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你想了解的人工智能這里都有,不再傻傻分不清
當(dāng)前,人工智能正在席卷科技產(chǎn)業(yè),越來越多的行業(yè)和市場都在人工智能領(lǐng)域進(jìn)行深耕,作為當(dāng)今輔助人類進(jìn)行創(chuàng)新和變革的重要生產(chǎn)力工具和技術(shù)驅(qū)動力,人工智能技術(shù)當(dāng)前已經(jīng)發(fā)展到什么階段了呢?未來人工智能產(chǎn)業(yè)又將會走向何方呢?本期我們一起來聊聊。
對于人工智能技術(shù)來說,我們?nèi)粘=?jīng)常看到的或許是機(jī)器算法的應(yīng)用、又或是對于自然語言的處理等內(nèi)容,對于人工智能來說,現(xiàn)在已經(jīng)收集了海量的*算法,其中涵蓋了計算機(jī)視覺、游戲、自然語言處理、網(wǎng)絡(luò)圖、知識庫等很多內(nèi)容。
動作識別
在人工智能領(lǐng)域當(dāng)中,動作識別是整個視頻識別當(dāng)中為關(guān)鍵的一項組成部分,整個動作可能會貫穿視頻當(dāng)中,對于動作識別來說,很有可能成為圖像識別的重要組成部分,2017年的NeurIPS,CMU機(jī)器人學(xué)院的研究人員Rohit Girdhar 和 Deva Ramanan 利用注意力機(jī)制(Attentional Pooling),在保持網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度和計算量基本不變的情況下,在三個靜態(tài)圖像和視頻標(biāo)準(zhǔn)動作識別數(shù)據(jù)集上提升了動作識別的基準(zhǔn)。其中,在MPII人體姿態(tài)數(shù)據(jù)集上取得了12.5%的相對改進(jìn)。
人臉識別技術(shù)
在今年的市場研究數(shù)據(jù)報告顯示,在被譽為工業(yè)界“黃金標(biāo)準(zhǔn)”的人臉識別算法測試(FRVT)中,依圖科技以千萬分之一誤報下的識別準(zhǔn)確率超過99%,繼續(xù)保持人臉識別競賽guan軍。
千萬分位誤報下的識別準(zhǔn)確率超過99%,意味著更多核心關(guān)鍵的安防場景被解鎖。相比于去年同期,人臉識別性能提升了80%。在整個報告當(dāng)中對于很多國內(nèi)的人工智能企業(yè)進(jìn)行了重點的提及和展示,而中國的人工智能企業(yè)也的確在業(yè)務(wù)領(lǐng)域和技術(shù)創(chuàng)新方面*。
計算機(jī)視覺感知
其中值得一提的是計算機(jī)視覺,對于計算機(jī)視覺來說,3D技術(shù)是zui受青睞的一類,2017年的CVPR,MIT、馬薩諸塞大學(xué)阿默斯特分校和谷歌DeepMind的研究人員展示了一項成果,使用自動編碼器(VAE),構(gòu)建了一個名叫SingleVPNet的框架,能從多個視角的深度圖或其相應(yīng)的輪廓(silhouette)學(xué)習(xí)生成模型,并使用渲染函數(shù)從這些圖像生成細(xì)節(jié)精致的3D形狀。
對于計算機(jī)識別感知框架來說,通過一系列不同視角的2D深度圖當(dāng)中,研究人員就能夠去生成新的3D形狀和3D圖片,其中的平均誤差將會縮小到0.35左右,也就是說計算機(jī)視覺所帶來的3D圖片將會是非常逼真的一張圖。
北京富瑞恒創(chuàng)科技有限公司,成立于2009年8月,成立至今已經(jīng)和國內(nèi)多家教育機(jī)構(gòu),全國各地多家企業(yè)有過長期的合作關(guān)系,專注于新型材料試驗機(jī)的研究,長期聘請清華大學(xué)精密儀器系的專家為技術(shù)顧問,并成立新型材料檢測儀器研發(fā)中心。
北京富瑞恒創(chuàng)科技有限公司是集專業(yè)設(shè)計、開發(fā)、生產(chǎn)與銷售于一體的*股份制企業(yè),專注于新型材料試驗機(jī)的研制、材料檢測技術(shù)的提高及材料試驗方法的創(chuàng)新,是國內(nèi) 先的材料試驗檢測儀器的生產(chǎn)企業(yè)。
富瑞恒創(chuàng)儀器研發(fā)部擁有行業(yè)內(nèi)you秀的、的研發(fā)力量及技術(shù)團(tuán)隊,,并成立新型材料檢測儀器研發(fā)中心,是對推動國內(nèi)材料檢測技術(shù)的提高和試驗方法創(chuàng)新的重要技術(shù)保證力量。富瑞恒創(chuàng)同時還與中科院自動化研究所、國防科技大學(xué)等全國數(shù)十所科研院所開展緊密合作,并為中國國fang軍工企業(yè)及航天科技企業(yè)和重點實驗室定制生產(chǎn)了大量標(biāo)準(zhǔn)和非標(biāo)準(zhǔn)的測試儀器。
人體姿態(tài)數(shù)據(jù)分析
在今年的9月份,AlphaPose系統(tǒng)升級,采用PyTorch框架,在姿態(tài)估計標(biāo)準(zhǔn)測試集COCO validation set上,達(dá)到 71mAP的精度比OpenPose 相對提升17%,Mask-RCNN相對提升8%,同時,速度達(dá)到了20FPS比OpenPose相對提高66%,Mask-RCNN相對提高300%。
圖像分類
計算機(jī)對于圖像處理來說其實早就已經(jīng)超越了人類的原有技術(shù)應(yīng)用,當(dāng)前圖像分類精度的成績,往往是其他研究的副產(chǎn)物。ICLR 2017,谷歌大腦 Barret Zoph 和 Quoc V. Le 發(fā)表了“Neural Architecture Search with Reinforcement Learning”,他們用強化學(xué)習(xí)自動搜索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),終AI自己設(shè)計出的模型,在 CIFAR-10數(shù)據(jù)集上做圖像分類取得了96.35%的精度。
GAN在今年不斷發(fā)展,今年ICLR DeepMind 提出的 BigGAN,可謂當(dāng)前zui強圖像生成模型,在128x128分辨率的ImageNet上訓(xùn)練,BigGAN的 Inception 分?jǐn)?shù)(IS)可以達(dá)到 166.3 ,F(xiàn)rechet Inception 距離(FID)9.6。