“离娄”机器视觉智能创新平台

产品编号:GQ-TY-PSYNA-20230011 “离娄”机器视觉智能创新平台是一种服务工业互联网的智能模型和算法研究开发、训练、发布、部署平台。针对工业互联网领域,解决规模化生产的批次质量问题、传统工厂的自动化水平偏低、人工成本不断高涨、生产过程和出厂人工检验效率低等痛点。
“离娄”机器视觉智能创新平台具备小样本能力、知识蒸馏能力、轻量化模型能力、自然对抗训练能力等技术优势兼顾研究、训练、发布、部署程序一体化,用户可以通过该平台轻松创建和训练自己的智能模型,提供丰富的模型和算法库,支持CNN、RNN、LSTM、ATTENTION等主流算法模型训练和调试,支持自然语言处理、图像处理、语言识别等多种应用场景。平台还支持自主超参搜索、数据增强、模型优化等功能,帮助用户快速构建高效的智能模型。并集成丰富的API和SDK,帮助客户轻松集成智能技术到自己的应用中,为客户提供端到端的整体解决方案。
技术优势
TECHNOLOGICAL ADVANTAGE
核心价值
CORE VALUE
01 集研:深度学习算法全流程研发,传统视觉算法全流程研发。
02 集管:模型端到端管理、边端设备集中管理。
03 开放:模型快速部署开放、算法快速部署开放。
04 分析:设备脱敏数据建模分析、算软过程及结果数据分析。
应用场景
APPLICATION SCENARIO
目标识别
精密测量
引导定位
检测分析
相关技术论文
TECHNOLOGY PATENT

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[2]Luo X,Liu Z,Shang M,et al.Highly-accurate community detection via pointwise mutual information-incorporated symmetric non-negative matrix factorization[J].IEEE Transactions on Network Science and Engineering,2020,8(1):463-476.

[3]Luo X,Zhong Y,Wang Z,et al.An alternating-direction-method of multipliers-incorporated approach to symmetric non-negative latent factoranalysis[J].IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems,2021.

[4]Luo X,Zhou Y,Liu Z,et al.Generalized Nesterov's Acceleration-Incorporated,Non-Negative and Adaptive Latent Factor Analysis[J].IEEE Transactions on Services Computing,2021,15(5):2809-2823.

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