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工業自動化、石油與天然氣,以及公營機構的創新

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    人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 打造自動化視覺品質檢測

    食譜式作法能否讓工業 AI 應用程式的開發工作變得更簡單?如果是要開發智慧型工廠的視覺品質解測應用程式,答案就是「絕對可以」。閱讀相關方法。

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  • 採用更優異的模擬器確保物聯網專案順利運作

    採用更優異的模擬器確保物聯網專案順利運作

    您是否正在使用實際的網路環境測試概念性驗證?如果沒有,那麼您的物聯網專案正面臨風險。瞭解更有智慧的模擬器如何助您克服挑戰。

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  • 快速打造智慧工廠

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    是否有一種方法可以快速打造智慧工廠?閱讀文章,了解這種新方法如何幫助工業組利用預先配置好的解決方案,進行應用開發、部署及測試。

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  • 電腦視覺的多種面貌

    電腦視覺的多種面貌

    瑕疵偵測會需要多種不同的電腦視覺,而他們各自有不同的運算需求。這也是為什麼能夠靈活結合 CPU、GPU 和 AI 加速器的平台如此寶貴。

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  • IPC 升級的軟體路線

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    製造商如何才能升級到對日常作業影響最小的最新工業電腦?三種軟體選項為您帶路。請繼續閱讀。

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  • 製造商如何超越人工智慧臨界點

    製造商如何超越人工智慧臨界點

    是什麼阻礙了智慧工廠?缺乏人工智慧就緒的基礎架構。以下是企業人工智慧平台如何透過將從機器感應器到 ERP 系統的所有內容整合在一起,解決了該問題。

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  • 工廠全自動化生產的途徑始於軟體

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    製造商如何實現工廠全自動化生產的願景?首先,功能必須由軟體而非硬體定義。閱讀以瞭解企業如何實現這個目標。

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  • 從智慧城市到智慧工廠:人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 帶來全新視角

    從智慧城市到智慧工廠:人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 帶來全新視角

    AI 和電腦視覺框架的適應性究竟如何?其實挺高的。閱讀文章,瞭解一間公司如何運用其城市和交通安全技術,幫助工廠提升安全和保安。

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  • 將行動機器人開發時間減半

    將行動機器人開發時間減半

    ROS 是一個很棒的開放原始碼工具,用於建造行動機器人。但它有其限制。閱讀並瞭解一組開發人員工具組如何將編程時間減半,同時提供供應商保固與支援。

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  • 無須從頭開始,物聯網開發套件是您的好幫手

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    工作負載合併對智慧型工廠來說並非奢侈品,而是必需品。但就連建置原型應用程式也是既昂貴又費時。瞭解物聯網開發套件如何為您完成 90% 的工作。

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  • 機器視覺應用程式的快速成功之道

    機器視覺應用程式的快速成功之道

    製造商能否真的在有限的時間與人工智慧開發專業知識的協助下,啟動並運作電腦視覺應用程式?閱讀瞭解人工智慧就緒的開發套件如何提供平台以實現此目標。

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  • 讓物聯網邊緣自行管理

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    分散式運算可減少延遲與物聯網系統的成本。它還會受到單點故障的挑戰。現在,超融合基礎架構為邊緣帶來資料中心冗餘。

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    系統整合商是否有更簡單的方法來開發機器視覺解決方案?一款智慧型攝影機套件,包括簡化流程的組建模塊。閱讀相關方法。

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  • 個案研究:NASCAR 引擎與 AI 和 ML 一同奔馳

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    AI 與機器學習能如何協助 NASCAR 工程師設計及打造更優異的賽車引擎?自動化狀態監控和即時分析能提供他們所需的測試工具。瞭解如何做到。

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    遠端資產監控是物聯網的主要優勢,尤其是對於崎嶇不平、難以接近的位置。瞭解現場視訊分析如何實現集中式的即時監控。

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    公用事業公司是否能不中斷服務就將即時分析加入傳統變電所?簡易替換式軟體不僅能實現這個目標,還節省了時間與資源。請繼續閱讀。

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    分散式分析可協助營運商快速有效地識別物聯網資料中的相互關係。但是分散式分析架構需要橫跨邊緣和雲端的靈活分析引擎。

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    5G 帶來了更多的端點、更多的資料以及更多的安全性問題。所幸,5G 標準定義了額外的安全層。只要確保您的基礎架構可以運用即可。

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    機器自動化可帶來龐大的生產力、效率和成本優勢。然而,該如何避免三大常見設計隱患呢?瞭解工業級技術如何能左右專案成敗。

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