【无标题】智慧工厂数字孪生建设方案

  • 概述
  1. 项目背景

数字化转型是我国经济社会未来发展的必由之路,数字孪生技术作为推动实现企业数字化转型、促进数字经济发展的重要抓手,并在产品设计制造、生产监管、工艺优化、仿真验证起到重要作用。

  1. 项目目标

通过多种新一代信息技术手段的应用,最终建立一套符合企业未来智能工厂生产管控需求、功能全面、集成性高、技术先进及运行稳定的数字孪生系统,从而辅助整个工厂的生产管控,赋能传统制造,全面提升企业的智能制造管理水平。

短期目标:从三维可视化虚拟工厂的维度实现对工厂的生产要素、生产活动计划以及生产过程控制的三维可视化管理。实现从厂区->厂房->生产线->生产单体设备等生产要素的全可视化,以及对生产数据的全可视。

中期目标:实现物理工厂与虚拟工厂的双向映射与实时交互、实现物理工厂及虚拟工厂的全要素、全流程及多业务数据的全融合。

长期目标:构建生产管控云平台,使得工厂具备虚实联动、数据驱动生产的能力,基于数字孪生进行过程管控、智能排产及调度,优化及探索工厂生产和管控最优的运行模式。

  1. 项目范围

现阶段初步规划是以实现XX集团生产厂区范围内的建筑、建筑内产线设备、运输车辆等关键生产要素进行三维建模,实现对物理工厂的三维可视化表达,结合MES数据进行数据可视化呈现,使得厂区内的生产过程、生产状态可控、可观、可视。

  • 平台建设方案
  1. 建设思路

XX集团工厂数字孪生系统基于“安全、可靠、完整、准确、可视”的基本原则,采用成熟、稳定的产品和技术,实现对物理工厂在虚拟环境中的映射,在虚拟空间中还原和反映现实工厂的运行情况和生产监控,同时具备较强的维护升级能力及可扩展能力,具体有如下特点:

先进性:结合项目实际需求,应用业界领先的产品和技术;

易用性:本数字孪生系统属于运用UE4或webgl引擎平台,结合项目实际图纸进行全自由720°精细化三维建模,并且实现任意无死角的操作模式,实时渲染。满足相关的五连设备、生产设备、数据点位的详细动态展示。系统完全做到实现自主操作,自由捕捉建筑、设备等,任意缩小放大,720°自由旋转,各种视角的高自由度的漫游。

开放性:开放性通过ESB五个部件的松耦合关系能够快速的进行定制开发满足不同的需求场景,通过以下体现:

  • 组件框架,已经实现了SAP,IBMMQ,JDBC的支持,若需要增加新的支持,只需要实现提供的两个接口类就可以完成开发工作,一般三个工作日可以解决。
  • 中介流自定义JAVA图元,能够根据客户的需求对报文、以及路由的规则等进行快速定制,已经实现了JMS、HTTP、WebService等的互相转换,而且提供了响应的构件的支持。
  • 消息构建和修改API,能够支持对请求消息格式和ESB内部消息格式的各种操作。
  • 动态路由API,能够在半个工作日开发完对新的动态属性的支持。
  • 自定义拦截器,可插拔式的拦截器架构能够灵活的满足客户加密、解密、日志分析、白名单等功能,用户若需要增加新的拦截功能,只需要实现响应的接口进行配置就可以了。
  • 自定义数据转换器等
  • 基于以上从而对协议的扩展和外围功能的扩展进行简单的插积木式的灵活支持。

适用性:软件使用WEB端弹性布局与屏幕自适应方式进行,可根据分辨率自适应展示,以满足可视化系统适应不同屏幕尺寸、分辨率的需要。

  1. 平台性能指标

(1)系统运行指标

采用全简体中文界面,所有界面直观易用,支持B/S与C/S架构;

支持海量(大于1TB)数据三维场景(包括地形地貌数据、装置模型数据等)的展示和浏览;

客户端系统自身版本及完整性诊断周期≤10s;

可实现全系统内数据同步更新,自动同步周期可定制,可手动同步;

支持不少于100个用户的同时在线,初始加载渲染的响应时间不超过30秒,完成加载渲染的时间不超过10秒;

用户访问时的平均等待时间≤6s;

平均无故障时间MTTF≥1000hour;

平均故障修复时间MTTR≤20min。

(2)数据检索指标

关系型数据检索的平均响应时间:

简单条件检索时延≤1s;

复杂条件检索时延≤10s。

(3)三维显示与处理技术指标

要求三维展示效果逼真,运行流畅。能够支持脚本编程,支持所见即所得的编辑特性,支持细节层次优化渲染技术,支持室内渲染技术,支持大场景的渲染,具体指标要求如下:

场景融合显示:三维地理信息场景与真实设施、设备场景无缝融合,且实现从大场景到设施、设备精细场景的平滑推进显示;

支持显示分辨率≥1920*1080;

视野范围:屏幕显示距离≥真实环境中的100km;

处理能力:在保证刷新频率的前提下,三维场景一次渲染过程三角形数量能力可达到500万以上,三维场景模型数量可达2万个以上;

操作响应时间要求:三维画面平移、旋转响应时间≤500ms,任意模型点选的响应时间≤4s;

渲染速度:复杂三维场景,模型数量达到1万个(约4000万面片)进行漫游浏览操作(如旋转、平移、缩放等)平均帧数不低于20Hz;

  1. 平台架构

3.1、总体架构

凡拓FT-E大数据可视化平台总体架构分为四层,分别为数据层、集成服务层、平台层和应用层。

(1)数据层

智慧工厂IOC仪表盘展示的业务指标数据从大屏端的数据指标中提取,保持于大屏端的数据同源,不再单独设计指标,并进行数据采集和发布。中屏仪表盘指标从大屏端各业务专题设计中的数据指标中挑选重点和实时指标进行展示和推送。

决策分析场景依托项目大屏建设的决策分析业务场景,数据实现与大屏的数据同源,不再单独采集数据源。

(2)集成服务层

智慧工厂IOC仪表盘和专题决策分析所涉及的数据都通过API网关(ROMA)接口进行对接,通过了解全区的重点工作,每个领导在关注的重点方面是什么,并根据领导的权限、分管的主题来做智能推送。其他应用的对接也通过ROMA进行对接。

(3)数据分析层

数据分析层包括数据分析算法和业务指标及模型管理。数据分析算法提供各类基本的分析算法,如对比分析、切片分析、切块分析、聚类分析等,满足大数据指标计算分析要求;业务指标及分析模型管理通过构建业务指标库,并对各类标准业务模型进行管理,满足业务建模的需求。

(4)数据可视层

数据可视化为大数据业务专题分析结果提供可视化呈现的工具引擎。实现大数据业务专题的快速可视化呈现。数据可视化,可以通过可视化编排管理功能,快速构建各个专题的业务运行态势功能。

数据可视层是直接呈现给客户的应用,包括智慧工厂IOC大屏态势感知仪表盘和专题决策分析。其中应用前端支持:

指标专题个性化定制

领导关注的指标以丰富的、可直观表达的可视化形式展现出来,并将异常指标预警状态进行显式的状态提醒,提醒领导关注异常指标。

关注指标的及时推送

平台可根据指定的指标范围进行实时的指标变化推送。确保领导可及时收到指标变化提醒,同时,对于领导关注的应急事件的处理状态,也可以及时推送到智慧工厂IOC大屏。

3.2、可视化架构

整体专题内容分为左侧仪表、右侧仪表、底部三维三个部分,三个部分均为H5页面。

中间地图为基于Html5和WebGL浏览器渲染引擎的实时渲染效果展示页面。左右两侧侧仪表分别为两个独立的页面,通过openmodel的方式嵌套在地图页面之上。

底部三维地图使用服务器进行资源的部署(如场景模型、三维效果、图片资源等)。通过局域网或公网,使服务器与所有工作电脑处于同一网络环境内。工作电脑通过浏览器输入网页链接,启动程序后通过网络从服务器中调取初始资源进行渲染显示。当发生地图交互操作的时候,同样通过网络调取相应的资源。

仪表页面与三维地图之间的交互通过接口传参的方式,点击按钮后,将相关的三维联动指令传到地图页面,再通过网络调取服务器资源。

考虑到网络传输带宽问题,BS架构的三维地图模型会比CS架构的模型降低2-3个精度,以保证页面的流畅运行。


3.3、部署架构

 

数据层:主要是存储三维模型数据,如建筑模型、景观模型、专业设备模型等等。

       网络层:负责三维模型数据传输,为后续数据解析提供三维数据传输通道。

       逻辑层:获取了三维模型后,对模型数据进行图形绘制与解析。

       渲染层:基于Html5和WebGL浏览器渲染引擎,实现三维数据可视化。

       展示层:基于Html5的浏览器进行三维浏览

3.4、前端展示架构

前端页面的整体实现方式如下:

 

  1. 三维地图为最底部页面,同时为链接打开后的主页面,分辨率根据屏幕进行自适应。显然内容为基于当前交互从服务器调取的模型、图片、特效。
  2. 左右侧页面分别为独立的H5页面,页面背景为透明或半透明灰底。
  3. 通过Openmodel方式将两侧页面嵌套在三维地图页面内。
  4. 在二三维存在交互的按钮上添加联动接口。

3.5、交互架构

界面架构决定了大屏应用界面的整体结构,从界面视觉元素到交互行为,以及信息、功能的表现,架构设计包含信息构架和交互构架。设计师采用视觉表现对界面构架进行呈现。

3.5.1、信息架构

信息架构是对应用内容,即信息的分类和排布。信息构架包含信息层级设计、视觉框架设计和导航设计。信息构架将这几个部分组合在一起,对信息进行组织,更好的进行信息传递。

3.5.2、交互行为与交互架构

XX集团智慧工厂IOC应用是从上到下或从下到上的操作,不断深入操作直到完成任务,大致分为浅而广、窄而浅、广而深和窄而深的四种基本类型架构方式。一般来说,应用的操作深度最好为三层以内,超过三层就要将信息架构由深度改为广度,随着操作深度的增加,每一层都会有附加功能,以连接上一层的功能,深度越多,应用的功能就越复杂,在进行信息架构时,要多注重内容的汇总以及逻辑功能的展现,以方便用户便捷的操作至完成任务。

3.6、数据接口架构设计

传输的数据都采用高强度的加密算法加密(DES),使得数据即使泄漏、被截获后,也无法识别相关的数据内容,确保数据安全。对于客户端与服务器交互的数据,使用HTTPS协议进行传输。

HTTPS 协议是由 HTTP 加上 TLS/SSL 协议构建的可进行加密传输、身份认证的网络协议,主要通过数字证书、加密算法、非对称密钥等技术完成互联网数据传输加密,实现互联网传输安全保护。HTTPS可实现如下目标:

  • 数据保密性:保证数据内容在传输的过程中不会被第三方查看;
  • 数据完整性:及时发现被第三方篡改的传输内容;
  • 身份校验安全性:保证数据到达用户期望的目的地。
  1. 可视化服务

4.1、基础可视化服务

4.1.1、web3D渲染服务

FT-E大数据可视化平台的核心渲染服务由采用完全自主研发、支持全要素全场景数据的可视化表达的FT-E引擎提供。FT-E引擎拥有目前主流的可视化特性,其中主要包括:

  1. 支持多种纹理格式,包括:PNG、DDS、JPG等,同时支持特殊格式的纹理
  2. 支持纹理混合和绑定技术,支持对GPU的编程技术
  3. 自动处理渲染状态

在处理大批量数据高性能渲染方面,采用了包括:

  1. 支持多层次细节(LOD)技术
  2. 针对渲染管线优化:减少资源的锁定,最大化渲染批次,最小化状态更改,使用共享材质、共享纹理。
  3. 使用多种空间数据结构组织数据:层次包围盒、BSP树、场景图等
  4. 使用多种裁剪技术:背面裁剪、视锥裁剪、遮挡剔除、层次视锥裁剪、入口裁剪等
  5. 点渲染的优化:用一个大的点集来表示物体表面并予以渲染,如点云
  6. 大型模型的渲染优化

4.1.2、图表可视化服务

图表可视化服务可以给各行业各类格式的业务数据多元化、多维度的展示,从而给各类使用者提供最直观、最美观的展现(图4.1.2)。

图表的类别包含目前主流的各类图形,如柱状图、饼环图、折线图、仪表盘、雷达图、面积图、象形图等等。以及文字、表格、导航、单选\复选按钮、视频流、图片、时间轴、tab页、下拉框、单选按钮等交互元素。

 

图4.1.2

4.1.2.1、数据解析服务

FT-E平台数据解析服务的分为地理信息数据解析服务、业务数据解析服务、可视化数据解析服务、渲染资源解析服务。

4.1.2.2、地理信息数据解析服务

支持shp、json、kml 、DOM、DEM、DLG等矢量或栅格数据的解析。

4.1.2.3、业务数据解析服务

支持本地文件数据(excel、csv等)、接口型数据、视频流型数据、数据库型数据的解析。

4.1.2.4、可视化数据解析服务

支持自定义的模型、点云数据、倾斜摄影、城市建筑BIM等数据的解析。

4.1.2.5、渲染资源解析服务

支持贴图和材质数据的解析。

4.1.3、视觉特效服务

FT-E平台提供了丰富的视觉效果,包括色块图,二维柱状图,弹出式标牌,道路线效果,投影线,广告牌,楼宇虚化,模型标注,屏幕图片,屏幕文字,普通区域线,迁移线,热力图,视频标牌,贴地线,贴图标牌,贴图线,线上文字,相机服务,圆柱标注,圆锥标注,空间文字,空间线效果,扩散环效果。

图4.1.3(色块图)

图4.1.3(楼宇虚化图)

4.1.4、可视化联动服务

可视化联动是指应用程序用户界面上的控件之间发生互相关联的变化,可视化联动服务支持指标与指标间联动、指标与三维场景联动、三维场景内联动。

  • 指标与指标联动

某项指标发生变化时触发与之关联的其他指标发生变化。

  • 指标与三维场景联动

某项指标发生变化时触发三维场景的变化。

4.2、高级可视化服务

4.2.1、高级特效服务

4.2.1.1、实时阴影

阴影使物体更具有立体感,有助于我们理解物体间的相互关系和大小;阴影使三维场景更加生动、真实,是三维场景的重要组成部分。FT-E平台支持实时阴影效果:场景内所有模型(包括设备设施模型、建筑物模型、人物模型等)均能根据当前系统时间,显示阴影效果,并随着光的角度变化,光影投射效果发生变化。

图4.2.1.1(夜晚)

 

图4.2.1.1(白昼)

4.2.2、数据接入服务

数据接入服务能够将各种类型的数据接入FT-E平台,FT-E平台根据数据类型的不同,使用不同的方式接入数据,为数据的可视化提供基础。数据接入服务包括:

  1. 地理信息数据接入
  2. 渲染资源接入
  3. 数据库数据接入
  4. 实时数据接入
  5. 接口型数据接入
  6. 视频流数据接入
  • 项目建设方案
  1. 三维可视化展示

项目通过3Dmax建模软件+三维可视化渲染引擎,构建XX集团工厂的数字孪生体,同时通过特效光效对厂区的各个组成部分进行标注,点击厂区某个所属部分,镜头自动下钻到该部分,并且切换到中观视角。中观视角展示该厂区部分各个大楼的能耗、生产指标、通行、停车、运营总总体数据,继续点击其中一栋厂房/大楼,显示单栋厂房/大楼的整体用途以及大楼内每个部分的功能区域,继续点击厂房可进入厂房内部,查看厂房内产线生产情况。同时通过返回按钮或视角收缩,可以返回到中观层与宏观层中。

宏观层:

中观层:

 

 

微观层:

 

    1. 三维建模

根据XX集团提供的项目建筑/设备的CAD图纸、模型、效果图或实拍图片,制作项目周边及厂区内的地块建筑和厂房内产线设备,真实还原项目地块的地形地貌、厂区内路网,绿化植被及园林小品等基本元素。并且根据谷歌或百度地图的公开信息,以及项目地块为圆心,对半径3-5公里范围内搭建地形和交通路网。在搭建好的XX集团厂区整体三维场景、路网规划、厂区园林、楼层结构、室内场景上布点展现各重点物联设备或产线生产设备,并在软件界面两端用数据图表的形式将典型设备和系统的相关数据信息结合三维场景呈现出来,点击三维场景中的设备图标,可以弹出设备运行状态信息或者三维特效。

可视:周边配套、网路、厂区园林、建筑、室内、物联设备、产线设备及运营数据、生产数据、设备数据的3D可视;

可查:厂区3D场景内查看视频监控、照明、报警、供电、生产进展等信息;

汇聚:在3D场景中将不同维度的管理信息附着在统一的3D场景之上,大大提升信息交互效率,降低时间损耗,有效增强管理层的整体信息掌控力并且做出指挥执行指令。

整体园区可以自由切换或通过交互点击,实现实景仿真模型与Ray模式(半透明水晶体)的切换,实景模式实现宏观层与中观层的相关数据可视化,宏观层面从全球视角概览厂区分布,展示各厂区之间的信息流及安保、人员、车辆、能耗、资产等宏观指标;中观层面展示厂区分布,各厂区人员、车辆、能耗实时运行状况。Ray模式展示围支撑微观层面聚焦单体楼栋厂房内部,从空间和业务两个维度进行剖切。

设备层(单体):

    1. UI设计展示

项目开始阶段前,会根据XX集团的整体企业调性,如企业品牌形象、色调、展示逻辑、交互逻辑、功能进行整体考虑进行前端的UI设计,保证平台系统的美观、可用、易用等特性。

  1. 系统功能设计

2.1、生产经营综合态势

整体统计和展示XX集团厂区及生产经营的关键总体数据

厂区维度:如厂区的占地面积、建筑面积、功能区域划分,按照不同厂房的生产内容、生产进度、生产人员分布、通行车辆、仓储情况等维度进行统计和展示。

经营维度:如合同金额、成本支出、行业销售排名、产品分类销售排名、公司新闻、行业新闻等指标根据时间、地区等维度进行统计和展示。

宏观展示XX集团的主要信息和综合态势情况,协助管理者对生产经营状况的快速分析,同时作为对外介绍集团业务情况、生产情况、集团实力的展示媒介。

2.1.1、交互/功能设计

三维场景交互设计:三维场景以卫星图片的方式展示整个片区的地形地貌,镜头以俯视方式对准整个地块。通过三维特效标注出项目所在地与片区内主要交通,点击项目所在地,镜头自动下钻到项目周边区位,通过地区标注、交通配套、供应链、仓储配套按钮可以切换不同的展示状态,点击对应的标签,弹出详情介绍页面。点击项目范围内的建筑/厂房,对应厂房建筑高亮现实,并可弹出面板显示该楼栋的信息,再次点击楼栋镜头自动下钻到建筑/厂房室内,可查看室内的物联设备或厂房内的产线生产设备。

图2.1.1(厂区全景示意图)

图2.1.1(楼栋选中效果示意图)

图2.1.1(生产经营指标可视化)

 

2.2、安全生产监控专题

基于构建的xx集团工厂数字孪生体的基础之上,结合数据分析面板集中展示安防数据,针对安防相关的设备设施和监控数据根据时间、空间、事件类型、时间等级等维度进行统计和分析。

设备维度:如摄像头、电子围栏等;

人员维度:安保人员、消防单位、应急人员等;

时间维度:按月、周、日进行统计分析;

空间维度:根据事件发生区域进行统计分析;

事件维度:根据事件类型进行划分统计,例如危险操作、人员入侵等。

2.2.1、交互/功能设计

2.2.1.1、视频监控子专题

点击“视频监控”按钮,整体页面呈现:

三维场景部分:展示厂区内所有接入摄像头的落点,摄像头已广告牌形式高亮展示分布于三维场景之内的摄像头落点,点击摄像头标牌,可以查看对应摄像头的监控画面。

数据面板部分:固定或轮巡显示视频监控画面;摄像头设备统计信息,包括在线数、品牌、种类、告警事件和数量等。

图2.2.2.1(摄像头落点)

 

图2.2.2.1(监控画面)

2.2.1.2、安全管理子专题

点击“安全管理”按钮,整体页面呈现:

三维场景部分:根据历史告警统计数据在三维场景内展示告警信息分布情况,同时以视觉特效如云图、雷达、爆炸线等形式展示告警事件在三维场景的情况。

数据面板部分:统计历史告警数据,根据空间、时间、事件类型、事件等级、相关人员等维度进行统计分析和展示。

图2.2.2.2(告警信息画面)

 

2.3、智能制造专题

基于构建的XX集团数字孪生体基础之上,直观展示生产制造全流程以及生产进展信息,结合MES数据实现生产进展同步。

三维场景部分:以突出生产价值流为核心进行场景设计,建筑以半透明模式、产线以实景高亮形式展示全局或局部产线状态,并已三维动画形式展示工艺流程,直观呈现。结合MES生产数据,点击产线或设备可查看对应的生产信息。

数据面板部分:主要结合三维场景以及MES数据进行数据信息的统计和分析展示,例如维护管理信息、产品追踪信息、过程管理信息、执行分析信息等。

2.3.1、交互/功能设计

点击“生产状态”按钮,整体页面呈现:

三维场景部分:厂区大楼建筑半透明化或者全透明化展示,只留下产线相关的设备,根据MES的生产数据使得三维产线设备的生产动作或模型具备生产信息展示能力,以及三维场景具备生产模拟演示能力,从对应产品的来料至成品的全过程进行三维动画动态展示。

数据面板部分:(具体数据指标需确认)展示生产相关的数据信息。

点击“第一人称漫游”按钮,整体页面呈现:

三维场景部分:系统可以自动下钻至第一次人称视角,系统可以自动根据预设路线以第一人称自动漫游,或通过鼠标或键盘进行移动控制。通过三维形式直观展示厂区内的生产实力。

2.4、应急指挥专题

安全生产始终是制造业的首要目标,在应急指挥专题内系统提供应急指挥相关的事故模拟、应急模拟、应急物质信息数据统计功能,为安全和应急提供保障。

三维场景部分:系统根据事故类型可模型例如火灾、爆炸、倒塌等事故事件,以对应的事故特效在三维场景内进行直观呈现。

数据面板部分:针对历史事故类型、应急物资、应急力量、应急方案等按照空间、事件、事件等级、事件类型等维度进行统计分析和直观数据展示。

2.4.1、交互/功能设计

点击“应急演练”按钮,整体页面呈现:

三维场景部分:系统根据预设事故类型进行对应的事故特效呈现,以及动态分析事故对周边造成的影响,同时界面以事故中心为圆点,以雷达特效搜索周边可用的物资资源,物资以高亮或标牌形式展示。

数据面板部分:数据面板可统计应急资源相关数据,例如应急资源(人员、车辆、避难场所)、事故区域监控画面、应急事件统计分析、历史事故发生趋势统计、类型统计等。

功能部分:系统支持对模拟事故的应急资源调度方案进行模拟,通过对人员、任务分配、资源调度等按照时间、空间维度进行应急救援模拟,并可生成应急预案,以此优化应急预案,达到最优的应急救援效果。

 点击“应急预案”按钮,整体页面呈现:

系统界面展示应急预案流程图,亦可支持一键启动应急预案,系统自动联动对应的三方系统实现一键指挥调度。同时系统支持储备不同类型的预案。

 

  • 系统配置推荐
  1. 后端服务器配置

用途

/机型

软硬件配置

应用服务器主

(虚拟机)

硬件

CPU:Intel Xeon Gold 5120

内存:64GB

硬盘:10T

软件

OS:Windows Server 2018 R2

中间件:Tomcat8.0、Apache 2.4

部署应用:可视化应用服务器

  1. 前端工作电脑配置

CPU:i9-11900K,

内存:DDR4 2400 64G,

显卡:NVIDIA  RTX 3090 

硬盘:固态硬盘512G+机械硬盘1T。

  1. 网络环境配置

1000Mb以太网环境或5G网络。

  • 指挥中心建设方案

具体需根据现场情况、预算、风格、功能类型进行综合设计,以下提供案例参考。

 

 

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在通达信l2行情接口,有非常强大的“逐笔委托”功能,通过使用这个功能,可以轻松看到一只股票每日所发生的所有委托指令。 在这个功能里,我们展示了委托时间、委托价格、委托量、以及委托方向四个要素。 委托时间、委托价格、委托…

深度!通过近两万个开源项目,看ChatGPT这把火是怎么烧起来?

ChatGPT毫无疑问是当红炸子鸡,它用一种无法阻挡的魅力,彻底带红了 GPT (Generative Pre-Trained Transformer : 生成式预训练模型,基于Transformer 实现) ,LLM (Large Language Model, 大语言模型&#xf…

“采访”ChatGPT看看它对我们GreatSQL社区有什么看法

什么是ChatGPT? ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,并协助人类完成一系列任务,因此有望成为提高办公、学…

CNN与图像识别

将我自己在github pages上的文章转载到这里。 卷积神经网络与图像识别背景 LeNet概述ImageNet大规模图像识别挑战赛卷积与图像处理 卷积的定义图像卷积的物理意义LeNet详解手写数字识别过程可视化神经网络中的“神经元”和“权重”在哪里? 卷积神经网络与图像识别…

用CPU 0.2秒轻松识别十万类,超强图像识别系统PP-ShiTu重磅发布

说到图像识别,有些人可能会一头雾水,其实图像识别早已经成熟地应用在了各行各业。比如,正在进行中的双十一全民剁手节,相信很多小伙伴们都在某宝上解锁过以图搜图购物;越来越先进的自动驾驶道路街景识别;工…

微软语音识别

广告关闭 2017年12月,云社区对外发布,从最开始的技术博客到现在拥有多个社区产品。未来,我们一起乘风破浪,创造无限可能。 【新智元导读】微软语音识别系统取得最新突破:微软的语音对话研究小组在switchboard语音识别…