Maison Périphériques technologiques IA Insight AI | NetEase Smart : la technologie sans conducteur accélère la commercialisation des robots d'ingénierie

Insight AI | NetEase Smart : la technologie sans conducteur accélère la commercialisation des robots d'ingénierie

Jul 29, 2024 pm 08:34 PM
人工智能 NetEase intelligent Robot creuseur

Avec le développement rapide de la technologie sans conducteur, les taxis sans conducteur ont été commercialisés dans de nombreuses villes et leur popularité est évidente pour tous. La technologie de conduite autonome répond aux nouveaux besoins des gens avec une efficacité et une commodité élevées, et favorise la transformation et la modernisation de l'industrie. La promotion et l'application de cette technologie changent notre mode de vie à une vitesse sans précédent et ouvrent également de nouvelles opportunités pour l'autonomie. piloter la technologie dans d’autres domaines. La mise en œuvre de la commercialisation fournit de l’expérience.

洞见AI | 网易灵动:无人驾驶技术正加速工程机器人商业化落地

Dans l'industrie de la construction de machines d'ingénierie, nous sommes confrontés aux limitations de plus en plus importantes des opérations manuelles traditionnelles et des opérations semi-mécanisées, telles que les retards d'avancement des projets causés par une faible efficacité de construction, les risques de sécurité fréquents qui constituent une menace pour les travailleurs. " vies humaines et coûts élevés. Les coûts de main-d'œuvre continuent de comprimer les marges bénéficiaires des entreprises, et ces défis sont devenus des goulots d'étranglement limitant le développement de haute qualité de l'industrie. Par conséquent, il est généralement reconnu au sein et à l’extérieur de l’industrie que seules l’innovation technologique et la transformation intelligente peuvent résoudre fondamentalement ces problèmes et promouvoir le développement de la construction de machines d’ingénierie dans une direction plus efficace, plus sûre et plus économique. Il s’agit non seulement d’un besoin urgent pour le développement de l’industrie elle-même, mais aussi du seul moyen de suivre la tendance du temps et de parvenir à un développement durable.

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En prenant comme exemple le gisement de charbon, une ressource minérale majeure, avec l'amélioration de la sensibilisation à la sécurité de la production, le nombre d'accidents de sécurité et de décès dans les mines de charbon chinoises a généralement montré une tendance à la baisse, mais les données vont rebondir significativement en 2022, avec des augmentations sur un an de respectivement 85 % et 38 %. Dans le même temps, par rapport aux pays développés, le nombre de décès par million de tonnes dans les mines de charbon en Chine est encore plus élevé et les niveaux de sécurité de la production peuvent encore être améliorés. Par conséquent, l’industrie minière doit de toute urgence promouvoir la transformation du processus de production vers des opérations sans personnel ou avec moins de personnel afin d’améliorer sa sécurité de production. En appliquant des technologies télécommandées, sans conducteur et autres, les mines intelligentes peuvent réduire considérablement les accidents liés à la sécurité dans les mines. Son système de sécurité avancé peut réaliser une analyse en temps réel de l'environnement de construction, découvrir et résoudre en temps opportun les risques de sécurité, améliorant ainsi considérablement le niveau de production de sécurité des mines. .

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NetEase Lingdong est la première marque de robots du groupe NetEase et s'engage à devenir le premier fournisseur mondial de solutions intelligentes pour les machines de construction. L'application généralisée des robots d'excavation et des robots de chargement intelligents de NetEase n'est pas destinée à remplacer complètement les emplois des ouvriers du bâtiment, mais à servir d'assistant efficace aux humains, les aidant à améliorer l'efficacité de leur travail et à réduire leur charge de travail, en particulier dans les secteurs dangereux et à haute altitude. tâches d'intensité. Dans les opérations de construction monotones, répétitives et dans des environnements difficiles, les robots intelligents NetEase jouent un rôle irremplaçable, démontrant les possibilités infinies de la collaboration homme-machine.

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Basé sur le modèle industriel à grande échelle développé par NetEase Fuxi et sur la théorie de la programmation orientée agent, NetEase Smart Mining Robot dispose d'un chargement automatique régional, d'un vidage automatique, d'un suivi de navigation, de creuser partout où vous cliquez, de brossage de pente en un clic, Les fonctions automatiques en un clic telles que la mise à niveau prennent en charge une variété de commandes de terminaux à distance, offrant aux utilisateurs une expérience de contrôle riche et diversifiée. Dans le cadre d'opérations réelles de construction de mines, les robots miniers intelligents de NetEase ont réalisé des opérations automatisées ininterrompues 24 heures sur 24, avec une tâche d'excavation quotidienne moyenne de plus de 2 000 mètres cubes, accélérant ainsi la progression de la production de plus de 30 %.

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Le robot de chargement intelligent NetEase s'appuie sur son modèle d'algorithme adaptatif d'IA avancé pour réaliser des opérations de chargement, de pelletage, de transport et de déchargement autonomes et sans pilote efficaces. Une excellente capacité de reconnaissance des obstacles garantit la sécurité et la stabilité du processus opérationnel. La scène jumelle numérique 3D construite en temps réel simule avec précision l'environnement de travail et réalise une visualisation holographique du processus de construction. Lors de la construction de la station de malaxage de béton, le robot de chargement intelligent NetEase réalise des opérations de chargement sans pilote par tous les temps, ce qui peut pleinement garantir la demande de production réelle de près de 1 000 mètres cubes de la station de malaxage pendant 12 heures par jour.

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À l'heure actuelle, les robots d'ingénierie intelligents NetEase ont été largement utilisés dans de nombreux domaines tels que les mines, les stations de mélange, les ports, les urgences et l'enseignement professionnel en raison de leurs excellentes performances et de leur large applicabilité. Les cas de réussite sont répartis dans plus de dix provinces à travers le pays. Cela aide non seulement les unités de construction à résoudre les problèmes de sécurité de la production, mais atténue également efficacement les difficultés de longue date liées au recrutement et à l'emploi de travailleurs dans l'industrie des machines de construction, et a remporté un succès. large reconnaissance et éloges des utilisateurs.

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새로운 품질 생산성을 적극적으로 장려하는 맥락에서 NetEase Smart는 기술을 엔진으로 사용하여 건설 기계 건설 산업이 보다 효율적이고 안전하며 환경 친화적인 방향으로 발전하도록 추진합니다. 앞으로 NetEase Smart는 건설 기계와 지능을 연결하는 가교가 되어 더 많은 AI 기능을 사람들의 생산과 생활에 깊이 통합하고 건설 기계 산업을 더욱 눈부신 미래 시대로 이끌 것입니다.

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Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine

Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

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Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG. Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG. Jul 25, 2024 am 06:42 AM

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

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