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    機器人小冰用4秒作40行長詩

    分類:
    新聞資訊
    發布時間:
    2018/12/07 10:09
    瀏覽量

    夢鄉里島嶼鐫刻磐石似的愛情

    澆灌時間的種子

    喜悅水里柔嫩的宇宙

    遙遠之星輝閃耀著希望

    我將感謝生命的漂泊

    時光匆匆歸來時笑語嫣然

    你是我的生命的生命

    —微軟AI機器人小冰《致十年后》

      小冰,女,人工智能聊天機器人,生于2014年5月。雖然還不滿5歲,但已經過5次迭代,并推廣到日本、美國等地。

      小冰團隊訓練小冰作詩,經歷了兩個階段。第一:通過技術模仿人類,進行表象創造,并使創造結果接近人類,進行百萬次自我學習和訓練。第二:學習詩歌的內涵創造,即所使用的詩歌語言,讓讀者在閱讀過程中形成更生動、形象或深刻的意境。

      可以確定的是:小冰正式創作這首40行《致十年后》長詩時,只用了不到4秒的時間。并且,通過不斷調整和測試,這個“成稿”速度已趨于穩定。世界上大概沒有哪個詩人,可以在這一點與小冰相比??梢?,人工智能的發展如火如荼。

    John McCarty 人工智能之父▲

      早在1956年,麥卡錫召集哈佛大學、麻省理工學院、IBM公司、貝爾實驗室的研究人員召開達特茅斯會議,正式提出“人工智能”。

      中國,于2015年5月提出《中國制造2025》,2016年5月提出《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》。

      當前,以Internet+、AR(增強現實)/VR(虛擬現實)、Big Data(大數據)和AI(人工智能)/Deep Learning(深度學習)等為代表的技術革新浪潮已經撲面而來。

      在傳統無損檢測中,檢測精度高度依賴于操作人員的判斷水平,為檢測結果的客觀性、一致性等帶來不利影響,也增加了操作人員的負擔。

      為此,升拓檢測研究開發了基于AI(機器學習)的輔助判定手段,以提高檢測精度和降低作業難度。

      AI輔助檢測判斷時,升拓檢測采用貝葉斯網絡,集合貝葉斯、神經元網絡和集合神經元網絡的2次集合學習模型,按照各模型的預測結果,以訓練模型的精度加權后的綜合結果作為AI預測的結果。

    貝葉斯網絡模型▲

    神經元網絡模型▲

      目前,升拓檢測已在裝配式結構套筒灌漿、預應力橋梁孔道灌漿等方面,經過大量模型試驗與工程現場驗證,在訓練數據所覆蓋的類型條件下,綜合識別精度準確率可達80%-85%。

      升拓檢測將持續集結天量檢測及監測數據,并進行訓練和識別,進一步提高測試精度,降低人為因素造成的誤差,為保障國家基礎設施建設質量提供技術支持。

    機器人小冰用4秒作40行長詩

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    【摘要】:
    小冰正式創作這首40行《致十年后》長詩時,只用了不到4秒的時間。并且,通過不斷調整和測試,這個“成稿”速度已趨于穩定。世界上大概沒有哪個詩人,可以在這一點與小冰相比??梢?,人工智能的發展如火如荼。

    夢鄉里島嶼鐫刻磐石似的愛情

    澆灌時間的種子

    喜悅水里柔嫩的宇宙

    遙遠之星輝閃耀著希望

    我將感謝生命的漂泊

    時光匆匆歸來時笑語嫣然

    你是我的生命的生命

    —微軟AI機器人小冰《致十年后》

      小冰,女,人工智能聊天機器人,生于2014年5月。雖然還不滿5歲,但已經過5次迭代,并推廣到日本、美國等地。

      小冰團隊訓練小冰作詩,經歷了兩個階段。第一:通過技術模仿人類,進行表象創造,并使創造結果接近人類,進行百萬次自我學習和訓練。第二:學習詩歌的內涵創造,即所使用的詩歌語言,讓讀者在閱讀過程中形成更生動、形象或深刻的意境。

      可以確定的是:小冰正式創作這首40行《致十年后》長詩時,只用了不到4秒的時間。并且,通過不斷調整和測試,這個“成稿”速度已趨于穩定。世界上大概沒有哪個詩人,可以在這一點與小冰相比??梢?,人工智能的發展如火如荼。

    John McCarty 人工智能之父▲

      早在1956年,麥卡錫召集哈佛大學、麻省理工學院、IBM公司、貝爾實驗室的研究人員召開達特茅斯會議,正式提出“人工智能”。

      中國,于2015年5月提出《中國制造2025》,2016年5月提出《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》。

      當前,以Internet+、AR(增強現實)/VR(虛擬現實)、Big Data(大數據)和AI(人工智能)/Deep Learning(深度學習)等為代表的技術革新浪潮已經撲面而來。

      在傳統無損檢測中,檢測精度高度依賴于操作人員的判斷水平,為檢測結果的客觀性、一致性等帶來不利影響,也增加了操作人員的負擔。

      為此,升拓檢測研究開發了基于AI(機器學習)的輔助判定手段,以提高檢測精度和降低作業難度。

      AI輔助檢測判斷時,升拓檢測采用貝葉斯網絡,集合貝葉斯、神經元網絡和集合神經元網絡的2次集合學習模型,按照各模型的預測結果,以訓練模型的精度加權后的綜合結果作為AI預測的結果。

    貝葉斯網絡模型▲

    神經元網絡模型▲

      目前,升拓檢測已在裝配式結構套筒灌漿、預應力橋梁孔道灌漿等方面,經過大量模型試驗與工程現場驗證,在訓練數據所覆蓋的類型條件下,綜合識別精度準確率可達80%-85%。

      升拓檢測將持續集結天量檢測及監測數據,并進行訓練和識別,進一步提高測試精度,降低人為因素造成的誤差,為保障國家基礎設施建設質量提供技術支持。

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