隨著大模型時代到來，模型參數呈指數級增長，達到萬億級別。大模型逐漸從支持單一模態和任務發展為支持多種模態下的多種任務。在這種趨勢下，大模型訓練所需算力巨大，遠超單個芯片的處理速度，而多卡分布式訓練通信損耗巨大。如何提高硬件資源利用率，成為影響國產大模型技術發展和實用性的重要前提。成都慧視推出的AI訓練平臺SpeedDP就可以通過大量的數據注入，讓AI進行不斷的模型訓練，不斷地深度學習能夠讓AI更加聰明，為目標檢測、目標識別提供幫助。SpeedDP采用本地化服務器部署的方式。河南圖像識別AI智能

圖像識別技術的高價值應用就發生在你我身邊，例如視頻監控、自動駕駛和智能醫療等，而這些圖像識別進展的背后推動力是深度學習。深度學習的成功主要得益于三個方面：大規模數據集的產生、強有力的模型的發展以及可用的大量計算資源。對于各種各樣的圖像識別任務，精心設計的深度神經網絡已經遠遠超越了以前那些基于人工設計的圖像特征的方法。盡管到目前為止深度學習在圖像識別方面已經取得了巨大成功，但在它進一步廣泛應用之前，仍然有很多挑戰需要我們去面對。河北智慧工地AI智能專業方案通過海量的數據模型訓練，SpeedDP能夠更加聰明。

無人機主導下的低空經濟在物流運輸、應急救援、智能巡檢、農林植保等領域有著突出應用，而在輔助無人機進行運轉的設備中，吊艙很重要。無人機吊艙中集各類傳感器于一體，能夠在無人機執行任務時，實時識別畫面中的物體，幫助操控者進行信息收集，做出判斷。而為了讓無人機進一步智能化，慧視光電通過在吊艙中植入高性能的圖像處理板，來實現AI和無人機的有機結合。這就是慧視VIZ-GT05V三軸雙可見光慣性穩定吊艙，它搭載一顆千萬級可見光CMOS傳感器和一顆星光級可見光CMOS傳感器，具備大小兩個視場角，能夠實時輸出1080P的高清可見光視頻，可實現夜間微弱光線下的目標觀測。

橋梁助航標志的正常顯示有助于引導船舶正常航行，防止出現撞上大橋等事故的發生。因此需要定期定時對水上標志進行檢查，尤其是夜間。由于傳統的人工巡檢模式存在局限性和檢查盲區，巡查范圍不夠細致、作業效率低下、執法人員存在人身安全隱患等問題，逐漸被逐步淘汰，取而代之的是無人機搭載吊艙后實行遠程定期巡檢。無人機搭載慧視光電開發的慧視VIZ-YWT201微型雙光吊艙集成了可見光攝像機、紅外熱像儀等傳感器，能夠實現晝夜成像，內置成都慧視自研全國產化RV1126圖像跟蹤板，搭載自研AI跟蹤算法，重量280g，能夠對橋梁上助航標志進行位置、顏色、結構的晝夜觀察識別，輔助上報目標的圖像及坐標信息。深度學習是神經網絡和機器學習的進化，是人工智能社區的創意。

YOLO系列算法是目標識別領域很重要的技術之一，因為性能強大、消耗算力較少，一直以來都是實時目標檢測領域的主要范式。該框架被***用于各種實際應用，包括自動駕駛、監控和物流等行業的目標識別。自今年2月YOLOv9發布以后，近期，清華又推出了YOLOv10，作為計算機視覺領域的突破性框架，具備實時的端到端目標檢測能力，通過提供結合效率和準確性的強大解決方案，延續了YOLO系列的傳統。據悉，YOLOv10在各種模型規模上都實現了SOTA性能和效率。例如，YOLOv10-S在COCO上的類似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍，同時參數數量和FLOP大幅減少。與YOLOv9-C相比，在性能相同的情況下，YOLOv10-B的延遲減少了46%，參數減少了25%。SpeedDP是一個深度學習算法開發平臺。江西智慧城市AI智能方案**

SpeedDP是以數據為中心的一站式AI訓練平臺。河南圖像識別AI智能

圖像識別技術是在不斷發展的，每一代都有比較突出的一項技術涌現。神經網絡圖像識別技術是一種比較新型的圖像識別技術，是在傳統的圖像識別方法和基礎上融合神經網絡算法的一種圖像識別方法。這里的神經網絡是指人工神經網絡也就是說這種神經網絡并不是動物本身所具有的真正的神經網絡，而是人類模仿動物神經網絡后人工生成的。在神經網絡圖像識別技術中，遺傳算法與BP網絡相融合的中經網絡圖像識別模型是非常經典的，在很多領域都有它的應用。河南圖像識別AI智能