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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”

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

react native 集成人脸识别 --ios

上一篇介绍了 android 端的集成 这篇介绍下ios的集成. 整体思路和android类似:ios原生这边集成sdk后,写个ios和RN的交互类,暴露给RN ,RN再调用 跳转人脸识别页。成功,或失败 内部sdk中有回调,通过ios这边监听的触发 通知RN 成功或失败。 image.png 1.sdk的集成。 2.ios和RN的交互 sdk的集成: 按照文档,把sdk 拷贝到工程目录,然后add files 到工程中。 image.png 按文档要求配置,导入相关的资源文件,架包等,新版的Xcode 在我们 导入sdk的时候回自动添加 这些相关资源。 集成之后 就是 ios原生这边写方法跳转到这个人脸识别页面,然后把这个方法暴露给RN 去调用。 2.1这里着重介绍下RN 和 ios的交互。 首先我们在工程中新建一个类 如何新建可参考 简书中有介绍过ios的.h .m文件 然后.h文件 去实现 “RCTBridgeModule”协议的Objective-C类 #import <Foundation/Foundation.h> #import <React/RCTBr...

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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。

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