联邦机器学习又名联邦学习，联合学习，联盟学习。联邦机器学习是一个机器学习框架，能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下，进行数据使用和机器学习建模。 全球领先的边缘计算解决方案提供商—凌华科技与致星科技（简称“星云Clustar”）达成合作，携手打造边缘联邦学习的一体机，颠覆传统的集中式机器学习训练。此平台采用凌华科技的MECS-7211作为边缘计算服务器，与星云CLustar的FPGA隐私计算加速卡，为个资隐私解套，应用于密集型计算的加速场景，如隐私计算、机器学习、基因
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联邦学习 Federated Learning 分布式训练 AI 凌华科技
客户：鸿腾精密（FIT）行业：电子制造解决方案：VisionPro Deep Learning挑战：传统检测方法是用电子显微镜放大和人工目视检测外观瑕疵的方式，长期下来作业员识别率降低，无法保证精密连接器缺陷检测的质量和效率；由于人工检测的方法导致标准不一致，易发生质量问题，给企业带来不利影响；传统检测方法没有实现检测自动化，产生了大量人工成本。效果：实现外观瑕疵检测的自动化，减少企业成本；整体检测能力大大提升，机台判定标准一致，完全避免了人为因素导致的检验问题；实现了无人化智能工厂，有力支持了企业智能制
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VisionPro Deep Learning 鸿腾精密（FIT） 外观瑕疵检测
挑战● 软包锂电池外观检测项超过40多个，涵盖产品的所有外观面和以及边角；● 各企业使用的人工检查标准文件要求无法直接进行指标化数字化，需要依靠配套供应商提供经验来配合客户优化指标和更改检测标准；● 软包锂电池外观检测还是传统的人工检测方式，效率和准确率都很低效果● 软包锂电池Pack检测设备实现量产，有40多台设备成功运行；● 为企业提供了新的市场机会，在投项目性能效率大幅改善，给企业
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视觉软件VisionPro Deep Learning 软包锂电池
人工智能机器学习有关算法内容，请参见公众号“科技优化生活”之前相关文章。人工智能之机器学习主要有三大类：1)分类;2)回归;3)聚类。今天我们重点探讨一下Q Learning算法。 ^_^ 通过前一篇TD-Learning时序差分(请参见人工智能(48)算法介绍，我们知道，TD-Learning时序差分是结合了动态规划DP和蒙特卡洛MC(请参见人工智能(31))方法，并兼具两种算法的优点，是强化学习的中心。 TD-learning时序差分大概分了6类。其中，策略行动价值qπ的off-policy时
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人工智能 Q Learning
人工智能机器学习有关算法内容，请参见公众号“科技优化生活”之前相关文章。人工智能之机器学习主要有三大类：1)分类;2)回归;3)聚类。今天我们重点探讨一下TD Learning算法。 ^_^ TD Learning时序差分学习结合了动态规划DP和蒙特卡洛MC(请参见人工智能(31))方法，且兼具两种算法的优点，是强化学习的核心思想。 虽然蒙特卡罗MC方法仅在最终结果已知时才调整其估计值，但TD Learning时序差分学习调整预测以匹配后，更准确地预测最终结果之前的未来预测。 TD Learni
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人工智能 TD Learning
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