Báo cáo sự kiện

Diễn đàn CTC 2016 Bài giảng CTC

kèo nhà cái bóng đá trí tuệ nhân tạo trong IoT công nghiệp
Cách tiếp cận thực tế thông qua sự hợp tác với Grid

Cập nhật

kèo nhà cái bóng đá trí tuệ nhân tạo trong IoT công nghiệp
Cách tiếp cận thực tế thông qua sự hợp tác với Grid

  • AI
  • IoT
  • Sản xuất
  • lợi ích công cộng/công khai
  • Khoa học/Kỹ thuật
Ngày sự kiện
được tài trợ
kèo bóng đá
Bài giảng
kèo bóng đá
Grid
Kỹ sư điều hành Yasuki Tomio (trái) Ebina Takuya, Tập đoàn Giải pháp Công nghệ, Grid Co, Ltd

Kỹ sư điều hành Yasuki Tomio (trái)

MR Ebina Takuya, Tập đoàn Giải pháp Công nghệ, Công ty TNHH GRID,

[Hoki] Cho dù quảng bá IoT hay kèo nhà cái bóng đá AI, không có điểm nào để làm như vậy trừ khi dữ liệu khó thu thập và tích lũy không thể lấy được từ kết quả phân tích (đề xuất) sẽ thực sự giúp giải quyết vấn đề Trong phiên này, chúng tôi muốn bạn hiểu phân tích dựa trên AI sẽ giúp bạn hiểu gì và những gì khác với phân tích dữ liệu trước đó

Để giải quyết các vấn đề IoT bằng cách kèo nhà cái bóng đá AI, CTC đang làm việc về học tập sâu bằng cách kèo nhà cái bóng đá "Renom" của công ty do Grid phát triển

[Ebina] Renom là một khung học máy cho phép bạn dễ dàng kèo nhà cái bóng đá nhiều thuật toán, bao gồm học tập sâu và mạng Q sâu (một phương pháp học tập kết hợp các mạng thần kinh DE-learning và sâu) Nó hỗ trợ nhiều thuật toán và có thể kết hợp nhiều thuật toán như các khối để xây dựng các mạng thần kinh sâu Các mô hình được đào tạo có thể được đầu ra dưới dạng thực thi và có thể được liên kết với các hệ thống bên ngoài và máy tính cạnh để tự động hóa các quyết định thời gian thực

Renom đã được kèo nhà cái bóng đá trong các lĩnh vực như tiêu thụ năng lượng và dự đoán năng lượng tạo, dự báo thời tiết, phân tích video và phân tích ngôn ngữ, nhưng nó cũng được cho là hữu ích cho phân tích IoT Cụ thể, có thể nhận ra các mẫu dẫn đến bất thường, trục trặc và hao mòn từ các cảm biến và hình ảnh khác nhau, và phát hiện và tránh các dấu hiệu trước một sự kiện như bất thường, trục trặc và hao mòn xảy ra Nó cũng hữu ích để tự động hóa việc kiểm tra, kiểm soát chất lượng và giám sát điều kiện, chẳng hạn như dự đoán điều kiện từ mối tương quan giữa các tham số hoạt động và kết quả kiểm tra Hơn nữa, việc học dữ liệu trong quá khứ và tối ưu hóa toán học cũng có thể được dự kiến ​​sẽ làm giảm nỗ lực liên quan đến việc mô phỏng các kết hợp phức tạp

GRID và CTC đang tích cực phát triển các doanh nghiệp cho các công ty kèo nhà cái bóng đá Renom như một công cụ phân tích và cho các đối tác muốn kết hợp Renom vào sản phẩm/dịch vụ của họ

Báo cáo bài giảng khác

Đối với các báo cáo bài giảng khác từ "Diễn đàn CTC 2016" được tổ chức vào ngày 28 tháng 10 năm 2016, vui lòng xem liên kết bên dưới
  • Giới thiệu về trang này tweet trên Twitter (mở trong cửa sổ mới)
  • Chia sẻ trang này trên Facebook (mở trong cửa sổ mới)

Đối với các yêu cầu về báo cáo sự kiện này, bấm vào đây

*Nội dung là thời điểm xuất bản và có thể đã được thay đổi