮相—它代表着百度积累多年的AI技术。
经过近几年的不断完善,百度大脑已经成为百度AI技术的集大成者,它带动了百度业务的升级,也推动了社会智能化升级,DuerOS和Apollo平台的背后也有着百度大脑的支持。
在本次大会上,百度大脑发布技术全面领先的深度学习全功能套件PaddlePaddle Suite,从核心框架、模块及组件、服务平台三部分满足深度学习开发的多种需求,并且百度的自动化深度学习工具AutoDL也进入了2.0时代。
【总页数】1页(P48-48)
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.技术赋能行业AI创新落地加速——百度发布"小度在家"智能视频音箱 [J], 李浩
2.开放协同共建生态推动AI落地应用——“智涌钱塘”2018 AI Cloud生态国际峰会在杭召开 [J], ;
3.华为云发布国内首个AI市场,加速企业AI应用落地 [J],
4.百度云OpenEdge加速AI应用落地 [J], ;
5.华为云EI工业智能体2.0正式发布加速工业场景AI落地 [J],
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paddledetection的发展史
paddledetection的发展史
paddledetection是飞桨深度学习框架中的一个重要模块，主要用于目标检测任务。
它的发展历程可以分为以下几个阶段：
1. 基于单一模型的目标检测：最初的paddledetection是在2018年推出的，当时它采用的是单一模型的方式进行目标检测，性能表现较为一般。
2. 基于Faster R-CNN的目标检测：2019年，paddledetection 更新了算法，采用了Faster R-CNN算法来进行目标检测，取得了较好的性能表现。
3. 基于YOLOv3的目标检测：2020年，paddledetection再次更新了算法，采用了YOLOv3算法来进行目标检测，在速度和准确率方面都有了很大的提升。
4. 基于EfficientDet的目标检测：2021年，paddledetection 再次更新了算法，采用了EfficientDet算法来进行目标检测，取得了当时最优秀的性能表现。
总的来说，paddledetection的发展历程中，不断借鉴了当前最先进的目标检测算法，不断更新和改进，使得它在目标检测领域不断取得了新的成果。
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AlphaFoldAI深度学习模型药物设计效果验证
AlphaFoldAI深度学习模型药物设计效果验证AlphaFoldAI是一种先进的深度学习模型，它在蛋白质结构预测领域崭露头角。
随着其成功预测出准确的蛋白质结构，人们开始思考是否可以将AlphaFoldAI应用于药物设计中，以提高药物研发的效率和成功率。
因此，本文将探讨AlphaFoldAI深度学习模型在药物设计效果验证方面的潜力。
药物研发是一项耗时且困难的任务。
传统的药物设计方法需要通过试错和大量实验来进行，这不仅费时费力，而且并不能保证最终获得有效的药物。
因此，寻找一种高效的药物设计方法是当务之急。
在这方面，AlphaFoldAI提供了一种新的思路。
AlphaFoldAI基于深度学习模型，通过分析蛋白质序列和结构之间的关系，能够预测出准确的蛋白质结构。
这项技术的重要突破揭示了蛋白质序列和结构的联系，进而为药物设计提供了新的工具。
在药物研发中，蛋白质是重要的作用靶点，因此准确的蛋白质结构预测对于设计有效药物至关重要。
利用AlphaFoldAI进行药物设计的关键在于结合蛋白质结构预测和分子模拟技术。
蛋白质结构预测可以指导我们了解靶点的空间结构，进而识别出与之相互作用的药物。
分子模拟则可以模拟药物与蛋白质的相互作用过程，从而推测药物在蛋白质中的活性和亲和力。
通过结合这两种技术，我们可以更精确地设计高效的药物。
基于AlphaFoldAI的药物设计方法可以大大缩短药物研发的周期。
传统的药物设计通常需要进行大量的实验，而AlphaFoldAI能够通过计算模拟快速预测出蛋白质的结构和药物的相互作用情况。
这种高效的预测使得研究人员能够更快速地设计并筛选出候选药物，从而加快了药物研发的进程。
除了缩短研发周期外，AlphaFoldAI还能提高药物研发的成功率。
传统的药物研发方法需要大量试错，而AlphaFoldAI能够提供准确的蛋白质结构预测，从而减少了不必要的试错过程。
这样，研究人员将更有可能设计出具有高效活性的药物，并将其进一步优化。
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据 悉 ，百 度 ＰａｄｄＩｅＰａｄｄＩｅ是 一 款 分 布 式 深 度 学 习平 台 ， 于 ２０１６年 正 式 开 源 ， 易 学 易 用 、 高 效 灵 活 、 开 放 彻 底 是 它 的 突出特征。 目前 ，ＰａｄｄＩｅＰａｄｄＩｅ已在社 区活跃度、易学易用 及 工 业 应 用 三 方 面取 得 了 突破 性 进 展 。
深 度 学 习 人 才 储 备 被 看 作 一 个 公 司是 否 能 在 人 工 智 能 的 浪潮 中留存 一席之地 的重 要依据。 喻友 平介 绍，为了培养更 多 深 度 学 习领 域 人才 ， 百 度 组 建 ＰａｄｄＩｅＰａｄｄＩｅ］ＪＩＩ练 营 助 力 开 发 者 转 型 深 度 学 习工 程 师 ， 并 在 去 年 发 起 了 国 内 第 一 个 深 度 学 习教 育 联 盟 ，全 方 位 支 持 深 度 学 习 人 才 培 养 。 同 时 ，百 度 还 在 本 月 发 起 了 ＰａｄｄｌｅＰａｄｄｌｅ ＡＩ大赛 ，设 立 ｌ０万 元 作 为 奖金 支 持 ， 目前 约 有 １７０多个 来 自全 世 界 的 队伍 参 赛 。
深度 学习框 架是人 工智能产业链的重要一环 。喻友 平介 绍 ，深度学 习已经成为 国家战略的一部分 ，谷歌 、微软 、亚 马逊等行 业 巨头均在加 为开发者提供最适合 中国国情的开源深度 学习平 台，最 大程度地满足 中国开发 者的 需要。
对 于 ＰａｄｄＩｅＰａｄｄｌｅ开 源 社 区 的 建 设 ， 喻 友 平 表 示 ， ＰａｄｄＩｅＰａｄｄｌｅ是 一 个 由 内至 外 真 正 的开 源 社 区 ，社 区里 人 人 都 是 主 人 翁 ，百 度 欢 迎 所 有 开 发 者 共 同 参 与 交 流 。 据 介 绍 ， ＰａｄｄＩｅＰａｄｄＩｅ的 代 码 贡 献 者 有 三 分 之 二 是 百 度 以外 的 工 程 师 ，足 见 其 开 放 度 与 包 容性 。
开源 以来 ，ＰａｄｄＩｅＰａｄｄＩｅ技术 能力持续升级 ，推 出新一 代 深 度 学 习框 架 ＰａｄｄＩｅＰａｄｄ【ｅ Ｆｌｕｉｄ，并 与 Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ合 作 了 ＰａｄｄＩｅＰａｄｄｉｅ ＥＤＬ弹 性 深 度 学 习。 ＰａｄｄＩｅＰａｄｄ【ｅ Ｆｌｕｉｄ提 供高级语 言中的ｗｈｉｌｅ和 ＿ｆ等控制 流结 构提升使用 者的开发效 率 ， 同 时 将 利 用 编 译 优 化技 术保 证 计 算 性 能 。 ＰａｄｄＩｅＰａｄｄＩｅ ＥＤＬ是 全 球 首 个 支 持 弹 性 作 业 调 度 的 开 源 ＡＩ云 解 ；央方 案 ，通 过 与 Ｋｕｂｅ ｒｎｅｔｅｓ合 作 实 现 弹 性 作 业 调 度 充 分 利 用 机 群 计 算 资 源 。
不 断 提 升 技 术 性 能 、 加 速 工 业 应 用 的 同 时 ， 百 度 已 将
ＰａｄｄｌｅＰａｄｄＩｅ开 源 框 架 彻 底 开 放 ，包 括 从 基 础 训ｌ练 到 预 测 、 分 布 式 的 整 套 架 构 。 “我 相 信 百 度 是 深 度 学 习 开 源 做 得 最 彻 底 的 ， 目的 是 让 深 度 学 习 帮 助 更 多企 业 和 开 发 者 。 ” 喻 友 平 表 示 。 通 过 一 年 多 的快 速 发 展 ， ＰａｄｄＩｅＰａｄｄＩｅ已经 成 为 日前 全球开发热度 （用Ｇｉｔｈｕｂ ｐｕｌｌ ｒｅｑｕｅｓｔ数量衡量）增速最 高的 开 源 深 度 学 习 平 台 。
ＳＰＥＣＩＡＬ ＲＥＰＯＲ引开发者热议
深度 学习是人 工智能的核 心驱动之一 ，逐 渐展现 出爆发 态势。１月１３日，在ＡＩＣｏｎ全球符合 中国开发者需要 的开源深度学习平 台。
喻 友 平 介 绍 ， ＰａｄｄＩｅＰａｄｄＩｅ开 源 框 架 的 训 练 部 分 支 持 浏 览 器 、 客 户 端 等 多种 方 式 调 用 ； 目前 ＰａｄｄＩｅＰａｄｄＩｅ已经 深 度 学 习算 法 ， 同 时 支 持 ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＦＰＧＡ等 多款硬件 ；作为一款并行分布式深度学 习平台 ，ＰａｄｄｌｅＰａｄｄｌｅ支持 多机 多卡并行 、数据并行、模型 并 行 等 ， 也 支持 私有 化 的 部署 。
在 工 业 应 用 方 面 ， ＰａｄｄＩｅＰａｄｄＩｅ目 前 已 开 放 近 ２０种 工 业 级 模 型 ， 包 括 点 击 率 预 估 、 语 音 识 别 、 文 本 分 类 、 图 像 分 类 、 机 器 翻 译 、 物 体 识 别 等 ，并 广 泛 应 用 于 百 度 内 外 部 产 品 中 。 比 如 通 过 ＰａｄｄＩｅＰａｄｄＩｅ的 开 源 模 型 对 影 响 销 量 的 变 量 进 行 组 合 计 算 ， 商 家 从 而 预 测 判 断 进 货 量 ， 而 这 一 应 用 ， 已经 与 中 国 民族 便 利店 品牌 Ｔｏｄａｙ达成 落地 。 此 外 ，利 用 ＰａｄｄＩｅＰａｄｄｌｅ平 台为 桃 农 制 造 的一 台智 能 桃 子 分 拣 机 可 以 实 现 智 能 分 拣 ， 分 桃 准 确 率 已 达 ９Ｏ％ 以 上 ， 极 大 提 高 了 人 工 效 率 。 可 以想 象 ， 在 百 度 的 不 断 推 动 下 ， 深 度 学 习技 术 将 与 更 多 行 业 产 生 化 学 反应 ，打 造 更 多智 能 场 景 。