Teledyne 宣布对其 Sapera Vision Software 进行 AI 增强
“我们很高兴为 Astrocyte 和 Sapera Processing 包引入新功能。借助新的拼接功能，用户都能够以原始分辨率检测大图像上的最小缺陷，”Teledyne 视觉解决方案组产品经理 Brandon Hunt 说。”在最新的更新中，我们加入了改进的异常检测算法， 从帧接收器采集实时视频，以及提供更高性能和更好使用者真实的体验的新功能。Sapera Processing 9.30 改进了 AI 和 3D 工具，”他继续说道。
Sapera Vision Software 是金属板表面检测、硬件部件定位和识别、车辆检测和分割以及 X 射线医学图像降噪等应用的理想选择。
大图像拼接——一种以原始分辨率处理大图像的机制，以避免在非常小的缺陷/物体上失去精度。
YOLOX 物体检测——一种额外的物体检测算法，性能更高且占用空间更少。
非方形图像处理——一种准备用于训练和推断的图像，而不会扭曲原始宽高比的灵活机制。
湿纸巾是干垃圾还是湿垃圾？废玻璃是可回收物吗？这样一些问题，不如交给机器人？ 应用场景是现阶段AI发展的重要决胜场。 去年12月，上海在全国率先发布“AI应用场景建设实施计划”，目标到2020年，打造60个人AI深度应用场景。继首批12个人AI试点应用场景发布后，7月2日下午，上海第二批AI应用场景需求也正式“发榜”。 AI机器人有望帮你垃圾分类 “湿纸巾是干垃圾还是湿垃圾？废玻璃是可回收物吗？”最近在上海的街头巷尾，“垃圾分类”成了大家热议的线日起，《上海市生活垃圾管理条例》正式施行。随之而来的，就是不同垃圾到底该怎么样正确分类呢？在本次发布的上海第二批AI应用场景需求中，“AI在生活垃圾分类
随着4.0以及新质生产力的发展推进，应用的重要性正在不断的提高，机器人自动化不仅大幅度的提升了效率和质量，也缓解了劳动力紧缺的问题，其中3D视觉作为机器人的眼睛是核心零部件，可帮助服务机器人高效完成环境感知、避障、物体识别等功能，使其更安全和化。现实可见的应用包括扫地机器人、自动配送机器人、迎宾讲解机器人、商用清洁机器人，智能割草机器人等，服务于家庭、餐厅、酒店、医院，大厅，车库，庭院等多个线下场景。 安思疆致力于构建时代的3D感知基础设施，努力倾听客户的声音，打造极致性价比，近些年随机器人行业蒸蒸日上，对于深度相机的需求与日俱增，客户对产品的功能要求也是不断的提高：“短盲区、大视场角、量程远、透明玻璃
刚刚，黄仁勋在北京跑步上台演讲，庄严宣布：CPU的时代结束了。 好巧，英特尔说：不单CPU不行了，GPU也不行了。 这位CPU霸主表示，随着高度动态和非结构既然数据的相关需求慢慢地增加，未来计算的需求将超越经典的CPU和GPU体系结构。 那怎么办？ 英特尔这么说，肯定有办法。英特尔实验室今天宣布，正在研发出代号“Loihi”的自学习神经元芯片，模仿了大脑的功能，能从环境反馈中直接学习。 所谓自学习、模仿大脑，意思是Loihi内部由128个计算核心组成，每个核心有1024个“神经元”，总计超过13万个神经元和1.3亿个突触链接，和大脑的神经元一样，它们能调整相互之间的联系，以适应新的任务。 从神经元数量上讲，
3D图形显卡在1999年NVIDIA公司推出GeForce 256时开始了其首次变革，这种硬件光影转换技术，极大的提高了计算机的图像显示性能，对游戏领域产生了重要的革命意义，同时也带给了用户极高的画面真实感。 当前，图形处理器已经无处不在，GPU不再仅仅用于图形应用，而是被大范围的使用在密集计算操作的应用程序，包括人工智能、实时识别和无人驾驶等领域中。 就在2020年9月2日凌晨，NVIDIA发布了RTX30系列显卡，分别为RTX3070、RTX3080和RTX3090，据悉，3070的性能比2080更强，价格确更加便宜，3080的性能是2080的两倍，价格却和2080一样，而3090则支持8K 60帧光线追踪。 而随着人工智能芯片的兴
技术芯片功耗控制系统 /
2024 年 3 月 26 日，北京——今天， 英特尔举办了“2024 全新英特尔商用客户端AI PC产品发布会”，将基于英特尔® 酷睿™ Ultra 处理器的 AI 特性延展到商用领域，带来商用电脑技术革新。 在现场，英特尔与超过 35家 ISV 和 10 家 OEM 合作伙伴分享了商用客户端 AI PC 的产品和行业应用，展示了酷睿 Ultra 处理器 CPU+GPU+NPU 三大 AI 引擎的强悍实力，满足经济、物理、数据保密这三大生成式AI (AIGC) on AI PC 法则，澎湃驱动生成式 AI。此外，英特尔还助力本土 ISV 伙伴基于英特尔AI PC及其他强性能商用客户端产品及技术，打造了教育、制造和医疗等行业全栈A
PC 遍地开花 /
随着人工智能的快速的提升，已经有更多的岗位被机器人代替。 在很多场景中，我们都能看到他们的身影，毕竟他们是不怕苦不怕累，充电就走，抗压抗恶劣环境的。于是乎，他们化身为搬运工、分拣员、司机、厨师、园林工艺师……在不同的领域大展拳脚。 美国德州莱斯大学研究院主任瓦尔第说，“机器人将危及数千万个工作机会，未来30年内将几乎完全取代人力。” 这种观点目前看来可能有些夸大，虽然未来人和机器人之间的关系仍然有待商榷，但是在这个大趋势下，总有一群人将成为第一批被取代的人。 “在未来，体力劳动者将是最早被机器人取代的群体。”例如：物流行业分拣、、运输岗位等，这些工作大多是机械的、重复的、繁琐的，同时也是简单的、易于学习的，因而
咨询公司埃森哲近日发布《人工智能：助力中国经济稳步的增长》报告，报告数据显示，AI将助推中国经济增长率增加1.6个百分点，其中制造业将从该技术中受益最多。 报告深入研究了AI对中国经济的影响，指出到2035年，中国经济年增长率将在人工智能拉动下从6.3%提速至7.9%。 基于AI对中国经济整体影响及行业规模数据，埃森哲还进一步解读了AI对中国15个行业带来的经济影响。其中，制造业获益最多，其次为农林渔业和零售业。到2035年，AI将推动这三大行业的年增长率分别为2%、1.8%和1.7%。 事实上，AI已经在中国的不少行业中产生“看得见”的效应，尤其是制造企业正将引入人工智能技术作为转变发展方式与经济转型的必需品。
摘要： 系统地阐述了指纹图像自动识别系统预处理的政府、算法，并对指纹图像预处理中的各种技术进行了分析及实验。在比较了各种预处理方法之后，提出了一种比较好的指纹图像预处理算法，并在实验中得到了验证。 关键词： 指纹识别 预处理 图像增强 二值化 细化 由于指纹具有终身的稳定笥和惊人的特殊性，很早以来在身份鉴别方面就得到了应用，且被尊为“物证之首”。但人工对比指纹，效率低、速率慢，已愈来愈不能够满足现代社会的需要。70年代在美国已开始用图像处理和模式识别办法来进行计算机指纹分析以代替人工对比，并在70年代末80年代初研制成有关设备，投入运行。 我国在近10年来已陆续开
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