阿里云ET工业大脑发布AI视觉产品“见远”：电池片、车辆、路面都能被“诊断”-低调大师

阿里云ET工业大脑发布AI视觉产品“见远”：电池片、车辆、路面都能被“诊断”

2018-07-23 591

7月24日，阿里云ET工业大脑发布AI视觉产品“见远“，可以利用深度学习和图像处理算法，自动识别图像中的瑕疵、故障及其他目标物，大幅节省人力，提高产品生产效率及精度稳定性效果。

“见远”来自阿里巴巴机器智能技术实验室视觉计算团队，这一团队还曾在城市大脑中研发出一系列视觉智能创新技术，如天曜、天擎、天鹰、天机。

阿里巴巴机器智能实验室副主任、视觉计算团队负责人华先胜介绍，目前“见远”已经应用在电池片瑕疵检测、蚕丝瑕疵、道路裂缝检测、垃圾分类、智能养殖等多个领域。

举例来说，在电池片瑕疵检测领域，“见远”的识别准确度已达95%，节省人力率比为每33个人节省1人。通过深度学习和图像识别算法，阿里云ET工业大脑集中学习了40000多张样片，将图像转换为机器能读懂的二进制语言，从而能让质检机器实时、自动判断电池片的缺陷。

（阿里云ET工业大脑帮助正

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关于感受野的总结

感受野是卷积神经网络里面最重要的概念之一，为了更好地理解卷积神经网络结构，甚至自己设计卷积神经网络，对于感受野的理解必不可少。一、定义感受野被定义为卷积神经网络特征所能看到输入图像的区域，换句话说特征输出受感受野区域内的像素点的影响。比如下图（该图为了方便，将二维简化为一维），这个三层的神经卷积神经网络，每一层卷积核的,，那么最上层特征所对应的感受野就为如图所示的7x7。感受野示例[1] 二、计算方式其中表示特征感受野大小，表示层数，,表示输入层，,。第一层特征，感受野为3 第1层感受野[1] 第二层特征，感受野为5 第2层感受野[1] 第三层特征，感受野为7 第3层感受野[1] 如果有dilated conv的话，计算公式为三、更上一层楼上文所述的是理论感受野，而特征的有效感受野（实际起作用的感受野）实际上是远小于理论感受野的，如下图所示。具体数学分析比较复杂，不再赘述，感兴趣的话可以参考论文[2]。有效感受野示例[2] 下面我从直观上解释一下有效感受野背后的原因。以一个两层，的网络为例，该网络的理论感受野为5，计算流程可以参加下图。其中为输入，为卷积权重，为经过卷...

2018-07-24

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7月24日，由客户世界机构主办，中国呼叫中心与电子商务发展研究院、全球呼叫中心产业联盟联合支持的客户世界• 洞察者2018北京论坛在丽景湾国际酒店圆满举行。作为全球领先的智能客服产品及方案提供商，阿里云小蜜获得本次大会主办方颁发的“智能客服技术产品/解决方案大类推荐品牌”奖项。现场揭晓的“智能客服技术产品/解决方案大类推荐品牌”的获奖企业,历经初评、复评环节，通过《客户世界》杂志社资深编辑团队、编委成员（杂志顾问委员会和编辑委员会委员）的观察和体验，通过读者评议、网站投票、专家评委等多项指标，最终决出11家推荐品牌。阿里云小蜜此次获评“智能客服技术产品/解决方案大类推荐品牌”，实际上是对阿里云在智能客服领域未来发展趋势的准确预判，以及就此展开的业务布局的一种认可。在过去的几年中，无论是产品技术创新，还是加速赋能行业等领域，阿里智能

2018-07-24

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。