對(duì)于iPhone的faceID，你有沒有細(xì)思極恐？我們必須仔細(xì)考慮。我們擔(dān)心，如果蘋果利用你的面子得到幾億元的貸款，你會(huì)很痛苦。所以我們不能用蘋果，必須用華為。如果我們愛我們的國(guó)家，我們就必須使用華為

對(duì)于iPhone的faceID，你有沒有細(xì)思極恐？

我們必須仔細(xì)考慮。我們擔(dān)心，如果蘋果利用你的面子得到幾億元的貸款，你會(huì)很痛苦。所以我們不能用蘋果，必須用華為。如果我們愛我們的國(guó)家，我們就必須使用華為。華為為我們添了智慧

我們使用alfa深度學(xué)習(xí)工具包，alfa軟件采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，以模塊化的方式解決機(jī)器視覺的各種問題，讓人工智能真正進(jìn)入機(jī)器視覺領(lǐng)域。阿爾法使每一臺(tái)自動(dòng)化設(shè)備都像人一樣有頭腦、有學(xué)習(xí)能力，并能在不斷的工作中積累經(jīng)驗(yàn)。

Alfa缺陷檢測(cè)模塊工具的管理模式和Alfa分類模塊的自動(dòng)檢測(cè)和分類將使汽車行業(yè)的金屬零件檢測(cè)變得非常簡(jiǎn)單。

首先，我們需要收集大量的零件檢驗(yàn)圖片作為學(xué)習(xí)樣本庫(kù)，包括正常產(chǎn)品和不良產(chǎn)品。每個(gè)不良品檢查畫面至少包含一組。樣本庫(kù)中樣本越多，學(xué)習(xí)效果越好，后續(xù)檢測(cè)越準(zhǔn)確。接下來(lái)，Alfa軟件通過圖像樣本庫(kù)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，生成檢測(cè)的參考模型。這個(gè)學(xué)習(xí)過程只需要不到10分鐘，具體的學(xué)習(xí)取決于電腦的硬件配置。最后，Alfa可用于實(shí)際檢測(cè)。