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课程表人工智能研究院目前正在研的项目很多,也很杂。
从aR设备的深度学习,到人脸识别技术的应用,再到语音、图像识别等。
最关键的是研究院主要是搞科研方向,即便有商业落地场景,那也都是试验设备。
比如刚刚从aR大厦那边拿过来的aR眼镜。
“这款眼镜除了使用aR的相关算法技术外,同样也采用了我们的图像识别算法”
王卓笑着解释道。
“你说的图像识别是刚才我戴上后直接显示出的元件标注吧?”
领导问道。
“是的,这款aR眼镜是多种技术集成后的实验产物”
王卓点了点头,继续说道。
“因为单纯的aR技术它能实时渲染,也就是之前我们说的,它需要专业人士操作”
“可我们的人工智能领域的研核心,是深度学习”
“人需要学习,同样我们的技术也要实现自我学习”
“同样拿这款眼镜举例,它能够识别出机箱内的所有元件,这是因为已经提前把主流设备都录入进了系统”
“但这个录入,我们都是选择本身就没有问题的元件,可假如我们把大量出现问题的主机、常见问题的元件也录入进去后”
“我们的图像识别技术就能进行一个初次的筛选,将外观明显损坏的元件标注出来,而这就能给我们维修人员提供一个初级参考”
“而深度学习就是将我们的图像识别技术进行数据投喂训练,当数据足够多时,那么它就会根据初始正常状态对比现阶段状态来进行故障分析”
王卓的介绍很通俗,这也是他会主动担起介绍角色的原因。
毕竟这些搞研的,嘴里动不动就是各类名词,之前他过来检查时,什么Vggnet训练?什么18层网络?什么卷积神经网络?
他都听得云里雾里的,更何况是日理万机的领导们?
“还可以应用在哪些领域?”
领导沉吟片刻,开口问道。
“我的意思是除了医学、制造业这块,还有哪些领域可以?”
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