所有类型数据的可用性增加，以及支持从数据处理到部署的完整工作流的工具，意味着人工智能模型在机器人和自动驾驶等最普遍认可的应用程序之外正变得越来越重要金宝app。
为了开发一个人工智能驱动的产品，工程师需要将人工智能纳入整个系统设计工作流程。这个工作流程包括四个主要阶段:
- 数据准备
- 人工智能建模
- 仿真和测试
- 部署
AI工作流的各个阶段。每个阶段都建立在前一个阶段的基础上，包括构建一个AI模型并将其整合到一个完整的AI系统中。
虽然大多数工程项目的工作流程是相同的，但不管应用程序是什么，最终的结果是非常不同的，如下面的例子所示。
自动缺陷检测
自动化检测和缺陷检测对于生产系统的高吞吐量质量控制至关重要。检测和缺陷检测系统在许多行业用于检测制造表面的缺陷。部署的人工智能缺陷检测算法比图像处理等传统方法更快、更健壮。
CNN的简单架构。从图像中自动学习特征来识别不同类别的物体，在这种情况下，是正常的和有缺陷的部分。
空中客车公司建立了一个人工智能模型，可以自动检测飞机管道的缺陷。他们拍摄了飞机上不同照明条件、角度和位置的管道。在对视频数据进行标记后，他们设计并训练了一个深度学习网络，该网络使用语义分割等技术来识别管道上通风孔和电线的位置。通过用户界面可以实时显示缺陷检测结果。
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梅格解码信号
在人工智能系统工作流中使用信号数据也有其自身的挑战。原始信号数据很少直接添加到人工智能模型中，因为信号数据往往是噪声和内存密集型的。相反，时频技术通常被用于转换数据，以收集模型将要学习的最重要的特征。工程师可以为人工智能模型以多种方式转换数据，例如，他们可以使用小波散射将原始信号数据转换为“图像”。
信号数据可以用多种方法进行转换。然后，这些图像可以在CNN架构中使用深度学习对信号数据进行分类。
对于晚期肌萎缩性侧索硬化症(ALS)患者，随着病情的进展，沟通变得越来越困难。德克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员开发了一种非侵入性技术，利用小波和深层神经网络来解码脑磁图(MEG)信号，并在患者想象说出完整的短语时检测出它们。
研究人员利用小波多分辨率分析将脑磁图信号降噪分解到特定的神经振荡频段。他们从去噪和分解的信号中提取特征，并利用这些特征训练支持向量机(SVM)和浅层人工神经网络(ANN)。金宝app然后，该团队定制了三个预先训练的深度卷积神经网络——alexnet、ResNet和inception -ResNet——来解码脑磁图信号，将分类准确率从80%提高到96%以上。
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雷达目标检测
在自动驾驶汽车中，基于雷达的系统在夜间、恶劣天气和更远的距离都能比摄像头更好地探测到行人和其他物体。人工智能分类算法可用于雷达信号，根据特征识别不同的目标组。
雷达信号作为光谱图，用于对三个具有不同特征的物体进行分类。
为了实现这一功能，PathPartner的Radar团队开发了基于雷达点云检测的分类器。他们在嵌入式平台上实现了分类器，并在实际测试场景中验证了它。
在早期的测试中，分类器花了5-8秒来检测一个人——太长了，不可能有效。该团队通过将帧时间从每秒3帧增加到每秒5帧来解决延迟问题，并创建了一组新的特征，将之前的特征的平均值移动。通过测试和快速设计迭代，他们实现了99%的目标检测准确率。
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预见性维护
导致停机的机器故障对依赖它们进行制造和生产的公司来说是昂贵的。部署运行状况监视和预测性维护系统可以最小化这些成本并最大化效率。预测性维护应用程序使用高级统计和机器学习算法，在潜在问题发生之前识别机器。
Mondi Gronau的塑料生产厂每年提供约1800万吨塑料和薄膜产品。下载188bet金宝搏该工厂的900名工人每天24小时，一年365天操作大约60台塑料挤出、印刷、涂胶和缠绕机器。Mondi开发了一个健康监视和预测性维护应用程序，该应用程序集成了来自机器学习模型的预测。该应用程序使设备操作人员能够在潜在故障发生前收到警告。Mondi创建了该应用程序的独立可执行版本，该版本现在在工厂的生产中使用。
使用Classification Learner应用程序诊断故障，该应用程序在部署前对各种机器学习算法进行比较，以确定最准确的模型。
