专业版 企业版 工业视觉算法现场工勘调测服务-基础版（10路以内） 提供现场工勘和调测服务，结合客户现场工况和调研情况进行现场成像方案设计，完成设备的调试和测试。 / / 工业视觉算法现场工勘调测服务-增量包 超出10路，需叠加增量包 工业视觉算法集成实施服务 适用于一般工业场景的集成

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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典型应用场景 工业视觉规划设计与实施服务 工业视觉算法现场工勘调测服务-基础版（10路以内） 为客户提供现场工勘和调测服务，结合客户现场工况和调研情况进行现场成像方案设计，完成设备调试和测试。（10路以内） 产品外观检测、生产工况检测、质量定级、产品智能分拣等。 工业视觉算法现场工勘调测服务-增量单价

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工业智能体使能服务 工业智能体使能服务为客户提供工勘调测、设计规划、集成实施、场景优化等专业服务，从工业视觉、工业生产方向帮助客户更高效的将AI技术应用于工业场景中，实现企业的数字化，智能化转型。 工业生产优化设计与实施服务工作说明书 工业视觉规划设计与实施服务工作说明书 常见问题

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使用工业智能体使能服务的获得的终交付件是什么？ 服务类型 交付件 工业视觉算法现场工勘调测服务 《XXX项目-成像方案》 工业视觉算法集成实施服务 《XXX项目-接口文档》、《XXX项目-使用手册》 工业视觉模型场景化优化服务 《XXX项目-设计报告》《XXX项目-测试报告》 工业生产优化规划与方案设计服务

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本章节主要介绍工业智能体使能服务的计费说明， 包括计费项，计费模式，以及续费。 计费项 计费项 计费说明（价格） 单价（元） 单位 工业视觉算法现场工勘调测服务-基础版（10路以内） 一次性计费，根据购买的套数计费 40,000.00 每套 工业视觉算法现场工勘调测服务-增量单价

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部门、工业园区。 方案架构 通过人工智能核心算法、物联网、大数据等技术手段，结合“固定+移动”式大气监测模式实现对城市空间进行有效监测覆盖。对大气污染防治中“第一时间发现问题”、“第一时间排查问题”、“第一时间解决问题”的挑战，通过“以算代测”、“人工智能研判”、“闭环学习”三大

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什么是工业智能体使能服务？ 基于客户实际业务场景，为客户提供工勘调测、设计规划、集成实施、场景优化等专业服务，从工业视觉、工业生产方向帮助客户更高效的将AI技术应用于工业场景中，实现企业的数字化，智能化转型。 父主题： 关于服务咨询

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、机器翻译编程实验 与图像识

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视觉套件 行业套件介绍 新建应用 零售商品识别工作流 热轧钢板表面缺陷检测工作流 云状识别工作流 刹车盘识别工作流 无监督车牌检测工作流 第二相面积含量测定工作流 通用图像分类工作流 更新应用版本 查看应用详情 监控应用 管理设备 删除应用

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视觉套件 视觉套件旨在帮助各行业客户快速开发满足业务诉求的视觉AI应用，同时支持客户自主进行工作流编排，快速实现AI应用的开发和部署，提升视觉AI开发效率。 视觉套件提供了预置工作流，覆盖多种场景，支持自主上传训练数据，自主构建和升级高精度识别模型。用户自定义模型精度高，识别速度快。

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视觉定位 接口列表 视觉定位需要使用的接口如表1所示。 表1 视觉定位接口列表 接口 描述 参数名 参数类型 参数说明 返回值 getToken 向 服务器 请求签名。 - - - Promise<any> setAKSK 验证租户身份信息。 requestParams { AK: string;

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视觉定位 功能介绍 视觉定位是根据图像耦合GPS数据确定设备的位置的一项技术。首先通过拍摄一系列具有已知位置的图像并分析它们的关键视觉特征（例如建筑物或桥梁的轮廓）来创建地图，以创建这些视觉特征的大规模且可快速搜索的索引。将设备图像中的特征与索引中的特征进行比较，可获得目标设备的位姿。

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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调测OpenTSDB应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Windows开发环境中运行应用。 操作步骤 在Windows上配置集群的IP与主机名映射关系。登录集群后台，执行命令cat /etc/hosts后，把hosts文件中的IP与主机名映射关系拷贝到“C:\Windo

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业务 产品介绍 价格说明 入门使用 从0到1，快速学习设备管理服务 入门 快速入门 应用快速接入 设备快速接入 十分钟快速上云视频教程 更多 使用 平台侧开发 开发前必读 创建产品 开发Profile （可选）开发编解码插件 调测产品 更多 设备侧开发 使用MQ TTS 协议接入 使用Agent

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高级版、专业版、旗舰版机器人支持轻量级深度学习。 重量级深度学习：适用于对问答精准度要求很高的场景，扩展问越多，效果提升越明显。 旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。

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应用场景 工业视觉 传统的工业制造主要采用人工肉眼检测产品的缺陷，不仅使得检测产品速度慢、效率低下，而且在检测过程中容易出错，导致误检、漏检等问题。基于机器视觉的质检方案，通过云端建模分析与边缘实时决策的结合，实现自动视觉检测，提升产品质量。 优势： 高效：云端已训练的视觉模型，在

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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