产业级深度学习开发套件应用实践
创新创客智能硬件平台说明书
智慧工厂挑战赛赛具介绍（创新创客智能硬件平台）百度飞桨北京博创智联科技有限公司2022年3月1、赛项说明：2022年（第15届）大赛作品共分15大类，其中包括：（5）人工智能应用。
人工智能应用类包含以下小类：（1）人工智能实践赛。
（2）人工智能挑战赛。
北京博创智联携手百度飞桨共同支持：人工智能挑战赛——智慧工厂挑战赛2、赛具介绍：赛事推荐平台：搭载百度PaddlePaddle框架（包括EasyDL云服务）的博创智联“创新创客智能硬件平台”3、报名方式：大赛介绍网站：/2022/Default_C.aspx?id2=7大赛报名网站：博创官网赛事合作介绍：https:///a/news/333.html4、大赛支持网站：魔法学院：https://5、大赛配件商城：魔法师商城：https://6、赛具联系方式：张经理：132****1001185****00827、本直报赛区联系人咨询：联系人：李骏扬邮箱：***************.cn电话：173****2417一、设备简介i.MX8主控板百度EdgeBoard嵌入式AI计算卡（FZ3）（选配）外围模块、配线、电源等1．平台硬件整体采用模块化设计。
既可以满足高校计算机类、电子自动化类、电气信息类、人工智能、嵌入式、物联网、机器人等专业教学需求；又适用于相关专业的科研工作、创新创业、毕业设计、各类学生竞赛与就业培训等；2．平台主控核心CPU采用目前市场上主流的NXP公司i.MX8处理器，具有图像硬件加速器与原生千兆以太网，其它CPU采用市场主流的意法ARM®Cortex™M3STM32F103ZET6以及百度EdgeBoard FZ3板卡即Xilinx的Zynq UltraScale+MPSoCs EG系列XAZU3EG-1SFVC784I芯片；3．提供灵活多样的传感器模块，包含声、光、热、电、力等各种类型，可以方便的自由组合，完成各种传感器的数据采集；结合控制器和百度云平台，实现智慧工厂情景模式；4．提供配套在线学习平台，https:///，可以满足学生在线学习的需要。
人工智能实训器材和课程概述
人工智能实训器材和课程概述人工智能实训器材和课程概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为当前科技界的热门话题，正迅速推动着社会的变革和发展。
为了满足人工智能领域的需求，许多高等学府和培训机构纷纷推出了人工智能实训课程，以便培养出更多优秀的AI人才。
本文将对人工智能实训器材和课程进行概述，帮助读者更好地了解该领域的培训内容。
一、人工智能实训器材概述在人工智能实训过程中，适合本科生和研究生的实训器材是非常重要的。
从基本的实验装置到先进的设备，这些器材为学习者提供了实践和体验的机会，有助于提升他们的技能和知识水平。
以下是一些常见的人工智能实训器材：1. 嵌入式开发板：例如Arduino、Raspberry Pi等，这些开发板可以用于学习和实践各种人工智能算法和技术。
2. 机器人平台：例如Turtlebot、Pepper等，这些机器人平台可以用于演示和测试各种人工智能技术，如机器人导航、目标识别等。
3. 智能传感器：例如摄像头、激光雷达等，这些传感器可以用于采集实时数据，从而应用于数据分析和机器学习等领域。
4. 开发套件：例如TensorFlow、PyTorch等，这些开发套件提供了各种人工智能算法和工具，便于学习和实践。
以上只是一些常见的人工智能实训器材，随着技术的进步和发展，新的器材也不断涌现。
通过这些实训器材的学习和实践，学员可以更好地理解和应用人工智能技术，提高自己在该领域的竞争力。
二、人工智能实训课程概述人工智能实训课程旨在教授学员人工智能相关的基础知识和实践技能，引导他们掌握人工智能领域的核心概念和方法。
下面是一个典型的人工智能实训课程大纲：1. 人工智能概述：介绍人工智能的定义、起源和发展历程，以及人工智能在各个领域的应用。
2. 机器学习：介绍机器学习的基本概念和算法，包括监督学习、无监督学习和增强学习等。
3. 深度学习：介绍深度学习的原理和方法，重点讲解神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。
xilinx驱动方案
xilinx驱动方案Xilinx是一家全球领先的可编程逻辑器件（FPGA）和深度学习处理器（ACAP）供应商。
作为一家创新型的半导体公司，Xilinx致力于为客户提供高性能、低功耗和高适应性的解决方案。
在这篇文章中，我们将探讨Xilinx的驱动方案以及其在不同领域的应用。
一、什么是Xilinx驱动方案Xilinx驱动方案是基于Xilinx平台的硬件和软件集成开发环境，为开发人员提供丰富的工具和资源，以便设计、构建和部署高性能的应用解决方案。
这些方案主要包括：1. Vivado开发套件：Vivado是一套完整的设计环境，支持FPGA的设计、仿真和综合。
它提供了直观而强大的界面，使设计人员能够快速创建和调试复杂的电路。
2. PetaLinux嵌入式开发套件：PetaLinux是一个基于Linux的嵌入式开发工具，专为基于Xilinx器件的嵌入式系统设计而开发。
它提供了完整的Linux源码、驱动程序和工具链，方便开发人员进行软件开发和系统集成。
3. SDSoC开发环境：SDSoC是一个面向系统设计者的开发环境，可以将C/C++代码转化为高性能的硬件加速器。
它通过自动化的编译和优化过程，使开发人员能够更轻松地使用FPGA来加速应用程序的运行。
4. SDAccel开发环境：SDAccel是一个面向开发者的加速应用程序开发环境，结合了软件编程模型和硬件加速技术。
它支持OpenCL编程模型，使开发人员能够使用高级语言进行开发，并在FPGA上实现高性能计算加速。
二、Xilinx驱动方案的应用Xilinx驱动方案广泛应用于各个领域，下面将介绍其中几个典型的应用案例：1. 通信与网络：Xilinx驱动方案在通信与网络领域中发挥着重要的作用。
例如，在5G通信中，Xilinx的FPGA可以通过高速数据传输和实时处理来提供更高的带宽和低延迟。
此外，Xilinx还提供了各种网络接口协议的IP核，如Ethernet、PCIe等，用于实现高性能的数据传输。
2019年工业互联网深度研究报告之应用报告
二、机械行业 ................................................................................................................................................................................................... 08 三、能源行业.................................................................................................................................................................................................... 12 四、石化行业.................................................................................................................................................................................................... 16 五、电子行业.................................................................................................................................................................................................... 20 六、家电行业.................................................................................................................................................................................................... 24 七、钢铁行业.................................................................................................................................................................................................... 28 八、交通运输设备行业.................................................................................................................................................................................. 32
深度学习技术的商业化应用研究
深度学习技术的商业化应用研究随着科技的快速发展，机器学习和人工智能技术越来越受到关注，其中深度学习技术的商业化应用也成为研究的热点和趋势。
在这篇文章中，我们将探讨深度学习技术在商业领域的应用，以及它们在不同的行业中的成功案例。
一、深度学习技术的概述深度学习是机器学习的一个分支，它基于人工神经网络的模型，通过样本数据的学习和反馈，来自动化地提取数据的特征，从而实现高度的准确性和泛化能力。
深度学习技术的核心在于多层次的神经网络结构，它能够从大量的数据中学习更加有效的表示和抽象，从而实现各种任务的自动化处理。
在深度学习技术中，卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络是常用的模型结构，它们被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理和推荐系统等领域。
不仅如此，深度学习技术还是实现人工智能的重要途径，它能够模拟人类的神经系统，从而实现更加智能化和自适应的机器学习。
二、深度学习技术在商业领域的应用1. 图像识别和视频分析深度学习技术在人脸识别、物体检测和图像分类等方面具有非常大的优势。
例如，阿里巴巴的“盲盒物语”AR游戏，它采用了深度学习技术实现了实时的人脸识别和三维场景的构建，从而让用户更加身临其境地体验游戏。
另外，深度学习技术还可用于视频分析和监控，例如在城市安保、海底油气勘探和无人机航拍等领域具有重要意义。
2. 自然语言处理和机器翻译深度学习技术在自然语言处理和机器翻译方面也非常有潜力。
例如，谷歌的“神经机器翻译”系统就采用了深度学习技术，实现了人类水平的翻译效果。
此外，深度学习技术还可以用于文本分类、语音识别和智能问答等领域，有望帮助企业更好地理解用户意图和提供更好的服务。
3. 推荐和个性化服务深度学习技术在推荐和个性化服务方面也发挥了重要作用。
例如，网易云音乐的推荐系统采用了深度学习技术，能够根据用户的个性化偏好来推荐更加贴合用户口味的音乐。
除此以外，深度学习技术还可应用于电商推荐、在线广告和金融风控等领域，有望提高企业的文字素质和竞争力。
新华三产教融合深度校企合作解决方案
新华三产教融合，深度校企合作解决方案来自IDC的预测显示，到2020年，全球数字化转型相关行业的增加值将达到18万亿美元，数字化转型的发展趋势十分明显，数字化转型已经对每个产业产生了深刻的影响。
《中国数字经济发展与就业白皮书 (2018年)》发布显示：2017年我国数字经济总量达到27.2万亿元，占GDP比重达到32.9%，同比提升2.6个百分点。
在云计算、大数据和人工智能等新技术推动下，未来5-10年是数字经济蓬勃发展时期，这方面人才培养和供给压力非常紧迫。
国务院、教育部对产教融合提出了明确要求和发展方向，支持引导企业深度参与院校教育教学改革。
新华三深度校企合作方案，致力于为院校数字化知识快速更新提供帮助和支持，解决数字化人才培养和供给不足与爆发的产业人才需求之间的矛盾，打造产、学、研、工、创一体化的深度校企合作模式，推进产教融合，成为院校数字化人才培养的最佳合作伙伴。
新华三深度校企合作方案以数字化大学专业建设为核心，在开展学历教育基础上，可以向非学历培训数字化职业教育基地和数字化协同创新平台方向发展。
与高校人才培养、社会服务、科学研究三大主要职能相匹配。
产教融合和深度校企合作方案数字化大学专业建设（学历教育）：由新华三与院校共同制定人才培养方案，提供专业课程建设、“双师”培养、实训室建设、就业服务四大类服务，提高教学与行业应用、实践场景的紧密结合，培养符合行业发展需要的人才。
在本科类院校通过“双育双创”基地进行合作，在高职院校通过“数字工匠”融合人才培养基地进行合作。
数字化职业教育基地（非学历培训）：依托新华三大学在商业管理、IT管理和技术人才培养方面的资源和优势，结合产业发展需求和政府、社会、企业等培训需求，与院校合作建立教育培训基地，为政府、企事业单位培养数字化管理人才、技术人才，并提供技能认证。
数字化协同创新平台（创新创业）：共建产学研协同创新平台，带动校企双方理念创新、技术创新、模式创新、机制创新，建立资源共享平台和工作室，引入行业、企业资源，开展科研项目合作、服务业务外包、数字化项目建设等多方面合作，努力创造社会价值和经济价值，服务地方经济发展。
全栈实训报告
一、实训背景随着互联网技术的快速发展，全栈工程师已经成为当前IT行业的热门职业。
全栈工程师具备前端和后端开发能力，能够独立完成项目开发。
为了提升自己的全栈开发技能，我参加了为期一个月的全栈实训课程。
二、实训目的1. 掌握全栈开发的基本概念和技能；2. 熟悉前端和后端开发工具，提高开发效率；3. 了解项目开发流程，提升团队协作能力；4. 培养独立解决问题的能力，提高自己的职业素养。
三、实训内容1. 前端开发（1）HTML5、CSS3和JavaScript基础知识实训过程中，我学习了HTML5、CSS3和JavaScript的基本语法，掌握了标签、属性、选择器和事件处理等基本概念。
通过编写简单的页面，熟悉了网页布局和样式设计。
（2）框架与库学习了Vue.js、React和jQuery等前端框架和库，掌握了组件化开发、状态管理和DOM操作等高级技巧。
通过实际项目，提高了代码的可维护性和可扩展性。
（3）响应式设计了解了响应式设计的基本原理，学会了使用Bootstrap、Flexbox等工具实现跨设备适配。
提高了用户体验，使网站在PC端、平板端和手机端都能良好展示。
2. 后端开发（1）服务器端编程语言学习了Node.js、Python和Java等后端编程语言，掌握了基本的语法和编程规范。
通过编写服务器端代码，实现了数据存储、业务逻辑处理和接口设计等功能。
（2）数据库技术学习了MySQL、MongoDB和Redis等数据库技术，掌握了数据表设计、数据存储和查询优化等技能。
通过实际项目，提高了数据管理和性能优化能力。
（3）框架与中间件学习了Express.js、Django和Spring Boot等后端框架，掌握了路由、控制器、模型和视图等核心概念。
通过实际项目，提高了代码的可维护性和可扩展性。
3. 项目开发（1）项目需求分析学习了项目需求分析的方法，掌握了需求收集、分析、文档编写等技能。
通过团队协作，明确了项目目标、功能模块和开发周期。
按技术解码 百度智能云“云智一体的AI开发全栈模式”
按技术解码百度智能云“云智一体的AI开发全栈模式”云计算在与人工智能技术的融合发展中，也在打破企业开发的边界。
3月27日，百度智能云“2021云智技术论坛”首场活动在京举办，百度智能云重磅发布“云智一体的AI开发全栈模式”，基于独有的AI原生云架构，通过软硬一体高性能AI开发基础设施为企业提供AI 开发全栈解决方案，并与到场的各个领域企业嘉宾分享了AI中台的特性和实践等等。
作为国内AI公有云服务市场第一的百度智能云正以“云智一体”独家优势持续领跑市场。
百度智能云是百度AI技术落地的承载者和输出者，已展现出“云智一体”这一独特竞争优势。
“智”指百度大脑，作为智能云的核心基础，经过十余年积累，百度大脑已经发展成核心技术领先的软硬一体AI大生产平台，为各行各业赋能的AI新型基础设施。
为了满足产业智能化应用的规模化生产，百度智能云在行业率先提出了AI 原生的云计算架构，打造业界最适合跑AI的云，结合上层灵活易用、满足各类开发者应用需求的AI开发平台，助力企业提升AI开发效率，提速智能化进程。
软硬一体高性价比的AI开发基础设施打造业界最适合跑AI 的云当下，智能家居、智能金融、自动驾驶、智慧医疗、智能零售、智能制造等领域的行业应用正全面进入AI原生阶段。
为了更好地适应已经来到的AI原生新阶段，百度智能云构建全栈的AI原生云架构，面向AI应用场景进行深度的软硬一体协同优化，构建业界最适合跑AI的云，在AI基础设施层面能够为企业提供高性能的AI算力，更简单、易用、高效的开发过程，更流畅的端到端应用开发全流程体验。
百度智能云主要通过AI计算、AI存储、AI容器三层构建AI 开发基础设施。
具体来看：AI计算层：基于百度“太行”弹性裸金属产品为客户提供高性能，多规格高性价比的算力服务。
这里分为如下几个维度分别介绍：-芯片层面，拥有丰富的AI芯片类型，包括百度自研的昆仑芯片以及行业多规格的商业GPU和FPGA芯片，以满足不同场景的AI 算力需求。
深度强化学习在工业自动化中的应用
深度强化学习在工业自动化中的应用工业自动化是指在工业生产过程中运用自动化技术和设备，实现工业生产部分或全部过程的自动化。
近年来，深度强化学习在工业自动化领域引起了广泛关注，并在许多方面显示出巨大的潜力。
本文将探讨深度强化学习在工业自动化中的应用，并介绍其在工业生产中的具体案例。
一、深度强化学习概述深度强化学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，通过模拟人类学习行为来实现智能决策。
深度强化学习包括两个主要组成部分：深度学习和强化学习。
深度学习用于处理输入数据的特征提取和表示学习，而强化学习则用于决策和策略优化。
通过不断试错和反馈，深度强化学习能够实现自主学习和优化，适应不同环境和任务。
二、深度强化学习在工业自动化中的应用1. 机器人控制深度强化学习可以应用于机器人的自主控制。
通过深度神经网络和强化学习算法，机器人可以在不断与环境交互的过程中学习到最优的控制策略，实现复杂动作的高效执行。
例如，在装配生产线中，机器人可以通过深度强化学习学习到如何准确、稳定地进行零件的拾取和装配，提高生产效率和质量。
2. 能源管理深度强化学习可以应用于工业能源系统的智能管理。
通过对能源消耗和供给进行监测和分析，并结合强化学习算法，系统可以实现对能源使用的优化控制。
例如，在工业厂房中，通过深度强化学习可以学习到最佳的设备调度策略，以最大程度地减少能源消耗，降低生产成本。
3. 故障诊断与预测维护深度强化学习可以应用于故障诊断和预测维护系统，提高生产设备的可靠性和可用性。
通过对设备的传感器数据进行实时监测和学习，系统可以自动识别设备的异常状态，并预测潜在的故障。
在故障发生前，系统可以采取相应的措施，降低故障对生产的影响，并提高设备的维护效率。
4. 智能物流管理深度强化学习可以应用于物流管理系统，实现智能优化调度和路径规划。
通过对物流中心的数据进行学习和分析，系统可以自动优化货物的存储和配送路径，提高物流效率和准确性。
例如，在仓库管理中，通过深度强化学习可以学习到最佳的货物存储策略，减少人工查找和移动的时间，提高仓库的运作效率。
货物技术参数表
三、软件能力
1.通过HTTPAP1的方式提供通用接口，支持人脸关键点分析，用72点或者150点检测出单张图像里的面部关键点。包含Java和Python开发语言的DEMOo
2.通过HTTPAP1的方式提供通用接口，支持图像人脸检测，用于检测跟踪，包含三种模型，可以检测单张图像中的多张人脸，进行人脸属性分析、情绪分析。包含JaVa和PythOn开发语言的DEM0。
2.内置可兼容A1教产研平台容器化的图形及A1计算驱动。内置PythOn3、Pyeharm、Jupyter等多个初始环境,Te∩sorf1owxPytorchsPaddIePaddIe等多种深度学习框架，机器学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等开发框架，常用图像处理、数据抓取、数据分析、数据可视化等软件安装包，在一键创建实训环境时可直接选用。同时一键创建实训环境功能支持安装自定义软件安装包。
20.支持教师个人或带领学生团队通过平台组织创新型项目。
21.项目案例包含智能垃圾分类，图像人脸打码，人脸打卡测温系统。
22.图像人脸打码项目案例。支持定义主角后通过算法在照片中将除主角外的人脸打上马赛克，并提供示例代码，示例代码可直接运行出现结果，结果展示区可展现主角照片、打码前照片、打码后照片等。
6.基础资源层包括服务器，存储等硬件管理。
7.中间件支持MySQ1、RabbitMQ等服务。
深度学习在工业控制系统中的应用
深度学习在工业控制系统中的应用一、引言随着人工智能的快速发展，深度学习这一技术也逐渐被应用到各种领域中。
其中，工业控制系统也逐渐开始运用深度学习技术进行数据处理和智能预测。
本文将介绍深度学习在工业控制系统中的应用，并探讨其优缺点。
二、深度学习的基本原理深度学习是指一种针对人工智能的机器学习技术，其核心思想是通过深度神经网络结构模拟人脑神经元间的连接关系，进而实现对大规模数据的模式识别和预测分析。
深度学习技术具有自动特征提取、层次抽象、端到端学习等特点，能够有效地解决传统机器学习中需要人为提取特征的难点问题。
三、深度学习在工业控制系统中的应用1、预测分析工业控制系统中的数据非常庞大和复杂，传统的预测模型往往难以处理。
而深度学习技术能够自动提取数据中的特征，对大规模数据进行分析和预测，有效提高了精度和效率。
2、质量检测在工业生产中，质量检测是一个十分重要的环节。
传统的质量检测方法需要大量的人工干预，效率低下且存在一定的盲区。
而运用深度学习技术进行质量检测，可以通过对大量数据的学习和自动特征提取，提高质量检测的精度和效率，同时减少人为误差和盲区。
3、设备故障预测设备故障是工业生产中的常见问题，传统的维修和保养方式都是基于时间和经验的。
而深度学习技术能够实现对设备进行实时监控和分析，并预测设备故障的概率，从而提前采取预防措施，避免设备故障对工业生产造成影响。
四、深度学习在工业控制系统中的优缺点1、优点深度学习技术具有自适应性，能够根据数据进行有效的模型学习和预测分析，同时能够自动提取数据中的特征，极大地减少了人工操作的需求，提高了效率和精度。
2、缺点深度学习技术中的神经网络结构较为复杂，需要运用大量计算资源进行计算和训练，同时需要大量的数据进行模型训练和预测分析。
五、结论综上所述，深度学习技术作为一种新型的人工智能技术，已经广泛应用于工业控制系统中。
虽然深度学习技术具有优异的性能，但同时也存在一定的缺点。
深度学习的应用及实践案例
深度学习的应用及实践案例引言深度学习是近年来发展最快、最火热的技术之一，其在图像、语音、自然语言等领域具有广泛的应用前景。
从图像识别、语音识别、自然语言处理、模式识别到机器翻译、自动驾驶等领域，深度学习都有着非常广泛的应用。
本文将从应用的角度来介绍深度学习的实践案例。
第一章图像识别图像识别是深度学习应用最广泛的领域之一，深度学习模型在图像分类、目标检测和图像语义分割等任务中都表现出了很好的性能。
其中，图像分类是指将图像分类到不同的类别中，目标检测是指在图像中定位和识别特定的目标，而图像语义分割则是将图像划分成不同的区域，并为每个像素分配一个语义标签。
Google的Inception-V3是深度学习图像分类的经典模型。
2015年ILSVRC竞赛中，Inception-V3在图像分类任务上取得了79.8%的Top-5准确率。
此外，目标检测领域的YOLOv2和Faster R-CNN也有着非常好的表现。
YOLOv2最早提出于2016年，它通过将目标检测问题转化为回归问题，从而实现了实时目标检测。
Faster R-CNN在2015年提出，在目标检测和图像语义分割领域都有广泛应用。
第二章语音识别语音识别是将语音信号转换为文本的过程。
深度学习在语音识别领域取得了巨大的成功，其中以基于循环神经网络（RNN）的语音识别模型最为流行，这些模型包括长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等。
百度的DeepSpeech2是一种典型的语音识别模型，它采用了双向长短时记忆网络，并将卷积神经网络用于特征提取。
该模型在不同语种的语音数据集上都表现出了很好的性能，在2017年的ASR（自动语音识别）竞赛中表现优异。
第三章自然语言处理自然语言处理是指将自然语言转换为计算机可处理的形式，并通过计算机来分析和生成自然语言文本。
深度学习在自然语言处理领域也有着广泛的应用，尤其是在文本分类、命名实体识别、情感分析和机器翻译等方面。
深度学习检测项目开发流程
深度学习检测项目开发流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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Unionpi Tiger 开发套件使用指南说明书
Unionpi Tiger 开发套件使用指南文档版本00A01发布日期2022-03-01版权所有©广东九联科技股份有限公司2022。
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广东九联科技股份有限公司地址：广东省惠州市惠澳大道惠南高新科技产业园惠泰路 5 号邮编：516025官网：电话：************前言前言概述本文档主要介绍本产品Unionpi Tiger开发套件的基本参数及主要接口。
帮助用户更快熟悉我们的产品。
产品版本产品名称产品版本Unionpi Tiger 001读者对象本文档（本指南）主要适用于以下对象：•相关专业学生•小白初学者修订记录修订日期版本说明2022.3.1 00A01 第一次临时发布2022.5.1 00A01 增加快速入门指南目录目录1 概述 (1)2 产品功能介绍 (2)2.1产品综述 (2)2.2产品亮点 (2)2.3应用场景 (3)3 主要功能规格 (4)3.1主要性能规格说明 (4)3.2功能框图 (7)4 主要接口介绍 (8)4.1硬件配置表 (8)4.2硬件GPIO配置表 (10)5快速入门指南 (15)5.1环境搭建 (15)5.2获取源码 (15)5.3源码编译 (16)5.4获取固件 (16)6烧录说明 (18)6.1硬件接线 (18)6.2准备烧录工具 (19)6.3进入烧录模式 (19)6.4开始烧录 (21)7注意事项 (23)附件1：I2S接口序列图 (23)附件2：40PIN多功能扩展接口序列图 (24)附件3：4G通讯模组接口序列图 (25)附件4：MIPI CSI接口序列图 (26)附件5：MIPI DSI接口序列图 (26)1概述1概述1 概述指导介绍本产品Unionpi Tiger开发套件的基本参数及主要接口，以此来帮助用户能够更快的理解和实现本产品的视频、音频输入输出。
ai+iot应用模块实训指导书
第一部分：引言1. 本人+IoT应用模块的重要性本人和IoT是当今科技发展的两大热点，它们的结合不仅可以带来革命性的科技变革，也能为各行各业带来巨大的商机和创新机会。
本人+IoT应用模块实训，可以帮助学生了解和掌握这一领域的关键技术和方法，提高其实际应用能力，为未来的职业发展打下坚实的基础。
2. 本指导书的意义和目的本指导书旨在为本人+IoT应用模块的实训课程提供详细的实训指导，包括实践操作步骤、案例分析和常见问题解决方案。
通过本指导书的学习，学生可以全面掌握本人+IoT应用模块的实训技能，提高实际操作能力和问题解决能力，为将来的工作和创新奠定良好的基础。
第二部分：本人+IoT应用模块实训指导书概述1. 实训内容概述本指导书将涵盖本人+IoT应用模块实训的各个方面，包括机器学习、深度学习、物联网技术、传感器应用等内容。
通过系统的学习和实践操作，学生可以获得全面的知识和技能。
2. 实训指导书结构本指导书将分为多个章节，每个章节都将涵盖具体的实训内容和操作步骤。
每个章节都将提供实例代码和示意图，以帮助学生更好地理解和掌握知识和技能。
第三部分：本人+IoT应用模块实训指导书详细内容1. 第一章：机器学习基础本章将介绍机器学习的基本概念和原理，包括监督学习、无监督学习和强化学习等内容。
将通过实例演示如何使用Python和TensorFlow等工具进行机器学习模型的训练和测试。
2. 第二章：深度学习入门本章将深入介绍深度学习的基本理论和应用，包括神经网络结构、卷积神经网络和循环神经网络等内容。
通过本章的学习，学生可以掌握深度学习的基本原理和技术，并能够应用于实际项目中。
3. 第三章：物联网技术概述本章将详细介绍物联网的基本概念、架构和应用场景，包括传感器网络、通信技术和数据处理技术等内容。
学生将通过实际案例了解物联网技术在各个行业的应用，以及未来发展趋势。
4. 第四章：传感器应用实例本章将通过具体的传感器应用案例，介绍各种传感器的工作原理和应用方法。
人工智能方面的实训器材及课程
人工智能方面的实训器材及课程引言近年来，随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术的快速发展，人工智能在各行各业中的应用越来越广泛。
为了培养具备人工智能技术的专业人才，各高校纷纷设立了相关的人工智能实训课程，并配备了专门的实训器材。
本篇文章将深入探讨人工智能方面的实训器材及课程，包括课程设置、实训器材种类、实验项目设计等方面的内容，旨在为读者提供全面、详细、深入的信息。
人工智能实训课程设置为了培养学生对人工智能的全面理解和掌握，人工智能实训课程设置通常包括以下几个模块：模块一：机器学习基础在机器学习基础模块中，学生将学习机器学习的基本概念和技术，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。
实训内容主要包括机器学习算法的实现和应用案例的分析。
模块二：深度学习与神经网络深度学习与神经网络模块将深入介绍深度学习的原理和应用。
学生将学习神经网络的基本结构、模型训练和优化方法，并进行实验进行手写数字识别、图像分类等项目。
模块三：自然语言处理自然语言处理是人工智能的重要应用领域之一，该模块将介绍自然语言处理的基本理论和常用技术，如词向量表示、语言模型等。
学生将通过实验进行文本分类、情感分析等实际项目。
模块四：计算机视觉计算机视觉模块将介绍计算机视觉的基本概念和技术，如图像特征提取、目标检测等。
学生将进行实验，应用图像处理技术进行物体识别、人脸识别等。
模块五：人工智能应用在人工智能应用模块中，学生将学习人工智能在各个行业的应用，如智能交通、智能医疗、智能机器人等。
通过实验，学生将设计并实现一个完整的人工智能应用项目。
人工智能实训器材种类为了给学生提供一个良好的实训环境，人工智能实训通常配备以下器材：视觉处理平台视觉处理平台是用于图像处理和计算机视觉实验的核心器材。
它包括一台高性能计算机、一块高清显示屏以及与计算机连接的摄像头。
学生可以通过该平台进行图像的采集、处理和分析。
深度学习开发平台深度学习开发平台是用于深度学习和神经网络实验的主要器材。
产业级深度学习开发套件应用实践
更多任务的构建
• 构建多个层次的任务全面捕捉训练语料中的词法、结构、语义的潜在知识 • 不同层次无监督 / 弱监督任务的建模
词法层面
1. 知识融合 2. 大小写预测 3.文章中心词预测
结构层面
1.
句子排序
2.
句子距离
语义层面
1.
检索相关性
2.
连词关系预测
持续学习各类知识
ERNIE 已累计学习 13亿+ 知识
产业级深度学习开发套件应用 实践
技术创新，变革未来
• PaddlePaddle全景介绍 • ERNIE语义理解框架 • PaddleSeg图像分割库
飞桨产业级深度学习开源开放平台全景图
服务平台
工具组件 端到端 开发套件 基础 模型库
核心框架
EasyDL 定制化训练和服务平台
AutoDL 自动化 深度学习
ERNIE开发套件怎么用？
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使用ERNIE Service 预 测向量表达
N
Fine-tune?
Y
N
延迟 < 5ms? Y
ERNIE Base/Large
ERNIE Tiny
蒸馏后模型 (CNN/LSTM/BOW)
ERNIE Fast-inference API
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ERNIE 一键式数据蒸馏
• 标注成本高，数据量少 • 显存和算力要求高 • 边缘部分区分难度大
传统算法
图像分割解决方案
传统算法的不足
深度学习方法
• 基于阈值方法：OTSU • 基于区域方法：区域生长、漫水填充法等 • 基于聚类方法：K-means, 超像素分割等
• 噪声敏感，泛化能力不足 • 复杂场景分割精度不高
深度学习实训报告
一、实训背景随着人工智能技术的快速发展，深度学习作为人工智能领域的重要分支，受到了广泛关注。
为了提高自身在深度学习领域的实践能力，我参加了为期一个月的深度学习实训。
本次实训主要使用TensorFlow和PyTorch框架，通过实际项目操作，掌握深度学习算法及其应用。
二、实训内容1. 实训目标（1）熟悉TensorFlow和PyTorch框架的基本操作；（2）掌握深度学习算法的基本原理和应用；（3）学会搭建深度学习神经网络模型；（4）提高解决实际问题的能力。
2. 实训内容（1）TensorFlow框架基础在实训过程中，我首先学习了TensorFlow框架的基本操作，包括张量操作、自动微分、神经网络搭建等。
通过实际操作，掌握了TensorFlow的编程风格和特点。
（2）PyTorch框架基础接着，我学习了PyTorch框架的基本操作，包括张量操作、自动微分、神经网络搭建等。
PyTorch框架具有易用性和灵活性，使我能够快速上手。
（3）深度学习算法在实训过程中，我学习了多种深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等。
通过实际案例分析，了解了各种算法的优缺点和应用场景。
（4）图像识别项目在实训过程中，我以猫狗识别项目为例，使用卷积神经网络进行图像识别。
首先，我进行了数据预处理，包括数据加载、数据增强等；然后，搭建了卷积神经网络模型，并使用TensorFlow或PyTorch进行训练和预测。
通过调整模型参数和优化算法，提高了识别准确率。
（5）自然语言处理项目在实训过程中，我以文本分类项目为例，使用循环神经网络进行自然语言处理。
首先，我进行了数据预处理，包括文本分词、词向量表示等；然后，搭建了循环神经网络模型，并使用TensorFlow或PyTorch进行训练和预测。
通过调整模型参数和优化算法，提高了分类准确率。
三、实训成果1. 熟练掌握了TensorFlow和PyTorch框架的基本操作；2. 理解了深度学习算法的基本原理和应用；3. 学会了搭建深度学习神经网络模型；4. 提高了解决实际问题的能力。
PaddlePaddle的相关了解
PaddlePaddle的相关了解1.什么是PaddlePaddlePaddlePaddle是百度深度学习平台的英⽂名，中⽂叫飞桨。
是百度开源的深度学习框架。
它是百度深度学习技术研究的⼀个集合体，以百度多年的深度学习技术研究和业务应⽤为基础，集深度学习核⼼框架、基础模型库、端到端开发套件、⼯具组件和服务平台于⼀体，2016年正式开源，是全⾯开源开放、技术领先、功能完备的产业级深度学习平台。
它涉及社会上很多领域，类似于重⼯业，服务业，农业等，帮助社会很多企业，⾏业完成AI相关的⼯作。
飞桨的核⼼框架⼗分的简单，⾼效安全，可以满⾜使⽤者模型开发、训练和部署的全流需求。
2.PaddleHub是什么它是⼀个深度学习模型的开发⼯具，开发者可以便捷地获取飞桨⽣态下的所有预训练模型，涵盖了图像分类、⽬标检测、词法分析、语义模型、情感分析、语⾔模型、视频分类、图像⽣成⼋类主流模型40余个。
PaddleHub可以便捷地获取PaddlePaddle⽣态下的训练模型，完成模型的管理和⼀键预测。
配合Fine-tune API，可以基于⼤规模预训练模型快速完成迁移学习，让预训练模型能更好的服务于⽤户特定场景的应⽤。
3.有关PaddleHub的⼀些应⽤（⼀）基于PaddleHub的⼝罩监测系统的实现，2⽉13⽇，百度就宣布在飞桨深度学习平台中免费开源了业内⾸个“⼝罩⼈脸检测及分类模型”该项⽬可以在相关⼈流量密集的地⽅进⾏相关的防控措施。
（⼆）百度联合IFAW推全球⾸个“濒危物种AI守护官“，基于百度深度学习平台飞桨，运⽤图像识别模型辨识濒危野⽣动物制品的图⽚信息，从⽽帮助IFAW阻击⽹络渠道上的野⽣动物⾮法交易。
进⾏野⽣动物的保护。
（三）国家卫星⽓象中⼼-积雪语义分割，在⽓象观测领域，对积雪的识别和检测可有效的对城市交通情况进⾏预测并指导采取有效措施。
国家⽓象中⼼应⽤飞桨对遥感数据进⾏语义分割，从⽽进⾏积雪区域的识别，结合⼈⼯监测得到⼀个准确率极⾼的⽓象信息。
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PaddleHub 迁移学习
ERNIE 语义理解
PaddleNLP
AI Studio AI开发实训平台
EasyEdge 端计算模型生成平台
PARL 强化学习
PALM 多任务学习
PaddleFL 联邦学习
PGL 图神经网络
EDL
弹性深度 学习计算
VisualDL 训练可视化
工具
PaddleDetection 目标检测
ERNIE 效果
ERNIE 应用场景剖析
ERNIE 工业应用效果
PaddleNLP 开源工具集
中文词法分析 准确率：4.1% ↑
文本情感分类 准确率 : 3.6% ↑
机器阅读理解 准确率：6.5% ↑
文本对话理解 准确率：2.0% ↑
产品应用效果
搜索智能问答 召回率 : 7.0% ↑
词向量的效果-词类比：国王-男人+女人=皇后
问题：无法解决歧义，词向量是静态的
• 苹果好吃吗？
•
苹果好玩吗？
改进：引入上下文信息建模——动态词向量
动态词向量迅速发展，NLP进入预训练时代
machine
动态词向量
learning
编码器
machine
静态词向量
learning
AllenNLP ELMo
向量服务器 ERNIE Service
• 跨平台、跨设备、跨语言调 用
• 可获取任意层向量及推断结 果
模型轻量化方案 ERNIE Tiny & Slim
• ERNIE Tiny轻量级模型 - 推理速度提升4.3x - 显存下降3x
• ERNIE Slim数据蒸馏 - 速度提升近1000倍
https:///PaddlePaddle/ERNIE
宽 更大的Hidden Size 768→1024， 弥补模型变浅带来的效果损失 通过知识蒸馏技术，
萃 进一步提升ERNIE Tiny模型的效果
• 但相对于“SOTA Before BERT”提升8%
Model
自然语言推断 语义相似度
SOTA Before BERT 68.3%
83.4%
ERNIE 2.0 base
PaddleSeg 图像分割
ElasticCTR 点击率预估
PaddleCV
PaddleRec
PaddleSpeech
开发
动态图
静态图
训练
大规模 分布式训练
工业级 数据处理
预测
Paddle Serving
Paddle Lite
PaddleSlim 安全与加密
• ERNIE语义理解开发套件
静态词向量的效果与局限
产业级深度学习开发套件应用 实践
技术创新，变革未来
• PaddlePaddle全景介绍 • ERNIE语义理解框架 • PaddleSeg图像分割库
飞桨产业级深度学习开源开放平台全景图
服务平台
工具组件 端到端 开发套件 基础 模型库
核心框架
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AutoDL 自动化 深度学习
Y
N
性能达标？
使用Fine-tune 工具集进行训练
Fine-tuned model
轻量级模型: ERNIE-Tiny
轻量级模型: ERNIE-Tiny
浅 12层→3层Transformer Block， 线性提速4倍
短 字粒度→subword粒度， 缩短输入文本长度，提速40%
• 速度提升4.3倍，任务均值只下降2.22%
搜索CTR预估 相关性：2.7% ↑
好看视频推荐 相关性 : 8.0% ↑
度小满用户风控 准确率 : 1.5% ↑
ERNIE 应用范式
ERNIE开发套件三种方式
高性能预测引擎 Fast Inference API
• 计算图优化OP聚合加速
• 支持TensorRT FP16 • 相对领先竞品提速21%
ERNIE 蒸馏案例: 搜索问答问题识别和问答匹配
任务1：哪些用户搜索的Query是个问题？
原有方案：分类任务
任务2：什么样的段落可以回答这个问题？ 原有方案：相似度匹配 使用ERNIE可以大幅提升效果， 但性能上无法满足线上要求
ERNIE开发套件怎么用？
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使用ERNIE Service 预 测向量表达
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Fine-tune?
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N
延迟 < 5ms? Y
ERNIE Base/Large
ERNIE Tiny
蒸馏后模型 (CNN/LSTM/BOW)
ERNIE Fast-inference API
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ERNIE 一键式数据蒸馏
NAACL 最佳论文 现代语义表示启蒙之作
OpenAI GPT
使用Transformer结构 提升模型能力
Google BERT
横扫多个评测 开启NLP新时代
CMU&Google.0 ERNIE 2.0
中文效果 超越BERT
中英文全面 超越BERT/XLNet
尔黑
国
雪
Tr a n s f o r m e r
Learnt by ERNIE
哈尔滨
冰 雪
Tr a n s f o r m e r
哈 X 滨是 X 龙江的省 会, X 际冰 X 文化名 城
X X X 是黑龙江的省 会 , 国际 X X 文化名 城
哈尔滨是黑龙江的省会，国际冰雪文化名城
ERNIE 2.0 持0续2 学持习续语学义习理语解义框理架解框架：ERNIE 2.0
79.7%
87.9%
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
ERNIE Tiny Subword 75.1%
86.1%
情感分析
92.2% 95.5% 95.2%
自动问答
72.0% 95.1% 92.9%
平均
Latency(Batch=100)
78.98%
-
89.55% 633ms (1.0 x)
87.33% 146ms (4.3 x)
ERNIE Slim 数据蒸馏
更多任务的构建
• 构建多个层次的任务全面捕捉训练语料中的词法、结构、语义的潜在知识 • 不同层次无监督 / 弱监督任务的建模
词法层面
1. 知识融合 2. 大小写预测 3.文章中心词预测
结构层面
1.
句子排序
2.
句子距离
语义层面
1.
检索相关性
2.
连词关系预测
持续学习各类知识
ERNIE 已累计学习 13亿+ 知识
2018
2019
ERNIE 语义理解框架
ERNIE 1.0原理——知识融合
• Enhanced Representation through kNowledge IntEgration
– 基于知识融合（Knowledge Masking）的语义表示模型 – 建模词、短语、实体的完整语义
Learnt by BERT