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数据困境下AI如何赋能汽车零部件质检：少样本学习与自适应策略
在汽车零部件的智能制造浪潮中，引入AI进行在线质量检测已成为提升效率、降低成本的关键。然而，作为产品经理，我在调研过程中发现，其核心挑战并非技术本身，而更多在于数据获取与模型训练的经济性，特别是面对“缺陷样本稀缺”这一顽疾。如何才能在有限...
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语音助手“听不清”？多模态融合如何用“看”来增强唤醒词识别的准确性与鲁棒性
你有没有遇到过这样的情况：在嘈杂的环境里，对着智能音箱喊“你好小X”，结果它却纹丝不动？或者明明没说话，音箱却突然被唤醒，开始滔滔不绝？这些恼人的体验，很大程度上都指向了当前唤醒词识别技术的一个痛点：单纯依赖语音特征，它的“耳朵”还是太容...
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分布式数据库：如何减轻数据库负载？
分布式数据库：如何减轻数据库负载？ 随着互联网应用的快速发展，数据量呈爆炸式增长，传统的单机数据库已经难以满足需求。分布式数据库应运而生，它将数据分散存储在多个服务器上，并通过网络进行连接，从而提高数据库的性能和扩展性。 分布式数...
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智能制造：AI视觉检测数据如何打破孤岛，实现生产数据协同？
在智能制造的浪潮下，我们致力于构建一个数据驱动、高效协同的生产体系。然而，在实践中，各个环节的数据孤岛现象却成为阻碍我们前进的绊脚石。尤其是在AI视觉检测环节，作为重要的数据生成源头，其数据如何与其他生产数据（如设备运行数据、MES数据、...
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联邦学习：不让数据“出库”，也能训练出高性能AI模型
在当前数字化浪潮下，AI模型在各行各业的应用日益深入。然而，伴随而来的数据隐私和安全合规挑战也愈发突出。特别是当我们面对多方数据源，且这些数据因法规或敏感性要求，被严格禁止“出库”或集中存储时，如何有效训练出泛化能力强、诊断准确性高的AI...