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网站概况

网站名称百度飞桨 (PaddlePaddle)开源深度学习平台
分享会员admin累计展示16
热 力 值(54)更新日期2020/2/10
世界排名Alexa排名:301156(301156)网友点赞1(人)【点评】
网址地址https://www.paddlepaddle.org.cn  进入网站
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网站简介百度飞桨 (PaddlePaddle)平台源于产业实践,始终致力于与产业深入融合。目前飞桨已广泛应用于工业、农业、服务业等,服务 150 多万开发者,与合作伙伴一起帮助越来越多的行业完成 AI 赋能。

 
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网站简介

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百度飞桨 (PaddlePaddle)开源深度学习平台欢迎您!

飞桨 (PaddlePaddle)以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,集深度学习核心框架、基础模型库、端到端开发套件、工具组件和服务平台于一体,2016 年正式开源,是全面开源开放、技术领先、功能完备的产业级深度学习平台。飞桨源于产业实践,始终致力于与产业深入融合。目前飞桨已广泛应用于工业、农业、服务业等,服务 150 多万开发者,与合作伙伴一起帮助越来越多的行业完成 AI 赋能。

我们的优势

同时支持动态图和静态图,兼顾灵活性和高性能

飞桨同时为用户提供动态图和静态图两种计算图。动态图组网更加灵活、调试网络便捷,实现AI 想法更快速;静态图部署方便、运行速度快,应用落地更高效。

源于实际业务淬炼,提供应用效果领先的官方模型

飞桨提供的80+官方模型,全部经过真实应用场景的有效验证。不仅包含“更懂中文”的NLP 模型,同时开源多个视觉领域国际竞赛冠军算法。

源于产业实践,输出业界领先的超大规模并行深度学习平台能力

飞桨同时支持稠密参数和稀疏参数场景的超大规模深度学习并行训练,支持千亿规模参数、数百个节点的高效并行训练,提供强大的深度学习并行技术。

追求极致速度体验,推理引擎一体化设计实现训练到多端推理的无缝对接

飞桨完整支持多框架、多硬件和多操作系统,为用户提供高兼容性、高性能的多端部署能力。依托业界领先的底层加速库,利用 Paddle Lite和 Paddle Serving 分别实现端侧和服务器上的部署。飞桨提供高效的自动化模型压缩库 PaddleSlim,实现高精度的模型体积优化,并提供业界领先的轻量级模型结构自动搜索Light-NAS,对比MobileNet v2在ImageNet 1000类分类任务上精度无损情况下FLOPS 减少17%。

秉承用户至上理念,提供系统化技术服务与支持

飞桨提供完善的技术支持,满足不同层次的开发者的应用需求;提供系统化技术服务,致力于为企业合作伙伴保驾护航;提供领先的教育资源,支持高校和教育合作伙伴构建完善的教育体系。

应用案例

1、 智能农业

耕地地块提取

传统对遥感图像的处理,依赖于大量拥有遥感专业背景的人工使用专业软件进行分析。卫星遥感影像数据存在画幅巨大、肉眼分辨率低、对识别人员专业要求能力高等问题,且人工标注需要大量重复劳动,非常费时费力,枯燥无味。

中科赛诺(北京)科技有限公司基于飞桨的自动农耕地块提取系统,可快速自动获得农耕用地边境及面积,从而达到进行有效的估产并辅助相关其它农事活动。应用飞桨 Deeplab V3实现地块面积提取准确率达80%以上,对作物长势、作物分类、成熟期预测、灾害监测、估产等工作进行高效辅助,大大减少了传统人力的投入。

桃子分拣机

传统农业生产过程中,桃子采摘后需要人工根据其品质进行筛选,质量无法得到保证的同时还耗费大量的人工和时间成本。

智能桃子分拣机集成了图像分类模型,将桃子智能分类模型训练、机械自动化采集样本数据,完成桃子分拣自动化。提升桃子分拣准确率至90%以上;节省90%人力成本,每年为桃农直接节省近3万元。
(数据来源:内部测试结果,实际结果可能受测试环境影响而在一定范围内变化,仅供参考。节省费用估算公式为人工劳务单日费用*工人数-设备成本开销)

2、 智能工业

硕橙机器听诊大师

硕橙将飞桨用于机器设备噪声识别,实现了设备生产量的实时统计,并评估设备的运行状态。对于生产量统计,先将噪声分解为多个维度的机械运动特征量,然后截取一定长度的数据,送入一个深度神经网络,特征量波形识别为机械设备的动作,从而实时判断设备的生产量。

对于运行状态的评估,仍然是先将噪声分解为多个维度的机械运动特征量,然后根据前述生产量统计应用得到的生产周期,将一个生产周期内的全部特征量构建成一个在高维空间中的分布,并根据历史记录寻找绝大部分样本集中的区域包络面,最后使用One class SVM方法对每一次生产周期进行评分,实时给出整体运行状态评价。

3D智能抓取机器人

矩视智能研发的缺陷检测系统在飞桨的AI Studio环境下,将飞桨提供的图像检测模型与自主研发的算法相结合,对键槽轴心外观齿部冷锻伤类型缺陷进行检测,保证缺陷检测系统准确率的同时,大大提升了图像处理的速度。每齿轮检测时间<300ms/帧,连续运行100次,误判率≦1%。

瓷器及地板表面质量检测

北京奇想天外科技有限公司,智能硬件解决方案商,应用飞桨目标检测模型,在广东松发陶瓷股份有限公司的瓷器生产质检线上,实现了5类缺陷的检测,在15%误识率的基础上,实现了90%检出率,比传统人眼识别,效率提升了20%。

精诺钢铁熔炼生产工艺优化

在合金熔炼的过程中,合金元素会根据炉内温度、熔炼时间等因素发生无法用机理进行判断和解释变化,传统合金熔炼环节大多由有经验的师傅进行补料,需要多次实验和调整,废料废时。

精诺数据基于百度深度学习平台飞桨,研发了IAPBOA算法,利用历史配料数据建模,实现智能化计算。通过机器学习优化企业个性化配料方案,最终达到生产质量和生产成本的有效平衡点,从而指导熔炼生产,减少对经验的依赖,达到提升熔炼效率、节省原材料的效果。

3、 智能城市

楼宇设备智能管理

楼宇设备工况运行调控依赖人工, 而运维专业水平不齐,运行效率不高,导致能源浪费、无法及时根据外界环境变化来调整系统输出,楼宇内用户体验不好。

百度科技园将基础运行积累的大数据与深度学习算法结合起来,提高了机电系统运行效率,完善日常保养策略,提供故障预警、保养提醒功能,实现智能运营。目标楼宇日均节电20%+,年节电约100万度,节约电费30%+,有效提升楼宇运营效率。

AI控烟

在2018年世界无烟日,百度科技园发起AI控烟公益项目,由百度工程师用飞桨的目标检测模型成功识别下沉广场的吸烟者,在广场大屏幕给吸烟者实时发送健康提示。该项目基于百度飞桨开源平台的深度学习能力,对数万张吸烟动作图片进行了43次深度学习模型训练,可实现对吸烟动作的识别,通过视频监控的数据从人群中识别出正在吸烟的人,将其图像提取并标注保存。

4、 智能零售

生鲜进货量智能预测

由于生鲜产品保质期极短,需要丰富的进货经验才能降低货物过期报损率,然而店长经验参差不齐,无法保证准确预估全部店铺的进货量。

通过利用商超生鲜的历史销售数据,从位置、时段、节假日、天气等维度,提取出多个影响销量的条件,使用DNN神经网络到建立销量预测模型,比店长预测更为准确,整体报损降低30%+、模型进货净利润较店长进货提升约20%。

智慧购物解决方案(以图搜商品)

随着消费互联网流量红利的逐渐殆尽,移动互联网的主战场转向产业互联网,家居行业3D数字化进程高歌猛进,行业开始沉淀下了大量的与真实商品对应3D模型数据,如何应用真实商品的3D数据的多维度特点,来改善消费者的购物体验具有重要意义。但如今,线下实体店仍然占据部分销售额,线上流量无法直接转化成消费行为是行业中的一大痛点。如何将线上线下的优势结合,优化资源配置,快速实现线下家居实体业的进化,成为家装企业发展的重中之重。次元视界应用Faster R-CNN模型实现2D图像的特征提取,再生成3D模型,达到了模型轮廓识别准确率达到89%,FPR降低了32%,显著的提升了应用效果。

5、 智能推荐

智能招聘——简历职位智能匹配系统

云脑科技使用飞桨搭建的Gated Model(GQM),是基于CNN、DSSM、C-DSSM等算法的文本匹配模型。GQM在上述模型架构的基础上,优化了全局语义特征的提取,以及查询文本于候选匹配文本的语义特征交互,进而达到更快速、单文本上下文特征提取范围更广、文本对语义特征交互优化、同时高准确匹配的效果。综合企业需求与求职者的简历数据,实现企业与求职者双方需求的高效率匹配。项目现运用于云脑的合作伙伴实习僧的项目中,实现面试邀约成功率提升5倍。(数据来源:内部估算结果,计算方式一定时间内使用简历职位智能匹配系统后面试邀约平均成功率除以使用简历职位智能匹配系统之前的面试邀约平均成功率)

6、 智能制造

智能零件分拣机

零部件的质量,决定了工业装备的整机性能。但是,由于小零件的数量庞大,人工执行质量检测与分拣的效率低、成本高,迫切需要引入智能机器对人力替代。在此背景下,领邦智能面向市场推出了智能零件分拣机。

领邦基于百度深度学习平台飞桨训练CNN分类网络模型,让分拣机能够自动学习良品和缺陷品的分类特征,并对工件图像实时做出自动判别与分类。智能分拣机能够高效、准确识别零件种类与问题,检测速度可达20ms/件。机器可以在精度上与人工检测持平,同时在质检速度上大幅提升。根据测算,一台检测机器可以代替十多位熟练质检工人,能够帮助企业降低15%的生产成本。另外,分拣机的应用具有较好的拓展性,可支持数十种形状各异、高精密的小零件分拣。

7、 智能医疗

甲状腺结节图像智能识别与辅助诊断系统

整合医生专家的诊断逻辑,基于飞桨平台构建深度学习模型,对标注好的甲状腺结节图像进行训练,抽取图像特征,从而判定甲状腺结节的良恶性,实现甲状腺图像智能识别系统,辅助医生进行诊断。

智能医疗辅助诊断系统(AIMADS)

AIMADS可用于常见皮肤病和脑肿瘤的辅助诊断,用户可通过在客户端上传患处图片到服务器,服务器端通过本团队设计的诊断算法在飞桨平台对上传数据进行分析,在 APP 中显示诊断结果。

8、 趣味生活

猜拳机

2018年7月,小度猜拳手通过使用深度卷积神经网络技术训练出能够识别用户出拳结果的模型,该模型可以识别石头、剪刀、布的手势。在用户出拳过程中,系统会不断采集用户的手势图片,通过飞桨实时预判人的出拳概率。

9、 社科类

全球濒危语言典藏--土家语翻译系统

当前学术界意识到了濒危语言问题的重要性,积极倡导各国语言学家对本国语言、尤其是濒危语言加以关注,并采取具体的行动进行口语记录、语言典藏。2003年英国伦敦大学开展了对全球濒危语言进行深度典藏的国际项目,2004年中国开始参与到项目之中,中国社会科学院民族学与人类学研究所的徐世璇教授作为中国参与国际濒危语言典藏项目的负责人人,负责包括土家语的保存等重要项目。社科院利用飞桨实现了针对土家语预料的标音及意译,算法准确率已经达到了约70%,达到人工标注水平,且效率提高了几个数量级。在当前全球濒危语言保护工作中起到了重要作用。

注:以上所有数据来源均来自内部测试,实际结果可能受测试环境影响而在一定范围内变化,仅供参考

……

事实上,便捷易用的飞桨已经在工业、林业、农业、物流、零售等众多产业场景落地。以交通领域为例,“多长时间能到达目的地”,是用户每次出行最关心的问题,面对纷繁复杂的交通情况,出行时间预估存在着高峰期及平峰时段变化大、路况及天气影响因素多、事故或临时管制突发性高、司机驾驶习惯不同而导致的个性化强等难点。作为新一代人工智能地图,百度地图应用百度深度学习平台飞桨,为用户打造更精准的“通行时间智能预估”能力,能够针对用户设定的出发地、目的地、行程设置,给出最合适的路线、更精准的用时,让出行更加智能可靠。ETA是地图路线规划的主要特征,也是用户出行决策的主要参考因素。搭载飞桨后,可大幅提升百度地图ETA开发和调试的便捷性、训练效率、部署和预测性能,实现每天响应近百亿次道路计算请求,为十万行业伙伴提供服务。

未来,飞桨 (PaddlePaddle)更多应用即将开启,敬请关注!

作为“智能时代的操作系统”,深度学习框架下接芯片,上承各种应用,起到承上启下的关键作用。在7月3日的大会主论坛上,百度飞桨宣布将与与华为麒麟芯片“强强联手”,展开深度合作。这意味着,独立自主的深度学习框架和芯片将构筑起我国智能时代的“护城河”,为产业界提供完全自主可控的智能化生态。

人工智能与产业的深度结合不仅蕴含着海量的市场机会,同时也是中国在全球市场竞争中的新机遇。飞桨为中国产业开发者提供了在智能时--疆拓土的“全副武装”,全面升级的飞桨也必将在各个行业与开发者一道创造智能化时代的新篇章。

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2020年2月10日,《百度飞桨 (PaddlePaddle)开源深度学习平台》被小金子目录成功收录至IT技术目录(IT)
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网站标签:百度  飞桨  AI  


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