聯邦機器學習又名聯邦學習，聯合學習，聯盟學習。聯邦機器學習是一個機器學習框架，能有效幫助多個機構在滿足用戶隱私保護、數據安全和政府法規的要求下，進行數據使用和機器學習建模。?全球領先的邊緣計算解決方案提供商—凌華科技與致星科技（簡稱“星云Clustar”）達成合作，攜手打造邊緣聯邦學習的一體機，顛覆傳統的集中式機器學習訓練。此平臺采用凌華科技的MECS-7211作為邊緣計算服務器，與星云CLustar的FPGA隱私計算加速卡，為個資隱私解套，應用于密集型計算的加速場景，如隱私計算、機器學習、基因
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聯邦學習 Federated Learning 分布式訓練 AI 凌華科技
客戶：鴻騰精密（FIT）行業：電子制造解決方案：VisionPro Deep Learning挑戰：傳統檢測方法是用電子顯微鏡放大和人工目視檢測外觀瑕疵的方式，長期下來作業員識別率降低，無法保證精密連接器缺陷檢測的質量和效率；由于人工檢測的方法導致標準不一致，易發生質量問題，給企業帶來不利影響；傳統檢測方法沒有實現檢測自動化，產生了大量人工成本。效果：實現外觀瑕疵檢測的自動化，減少企業成本；整體檢測能力大大提升，機臺判定標準一致，完全避免了人為因素導致的檢驗問題；實現了無人化智能工廠，有力支持了企業智能制
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VisionPro Deep Learning 鴻騰精密（FIT） 外觀瑕疵檢測
挑戰●? ?軟包鋰電池外觀檢測項超過40多個，涵蓋產品的所有外觀面和以及邊角；●? ?各企業使用的人工檢查標準文件要求無法直接進行指標化數字化，需要依靠配套供應商提供經驗來配合客戶優化指標和更改檢測標準；●? ?軟包鋰電池外觀檢測還是傳統的人工檢測方式，效率和準確率都很低效果●? ?軟包鋰電池Pack檢測設備實現量產，有40多臺設備成功運行；●? ?為企業提供了新的市場機會，在投項目性能效率大幅改善，給企業
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視覺軟件VisionPro Deep Learning 軟包鋰電池
人工智能機器學習有關算法內容，請參見公眾號“科技優化生活”之前相關文章。人工智能之機器學習主要有三大類：1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點探討一下Q Learning算法。 ^_^ 通過前一篇TD-Learning時序差分(請參見人工智能(48)算法介紹，我們知道，TD-Learning時序差分是結合了動態規劃DP和蒙特卡洛MC(請參見人工智能(31))方法，并兼具兩種算法的優點，是強化學習的中心。 TD-learning時序差分大概分了6類。其中，策略行動價值qπ的off-policy時
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人工智能 Q Learning
人工智能機器學習有關算法內容，請參見公眾號“科技優化生活”之前相關文章。人工智能之機器學習主要有三大類：1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點探討一下TD Learning算法。 ^_^ TD Learning時序差分學習結合了動態規劃DP和蒙特卡洛MC(請參見人工智能(31))方法，且兼具兩種算法的優點，是強化學習的核心思想。 雖然蒙特卡羅MC方法僅在最終結果已知時才調整其估計值，但TD Learning時序差分學習調整預測以匹配后，更準確地預測最終結果之前的未來預測。 TD Learni
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人工智能 TD Learning
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