有人会做人脸识别吗？【人工智能编程吧】_百度贴吧
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有人会做人脸识别吗？收藏
我有一个项目需要合作
人工智能编程其实并不难,如果你从来没有接触过人工智能编程,建议你选一家培训机构学习;达内专注人工智能编程培训已有15年,在人工智能编程培训行业内口碑还是较不错的,可..
图书馆本来是用借书证借书，但也没有人想过用人脸识别来借书？
这个项目值多少钱？中国有1亿借书的读者为例如果每个人都要做一张借书证，一元一张，那就要一亿元。现在采用人脸识别，就可以省却这一亿元。也就是说，这个软件的价值是一亿元。
不错的点子
人脸识别的这款软件对于照片怎么处理，这是一个漏洞
生物識別，供參考：（１）抽樣Ｎ個點的ＲＧＢ值，保存到陣列（２）轉成ＨＳＶ，只保留色彩值（３）把色彩值做一定的梯級化處理（色彩種類）（４）對色彩種類進序排序，統計每個色彩種類的出現次數（５）把出現的色彩種類按出現次數的次序，由大到少的排序，得到圖片的色彩索引（６）利用圖片的色彩索引找尋資料庫中的生物
不是有api接口吗？一个中国公司都做到90%加了，好像开放了，用他的不就是了
精度太低很难保证百分百准确。楼上的楼上那个思路做物种识别说不定可以只用rgb通道想识别身份还是算了……不过你可以去opencv吧看看，那里好多做人脸识别的
登录百度帐号推荐应用韩媒：人工智能工厂厂长即将问世_网易科技
韩媒：人工智能工厂厂长即将问世
（原标题：韩媒：人工智能工厂厂长即将问世）
【环球科技报道 记者 魏悦】据韩国《朝鲜日报》4月8日报道，法国石化企业道达尔2010年在自己的炼油工厂里引进了通用电气(GE)开发的工厂管理人工智能(AI)软件。这种AI能够实时搜集各机器的性能数据，只要稍微出现异常，就会立即进行精密检查，同时向工厂管理者报告“机械需要修理”。它连人类无法察觉的细微问题也能事先掌握并采取措施，这家工厂的机械故障次数由每年的9.5次降低到0次。
GE软件开发副总裁科林•帕里斯6日在首尔小公洞乐天酒店和《朝鲜日报》进行采访时表示，人工智能管理的制造工厂即将成为现实。
AI工厂是最近正在扩散到全世界的“智能工厂”的最高进化版本。智能工厂是将传统制造工厂和信息技术(IT)结合，以提高生产效率的工厂。GE和等企业被评价为开发智能工厂技术的最领先企业。
帕里斯表示，AI可以成为出色的厂长助理。“工厂管理AI在制造产品所需的原料库存不足时，会自动在市场价格最低廉的时候大量购买。如果在一般制造工厂的生产线上使用AI，能在生产速度放慢1秒时马上发现问题在哪里，给疲惫的工作人员休息时间或指示修理机器。”但帕里斯强调，让AI承担起所有工厂管理事务的无人厂长角色，并不一定是好事。
“有时候就算承担损失，也必须提高产量。这不是‘有效的判断’，而是‘商业性判断’，这是需要人来决定的部分。阿尔法围棋擅长下围棋，不等于它也擅长其他游戏。”
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责任编辑：丁钰明_NT2591
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物联网公司Wi-Next与IBM合作将人工智能带入工厂生产线
企业网D1Net评论
　　物联网创业公司Wi-Next将与IBM合作，将IBM的分析运用到产品质量控制以及前兆性维护上。IBM将与物联网公司Wi-Next合作为工厂带来人工智能的能力，这将帮助一些食品产业与消费品生产商的产品线保持流畅的运转。这项合作将为帮助物联网实现其最重要的环节：保证网络通畅、防止意外的崩溃。
　　人工智能还将保障生产线上的每一个产品都一模一样。
　　物联网的出现使数据收集与分析的手段不断增长。Wi-Next所开发的设备与软件专门用于工业中尤其是食品服务产业与消费品产业的传动装置数据收集。例如监测瓶装水产品线中有多少瓶子已经被装满水。感应器将通过Wi-Next的无线网节点将数据传输到Wi-Next的数据处理软件。Wi-Next可以在机器与现代化网络分析手段之间构筑起桥梁。
　　企业可以将信息传入传统的数据库或ERP系统，又或者通过APIs将数据传至云端服务。随后他们就可以分析这些数据，更好地了解他们的设施发生了什么。
　　Wi-Next与IBM合作可以让他们的用户充分利用IBM的BlueMix云平台强大的分析能力，其中包括使用前兆性维护以及质量保障软件。Wi-Next的CEO Armando Pereira说IBM在先进的数据分析能力上的投资比任何一家创业公司都多，这也是他们选择与IBM合作的原因之一。
　　IBM的人工智能可以学习机器的运转方式，并预测在何时应做出何种调整。有认知能力的计算机可以通过各种数据来实时监测产品质量是否过关。
　　生产企业可以在IBM云端利用这些工具，或者将Wi-Next的软件整合进他们自己的系统。第二种选项对生产企业而言十分重要，因为Wi-Next的诸多客户并不愿意外泄自己的生产操作信息。Pereira说例如对于巧克力生产商而言诸如温度、压力、烹调时间以及湿度水平这些数据都属于商业机密。
　　Wi-Next于去年成立于米兰，而如今已经将总部移至加利福尼亚的帕罗奥图。
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盘点：世界巨头们的人工智能＋制造业之路
　　【中国智能制造网 智造快讯】目前，人工智能(AI)在技术和产业两个方面临近&奇点时刻&，与各个传统行业的融合度也日益加深。对于传统产业来说，及早利用人工智能推动下的和大数据升级进行产业转型方为上策。盘点：世界巨头们的人工智能＋制造业之路&　　从1956年到2016年，人工智能技术已经60岁，并且正在为逐渐衰落的传统制造业带来新的生机，全球制造巨头在&AI+制造业&的卡位战也在激烈展开。那么，&AI+制造业&的变革脉络是什么？制造业巨头又在如何抢占有利位置？记者在此为您提供详细的产业观察。&　　人工智能接近奇点，深度嵌入传统产业&　　美国作家卢克&多梅尔曾在《人工智能》一书中提出&奇点&的概念，奇点指的是机器在智能方面超过人类的那个点。目前，人工智能在技术和产业两个方面临近&奇点时刻&。第一，信息革命正从技术深化到科学，向智能方向提升，人工智能正处在科技革命的奇点上。第二，信息革命正从科学转化为技术，向智慧产业深化，人工智能正处在产业革命的奇点上。&　　实际上，当前的制造业从生产、流通到销售，正在越来越趋于数据化、智能化，加快接近产业奇点。大数据和人工智能技术可以协助企业分析生产过程中的全链路数据，实现生产效率、库存周转率、设备使用效率提升等目标。&　　在市场销售层面，人工智能基于对 B2C、B2B 海量交易数据的计算和分析，可以帮助企业制定自动化、智能化的生产计划；在生产制造层面，则可以通过对产品数据、生产设备数据的收集、分析，实现智能化诊断产品良品率、远程检测设备寿命等；在产品流通层面，大量所采集的流通数据可以让企业的生产决策、市场计划实现自动化、智能化。&　　&AI+制造业&在释放巨大潜力，制造业仍是核心战场&　　而两个预测数据也进一步佐证了&人工智能+制造业&的巨大市场空间：波士顿咨询在一份名为《工业4.0&&未来生产力和制造业发展前景》的报告中明确指出，以、大数据分析为代表的新技术将为中国制造业的生产效率带来15%&25%的提升，额外创造附加值4-6万亿元人民币。另一个来自中国电子学会的数字则显示，去年年中国智能制造产业销售收入已经突破到了1万亿元人民币。&　　全球范围来看，制造业依然是国家竞争的核心战场。从德国的&工业 4.0&到中国的&中国制造2025&，以及新一届美国政府对于制造业回流的推动，新一轮制造业的竞争悄然启动。但与之前所不同的是，人工智能、云计算、大数据如何与制造业融合将成为左右此次竞争的重要要素。&　　制造业巨头集成自身关键要素，抢占人工智能先机&　　近年来，各大制造企业为了重塑自身在制造业的全球竞争优势，在各层面高度重视智能制造，并相应启动了一系列针对基于模型的企业、网络物理系统、工业机器人、先进测量与分析、智能制造系统集成等智能制造关键要素的计划和项目，以对&AI+制造&的新竞争力形成进行系统支持。&　　1，GE在&AI+制造业&领域的系统布局&　　2011年，GE在硅谷建立了全球软件研发中心，启动了工业互联网的开发，包括平台、应用以及数据分析。2012年11月，GE发布《工业互联网&&冲破思维与机器的边界》报告，将工业互联网称之为200年来的&第三波&创新与变革。2013年，GE宣布将在接下来的3年里投入15亿美元开发工业互联网，并于同年发布《工业互联网@工作》报告，对工业互联网项目要开展的工作进行了细化。2014年3月，GE与AT&T、思科、IBM和英特尔共同发起成立了工业互联网联盟。2014年末，GE发布了《2015工业互联网观察报告》，强调了大数据分析在工业互联网中的作用，并且针对网络安全、数据孤岛和系统集成等挑战提出了解决思路和行动指南。&　　2，海尔：互联网工厂建立以用户为中心的智能生态圈&　　截至目前，海尔已建成八大互联工厂，能够为行业生产制造环节提供先进样本支持。同时，海尔牵头成立了行业第一家工业智能研究院，以及全球家电业首个智能制造创新联盟，向整个行业输出制造的标准和模式。此外，海尔发布了众创汇和海达源两大模块升级版，众创汇用户通过手机端即可与来自全球的设计师、优秀资源进行交互，满足定制需求；海达源则打破了传统的采购模式，建立起一个以用户为中心的生态圈，帮助更多第三方资源复制智能制造体系，实现生态圈的共创共赢。&　　这样，通过海尔智能制造解决方案COSMO平台，用户的个性化定制需求就得以满足，平台这种无缝对接也完成了虚拟设计和实体制造的全面融合。据了解，自2015年第2季度开始，海尔互联工厂定制量实现了季度环比连续翻番，这在一定程度上显示出了行业的新方向。&　　3，西门子：押宝&数字化双胞胎模型&及Teamcenter协作平台&　　企业如何从数字制造走向智能化制造？西门子认为，&数字化双胞胎模型&以及Teamcenter协作平台是当前制造业向智能化转型的最佳选择。&　　Siemens PLM Software隶属于西门子，是全球领先的产品生命周期管理(PLM)软件和生产运营管理(MOM)软件、系统与服务提供商，拥有超过1,500万套已发售软件。西门子作为一家老牌制造公司，利用其整个制造工艺环境，从产品的设计、测试、仿真、排产 、执行再到售后服务，都以高效、质量、灵活、竞争以及安全为理念，由此形成了一条完整的供应链。&　　西门子认为只有把涉及产品全生命周期管理的信息全部串联，才能在确保质量的前提下，实现更加高效、灵活、安全的目标。企业如何将智能化信息化的数据应用到这一链条中，成功转型为数字化企业，成为越来越多企业追求的目标。&　　数字化技术Teamcenter作为跨专业、跨项目阶段和计划的集成化的PLM解决方案，通过产品全生命周期管理的数据管理平台和产品生命周期管理平台，将产品的数据进行管理或者转换成单一来源环境，在此环境下将数据进行数字化，制作一个数字化双胞胎，与生产工艺、制造流程双胞胎，以及制造的设备、工厂的数字化双胞胎，共同形成一套全方位的数字化解决方案。&　　4，三星启动一个中心管控全球的&4M+1E&方案&　　在智能制造领域，三星主要利用IoT(物联网)、 VR(虚拟现实技术)、 AR(增强现实技术)、大数据、AI(人工智能)等尖端技术及智能制造解决方案，通过综合管制中心，同时管控着三星遍布全球15个国家的30个工厂生产现况，从而实现一个中心管控全球的&4M+1E&方案(MAN(人)、MACHINE(机器)、 MATERIAL(材料)、METHOD(方法)和ENVIRONMENT(环境 环境))。通过这样的技术，可以监控工厂内设备工作、停止及关闭状态，并由此检查每个设备的启动效率。&　　利用产品、模具加工、工厂及生产线设计的相关数据，在新产品制作前进行数据模拟，从而判断出是否适合生产，这就是三星的仿真模拟技术。模拟技术不仅仅用在产品当中，在工厂和线体的设计领域也有着重要作用。通过建立设备、机械手、搬运装置、作业者等生产整体数据库，可自如地应对新产品生产或生产数量变化，拟定出最优化的生产要素安排。&　　移动和待机是制造中非效率作业的一部分，而三星则利用了电子板的无人材料供给系统，使得整体生产运作模式更加智能化。该系统会实时接收生产线剩余资材的信息，而资材仓库则参照系统需求，通过自动引导运输车的方式把资材供应到所需求的生产线上，也使得整个过程实现了无人自动化运作。参观者可以通过展厅中屏幕演示，了解整个智能系统运作的流程。&　　除此之外，一般用于电影、游戏等商业性娱乐产业中的VR、AR技术，也被三星应用在了实际生产工作当中。比如，一个设备手册文件又厚又重，内容和图画也难以理解，但是如果利用触控面板和VR技术，生成网络手册，就可以模拟电路板工程设备，并在和实际现场类似的环境下体验设备的运营状况。与此同时，三星认为AR远程解决方案，也在一定程度上解决了不同地区企业间进行实时远程协同配合的需求。&　　尽管目前，人工智能在这两方面的&奇点时刻&只是迅速接近，尚未来临，但在与各行各业的融合度上正日益加深。尤其对于像制造业这类传统产业来说，利用物联网、大数据和人工智能进行转型升级，是现在的一个巨大机会。&　　原标题：盘点世界巨头们的AI+制造业之路！
(来源：凤凰文创)
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