Verbind je met ons

AI

Cardano werkt samen met American Telecom Service DISH Network

gepubliceerd

on

Volgens een onderzoek zou ongeveer elke derde inwoner van de swingstate graag zien dat lokale autoriteiten cryptocurrencies legaliseren als betalingsoptie. Hoewel de algemene steun voor particuliere digitale valuta op een hoog niveau staat, moeten de lokale bevolking nog meer leren, zo bleek uit het onderzoek.

Texas en Wisconsin staan ​​op de eerste plaats

Het in Londen gevestigde opiniepeilingsbureau Redfield & Wilton Strategies uitgevoerd een enquête onder meer dan 9,700 stemgerechtigde kiezers in 10 Amerikaanse staten om hun mening te bepalen over enkele van de nieuwste cryptocurrency-ontwikkelingen. Dat waren namelijk Californië, Florida, Texas, Arizona, Wisconsin, Georgia, North Carolina, Ohio, Pennsylvania en Virginia.

Op de vraag of ze willen dat hun lokale autoriteiten digitale activa voor betalingen legaliseren, antwoordde bijna een derde "ja". Als we de verschillende staten nader bekijken, lijken de inwoners van Arizona het meest sceptisch, met 28% die het idee ondersteunt. Aan de andere kant voeren Texas en Wisconsin de statistieken aan en registreerden 37% in het voordeel van het initiatief.

De "Lone Star State"-burgers stonden bovenaan een andere ranglijst, aangezien 42% de cryptovriendelijke wetgeving van Wyoming zou willen volgen, waar cryptocurrency-transacties belastingvrij zijn. Arizona (25%) bereikte die statistiek ook.

De meeste staten in de VS zijn historisch consistent geweest in hun stemgedrag en hebben in de periode tussen 2000 en 2016 nooit hun democratische of republikeinse standpunt veranderd. de resultaten van elke politieke campagne.


ADVERTENTIE

De ontwikkeling van cryptocurrency in de afgelopen jaren zou een andere factor kunnen zijn die politici in gedachten moeten houden, zoals Louisa Idel, hoofd Insights bij Redfield & Wilton, opmerkte:

"Als een partij deze ontvankelijke kiezers wil pakken, moet ze snel handelen - niet alleen om de andere partij voor te zijn, maar ook om vooruit te lopen op wetgeving die moeilijk ongedaan kan worden gemaakt als ze wordt ingevoerd."

De meeste Amerikanen hebben alleen over BTC gehoord

Hoewel een aanzienlijk deel van de Amerikaanse samenleving cryptocurrencies als een legaal betaalmiddel zou willen zien, moet het ook zijn kennis hierover verbeteren.

Volgens de resultaten heeft de meerderheid van de kiezers alleen gehoord of gelezen over bitcoin. Meer dan 60% van hen heeft geen kennis van andere altcoins zoals Ethereum (ETH). Zelfs onder degenen die bekend zijn met het primaire digitale bezit, zei bijna 50% dat ze maar "een klein beetje" wisten, terwijl minder dan 25% zichzelf goed geïnformeerd acht over het onderwerp.

Op de vraag "Heb je gehoord van cryptocurrencies voor de peiling?" 14% van de inwoners van Georgië antwoordde met "nee". De bekendheid was het hoogst in Florida, waar slechts 8% van de lokale bevolking na de enquête bekend raakte met digitale activa.

SPECIALE AANBIEDING (gesponsord)

Binance Futures 50 USDT GRATIS voucher: Gebruik deze link om te registreren en 10% korting te krijgen op kosten en 50 USDT bij het handelen in 500 USDT (beperkt aanbod).

PrimeXBT Speciale aanbieding: Gebruik deze link om te registreren en de POTATO50-code in te voeren om 50% gratis bonus te krijgen op elke storting tot 1 BTC.

U zou ook kunnen houden van:

PlatoAi. Web3 opnieuw uitgevonden. Gegevensintelligentie versterkt.

PlatoAi. Web3 opnieuw uitgevonden. Gegevensintelligentie versterkt.
Klik hier om toegang te krijgen.

Bron: https://coingenius.news/cardano-is-partnering-with-american-telecom-service-dish-network-10/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=cardano-is-partnering-with-american-telecom-service -schotel-netwerk-10

AI

Wanneer contact opnemen met een advocaat na een auto-ongeluk?

gepubliceerd

on

Slachtoffers van auto-ongelukken worden vaak gedwongen om te gaan met aanzienlijke verwondingen en stijgende medische kosten na een ongeval. Verzekeraars bieden slachtoffers van ongevallen vaak een lowball-regeling die slechts een fractie is van wat ze nodig hebben om te herstellen. 

Deze verzekeringsmaatschappijen hebben niet het beste met u voor; ze geven om hun aandeelhouders en verminderen hun verplichtingen. Het zou het beste zijn als u overweegt om zo snel mogelijk een advocaat in te schakelen. Colombia letseladvocaten zal helpen om de nodige snippers bewijs te verzamelen die cruciaal zijn voor uw zaak.

Hieronder bespreken we wanneer u een advocaat moet inschakelen als u betrokken bent bij een auto-ongeluk.

Wanneer moet men contact opnemen met een ongevallenadvocaat?

1. Wanneer het niet duidelijk is wie de schuldige is

In het geval van een ongeval wil niemand schuld en schuld op zich nemen voor het ongeval. Iedereen zal elke betrokken partij de schuld geven om te voorkomen dat ze aansprakelijk worden gesteld en de gevolgen op zich nemen.

Een ongevallenadvocaat zal hun onderzoek uitvoeren en het nodige bewijs verzamelen om aan te tonen welke partij aansprakelijk is. Hoe eerder u contact opneemt met een advocaat, hoe groter uw kansen op een succesvolle zaak.

2. Er is meer dan één partij bij betrokken

Als er veel partijen bij betrokken waren, is het belangrijk om contact op te nemen met een advocaat om u te helpen bij het proces. Een voorbeeld is wanneer zich een vrachtwagenongeval voordoet; in zo'n scenario krijgt u te maken met de bestuurdersaansprakelijkheid en de fabrikanten van wie de goederen werden vervoerd.

3. Wanneer er aanzienlijk letsel en schade is

De nasleep van auto-ongelukken kan dodelijk zijn, terwijl anderen ernstige verwondingen en soms zelfs de dood oplopen. Wanneer u geconfronteerd wordt met een ernstig letsel, kan het een uitdaging zijn om uw verwondingen en uw zaak tegelijkertijd te behandelen. Door de hulp van een letselschadeadvocaat in te schakelen, kunt u uw letselschade oplossen terwijl deze aan uw zaak werkt.

4. Omgaan met malafide verzekeringsmaatschappijen

In de meeste gevallen, verzekeringsmaatschappijen zal proberen u een lagere vergoeding te geven dan u verdient. Dit komt meestal omdat u misschien niet weet hoe u uw klachten moet uiten. Daarom zal uw advocaat namens u onderhandelen met de verzekeringsmaatschappijen om ervoor te zorgen dat u uw vergoeding volledig en tijdig ontvangt.

5. Het politierapport komt niet overeen met wat er is gebeurd

Wanneer u inconsistenties detecteert met de politierapport over wat er is gebeurd, kunt u het beste een advocaat inschakelen om u op weg te helpen. Zij zullen het beschikbare bewijs onderzoeken en u adviseren over de te nemen maatregelen.

Zoals we hierboven hebben gezien, spelen advocaten een cruciale rol in het succes van een zaak; Laten we na een ongeval eens kijken naar enkele voordelen van het inhuren van een advocaat.

Voordelen van het inhuren van een advocaat

1. Goed in onderhandelingen

Omdat ze op de hoogte zijn van alle trucs die verzekeringsmaatschappijen en advocaten gebruiken om te voorkomen dat ze een volledige vergoeding geven, zullen ze een uitstekende verdediging bieden om ervoor te zorgen dat u volledig en tijdig wordt vergoed.

2. Bekend met de rechtssystemen

Alleen naar de rechtbank gaan kan stressvol zijn, omdat er veel juridische termen worden gebruikt die u waarschijnlijk niet kent. Een advocaat zal deze woorden uitleggen en ervoor zorgen dat alles volgens schema verloopt.

3. Voer grondige onderzoeken uit

Advocaten hebben veel expertise in het onderzoeken van auto-ongevallen. Ze maken regelmatig gebruik van ongevalreconstructieteams, forensische specialisten en experts om alle schuldigen te identificeren. Ze brengen zelfs degenen die niet in het proces-verbaal staan, zoals de autofabrikant, de gemeente die verantwoordelijk is voor het wegenonderhoud of de bar die de dronken bestuurder bevoorraadde, mee.

4. Hogere vergoeding

Degenen die een advocaat inhuren krijgen meer compensatie dan degenen die dat niet doen. Advocaten begrijpen hoe ze een zaak moeten ontwikkelen om aan de verzekeringsmaatschappij te laten zien hoeveel geld u moet terugkrijgen. Ze zijn niet bang om de strijd aan te gaan met grote verzekeringsmaatschappijen, en ze zullen strijden om ervoor te zorgen dat al uw medische kosten in aanmerking worden genomen - zowel nu als in de toekomst.

Neem geen genoegen met zomaar een advocaat

Zorg ervoor dat u uw onderzoek ijverig doet voordat u een advocaat inschakelt. Vraag rond en zoek naar advocaten met een goede reputatie.

Aanbevolen producten

PlatoAi. Web3 opnieuw uitgevonden. Gegevensintelligentie versterkt.
Klik hier om toegang te krijgen.

Bron: https://1reddrop.com/2021/10/16/when-to-contact-an-attorney-after-a-car-accident/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=when-to-contact-an-advocaat -na-een-auto-ongeluk

Verder lezen

AI

5 manieren om klanten aan te trekken met SEO van advocatenkantoor

gepubliceerd

on

Als ondernemer is uw primaire doel om te slagen en een impact te hebben op de samenleving. De droom is universeel, en advocatenkantoren zijn niet anders. U wilt een scenario waarin uw vermelding als eerste wordt weergegeven wanneer iemand zoekt naar wat u aanbiedt. Dus, wat kunt u doen om ervoor te zorgen dat uw vermelding op de eerste plaats komt op de pagina's met zoekresultaten van Google-zoekmachines (SERP's)? Hoe kunt u uw concurrentie overtreffen om meer klanten te winnen? Advocatenkantoor lokale zoekmachineoptimalisatie is het antwoord. 

Hoe u de SEO van uw advocatenkantoor kunt verbeteren

Voorbij zijn de dagen dat reclame voor uw bedrijf mond-tot-mondreclame of gedrukte media nodig had. Ik bedoel, deze methoden, hoewel verouderd, zijn nog steeds nuttig. Ze kunnen echter zeker niet tippen aan de effectiviteit van technologie en digitale media. Dit is waarom lokale SEO is belangrijk. Het boekt snelle resultaten en heeft de capaciteit om een ​​groter publiek te bereiken. Bovendien, door middel van Google Analytics, kunt u uw voortgang volgen en uw marketingcampagnes beheren.

Dus, hoe ga je om met het optimaliseren van je website met lokale SEO? Dit kan moeilijk zijn, vooral als je bedenkt hoe veeleisend je baan al is. Stel je nu eens voor dat je niet technisch onderlegd bent? Een behoorlijke klim, nietwaar? Wanhoop niet, lees verder voor een paar tips om u op weg te helpen. 

1. Verzamel getuigenissen van klanten

De beste en waarschijnlijk meest eenvoudige manier om te beginnen met optimaliseren zou zijn om: verzamel beoordelingen van uw bestaande klanten. Hoe geweldig de beoordelingen zijn, kan uw advocatenkantoor in de stratosfeer stuwen. Je kunt je voorstellen hoeveel potentiële klanten positief zullen reageren na het zien van deze lovende recensies. Het zal waarschijnlijk uw betrouwbaarheid vergroten. Uiteindelijk zal Google Analytics het oppikken en ervoor zorgen dat u hoger scoort in de zoekresultaten van zoekmachines.

2. Kies de juiste trefwoorden

U moet vooraf bepalen waar uw potentiële klanten naar zullen zoeken wanneer ze uw diensten nodig hebben. Let op welke zoekwoorden uw concurrentie gebruikt om klanten naar hun website te trekken. Combineer deze twee om trefwoordrijke inhoud van hoge kwaliteit te bedenken die u in uw site kunt opnemen. Zoekwoordonderzoek helpt u bij het bepalen van relevante juridische zoekwoorden om uw zoekresultaten te versterken.

3. Vermijd overmatig juridisch jargon

Advocaten staan ​​bekend om hun onberispelijke woordgebruik. Hun carrière hangt er grotendeels van af. Integendeel, websites van advocatenkantoren moeten zo eenvoudig mogelijk zijn. De meeste klanten zijn gewone mensen die juridisch jargon misschien niet begrijpen. 

Om de SEO-inspanning van uw advocatenkantoor te vergroten, moet u een beroep doen op mensen, van wie de meesten geen rechtendiploma hebben. Dit, in combinatie met de zoekwoorden, zal uw vermelding in de zoekresultaten van Google zeker een boost geven.

4. Gebruik de juiste metabeschrijvingen

Metabeschrijvingen zijn een samenvatting van waar uw advocatenkantoor voor staat. Het vertelt iedereen die geïnteresseerd is in wat uw specialiteiten zijn en wat ze kunnen verwachten als ze op uw website klikken. Hoewel deze beschrijvingen automatisch worden gegenereerd, kunt u nog steeds: schrijf een moordende beschrijving om uw rankings en klikfrequenties te verbeteren.

5. Prioriteit geven aan plaats

Uit gegevens van zoekmachines blijkt dat lokale zoekopdrachten het meest voorkomen. Mensen zoeken vaak naar producten en diensten die dicht bij hen staan. Nabijheid is voor veel mensen van groot belang, en uw doelgroep bevindt zich hoogstwaarschijnlijk ook in deze demografie. Door uw SEO van uw advocatenkantoor te richten op de plaats waar u bent gevestigd, zullen waarschijnlijk meer lokale klanten worden aangetrokken.

Rust uw advocatenkantoor uit met SEO-strategieën om op te vallen

Al deze geweldige tips kunnen u helpen meer websiteverkeer te genereren, wat uw klantenbestand waarschijnlijk zal vergroten. Sluit je aan bij de kar en optimaliseer je site en ga voorbij je concurrenten.

Aanbevolen producten

PlatoAi. Web3 opnieuw uitgevonden. Gegevensintelligentie versterkt.
Klik hier om toegang te krijgen.

Source: https://1reddrop.com/2021/10/16/5-ways-to-attract-clients-with-law-firm-seo/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-ways-to-attract-clients-with-law-firm-seo

Verder lezen

Artificial Intelligence

AI visuele inspectie voor defectdetectie in productie

gepubliceerd

on

defectdetectie kunstmatige intelligentie
Illustratie: © IoT For All

Kunstmatige intelligentie in de maakindustrie is een trendy term. Bij het beschrijven van op AI gebaseerde oplossingen voor defectdetectie gaat het vaak om visuele inspectietechnologie op basis van deep learning en computervisie.

Wat is diep leren in een visuele inspectie?

Deep learning is een aspect van machine learning-technologie die wordt aangedreven door kunstmatige neurale netwerken. Het werkingsprincipe van deep learning-technologie is het leren van machines om bijvoorbeeld te leren. Door een neuraal netwerk te voorzien van gelabelde voorbeelden van specifieke gegevenstypen, is het mogelijk om gemeenschappelijke patronen tussen die voorbeelden te extraheren en deze vervolgens om te zetten in een wiskundige vergelijking. Dit helpt om toekomstige stukjes informatie te classificeren.

Met visuele inspectietechnologie maakt het integreren van deep learning-algoritmen het mogelijk om onderdelen, anomalieën en karakters te onderscheiden, die een menselijke visuele inspectie imiteren terwijl een geautomatiseerd systeem wordt uitgevoerd. 

Dus, wat betekent het precies? Laten we een voorbeeld gebruiken:

Als u visuele inspectiesoftware voor de automobielindustrie zou maken, moet u een op deep learning gebaseerd algoritme ontwikkelen en dit trainen met voorbeelden van defecten die het moet detecteren. Met voldoende gegevens zal het neurale netwerk uiteindelijk defecten detecteren zonder aanvullende instructies.

Op deep learning gebaseerde visuele inspectiesystemen zijn goed in het detecteren van defecten die complex van aard zijn. Ze pakken complexe oppervlakken en cosmetische gebreken aan en generaliseren en conceptualiseren de oppervlakken van de onderdelen.

Hoe AI visueel inspectiesysteem te integreren?

1. Geef het probleem aan

Visuele inspectie-ontwikkeling begint vaak met een zakelijke en technische analyse. Het doel hier is om te bepalen wat voor soort defecten het systeem moet detecteren.

Andere belangrijke vragen om te stellen zijn:

  • Wat is de visuele inspectiesysteemomgeving?
  • Moet de inspectie realtime of uitgesteld zijn? 
  • Hoe grondig moet het visuele inspectiesysteem defecten detecteren en onderscheid maken naar type?
  • Is er bestaande software die de visuele inspectiefunctie integreert, of moet deze helemaal opnieuw worden ontwikkeld?
  • Hoe moet het systeem de gebruiker(s) informeren over geconstateerde gebreken?
  • Moet het visuele inspectiesysteem statistieken voor het detecteren van defecten registreren?
  • En de hamvraag: zijn er gegevens voor de ontwikkeling van deep learning-modellen, inclusief afbeeldingen van "goede" en "slechte" producten en de verschillende soorten defecten?

Data science-ingenieurs kiezen de optimale technische oplossing en gaan verder op basis van de antwoorden die ze krijgen.

2. Gegevens verzamelen en voorbereiden

Data science-ingenieurs moeten gegevens verzamelen en voorbereiden die nodig zijn om een ​​toekomstig model te trainen voordat de ontwikkeling van deep learning-modellen begint. Voor productieprocessen is het belangrijk om IoT-gegevensanalyses te implementeren. Bij het bespreken van visuele inspectiemodellen zijn de gegevens vaak videorecords, waarbij afbeeldingen die door een visueel inspectiemodel worden verwerkt videoframes bevatten. Er zijn verschillende opties voor het verzamelen van gegevens, maar de meest voorkomende zijn:

  1. Een bestaande video-opname van een klant maken
  2. Open-source video-opnamen maken die geschikt zijn voor gedefinieerde doeleinden
  3. Gegevens helemaal opnieuw verzamelen volgens de vereisten van het deep learning-model

De belangrijkste parameters hierbij zijn de kwaliteit van de video-opname. Gegevens van hogere kwaliteit leiden tot nauwkeurigere resultaten. 

Zodra we de gegevens hebben verzameld, bereiden we deze voor op modellering, reinigen we ze, controleren we op afwijkingen en zorgen we ervoor dat ze relevant zijn.

3. Ontwikkel een diep leermodel

De keuze voor een deep learning-modelontwikkelingsaanpak hangt af van de complexiteit van een taak, de vereiste levertijd en budgetbeperkingen. Er zijn verschillende benaderingen:

Een deep learning-modelontwikkelingsservice gebruiken (bijv. Google Cloud ML Engine, Amazon ML, enz.)

Dit type benadering is zinvol wanneer de vereisten voor defectdetectiefuncties in overeenstemming zijn met de sjablonen die door een bepaalde service worden geleverd. Deze services kunnen zowel tijd als budget besparen, omdat het niet nodig is om modellen helemaal opnieuw te ontwikkelen. U moet gegevens uploaden en modelopties instellen volgens de relevante taken. 

Wat is het addertje onder het gras? Dit soort modellen zijn niet aanpasbaar. De mogelijkheden van modellen zijn beperkt tot de opties die door een bepaalde service worden geboden.

Vooraf getrainde modellen gebruiken

Een vooraf getraind model is een reeds gemaakt deep learning-model dat taken uitvoert die vergelijkbaar zijn met wat we willen uitvoeren. We hoeven geen model helemaal opnieuw te bouwen, omdat het een getraind model gebruikt op basis van onze gegevens.

Een vooraf getraind model voldoet misschien niet 100% aan al onze taken, maar het biedt aanzienlijke tijd- en kostenbesparingen. Door modellen te gebruiken die eerder zijn getraind op grote datasets, kunnen we deze oplossingen aanpassen aan ons probleem. 

Diepe leermodelontwikkeling vanaf nul

Deze methode is ideaal voor complexe en veilige visuele inspectiesystemen. De aanpak kost misschien tijd en moeite, maar de resultaten zijn het waard. 

Bij het ontwikkelen van aangepaste visuele inspectiemodellen gebruiken datawetenschappers een of meerdere computervisie-algoritmen. Deze omvatten afbeeldingsclassificatie, objectdetectie en instantiesegmentatie.

Veel factoren zijn van invloed op de keuze voor een deep learning-algoritme(n). Waaronder:

  • Zakelijke doelen
  • Grootte van objecten/defecten 
  • Lichtomstandigheden
  • Aantal te inspecteren producten
  • Soorten defecten
  • Resolutie van afbeeldingen

Een voorbeeld van defectcategorieën:

Stel dat we een visueel inspectiemodel ontwikkelen voor kwaliteitsbeoordeling in gebouwen. De belangrijkste focus is het detecteren van defecten aan de muren. Een uitgebreide dataset is nodig om nauwkeurige visuele inspectieresultaten te verkrijgen, aangezien de defectcategorieën ongelooflijk divers kunnen zijn, van afbladderende verf en schimmel tot muurscheuren. De optimale benadering hier zou zijn om vanaf het begin een op instantiesegmentatie gebaseerd model te ontwikkelen. Een vooraf getrainde modelbenadering is in sommige gevallen ook haalbaar.

Een ander voorbeeld is een visuele inspectie voor farmaceutische productie, waarbij u luchtbellen wilt onderscheiden van deeltjes in producten zoals hoogviskeuze ouderoplossingen. De aanwezigheid van bubbels is hier de enige defectcategorie, dus de benodigde dataset zal niet zo uitgebreid zijn als in bovenstaand voorbeeld. De optimale benadering voor de ontwikkeling van modellen voor diep leren zou kunnen zijn om een ​​modelontwikkelingsservice te gebruiken in plaats van er een helemaal opnieuw te ontwikkelen.

4. Train en evalueer

De volgende stap na het ontwikkelen van het visuele inspectiemodel is het trainen ervan. In deze fase valideren en evalueren datawetenschappers de prestaties en resultaatnauwkeurigheid van het model. Een testdataset is hierbij handig. Een visueel inspectiesysteem kan een reeks videorecords zijn die verouderd zijn of vergelijkbaar zijn met degene die we na implementatie willen verwerken.

5. Implementeren en verbeteren

Bij het implementeren van een visueel inspectiemodel is het belangrijk om te overwegen hoe software- en hardwaresysteemarchitecturen overeenkomen met een modelcapaciteit.

Software 

De structuur van software op basis van visuele inspectie is gebaseerd op de combinatie van weboplossingen voor datatransmissie en een Python-framework voor neurale netwerkverwerking. 

De belangrijkste parameter hier is gegevensopslag. Er zijn drie veelvoorkomende manieren om gegevens op te slaan: op een lokale server, een cloudstreamingservice of serverloze architectuur. 

Een visueel inspectiesysteem omvat de opslag van videorecords. De keuze voor een dataopslagoplossing hangt vaak af van de functionaliteit van een deep learning-model. Als een visueel inspectiesysteem bijvoorbeeld een grote dataset gebruikt, kan de optimale selectie een cloudstreamingservice zijn.

Hardware

Afhankelijk van de industrie en automatiseringsprocessen, kunnen apparaten die nodig zijn om het visuele inspectiesysteem te integreren, zijn:

  • camera: De belangrijkste cameraoptie is realtime videostreaming. Enkele voorbeelden zijn IP en CCTV.
  • Poort: Zowel speciale hardware-apparaten als softwareprogramma's werken goed voor een visueel inspectiesysteem.
  • CPU / GPU: Als realtime resultaten nodig zijn, zou een GPU de betere keuze zijn dan een CPU, omdat de eerste een hogere verwerkingssnelheid heeft als het gaat om op afbeeldingen gebaseerde deep learning-modellen. Het is mogelijk om een ​​CPU te optimaliseren voor het bedienen van het visuele inspectiemodel, maar niet voor training. Een voorbeeld van een optimale GPU zou kunnen zijn: Jetson Nano
  • fotometer (optioneel): Afhankelijk van de lichtomstandigheden van de omgeving van het visuele inspectiesysteem kunnen fotometers nodig zijn.
  • colorimeter (optioneel): Bij het detecteren van kleur en luminantie in lichtbronnen hebben imaging colorimeters consistent hoge ruimtelijke resoluties, waardoor gedetailleerde visuele inspecties mogelijk zijn. 
  • Thermografische camera (optioneel): Bij geautomatiseerde inspectie van stoom/waterleidingen en faciliteiten is het een goed idee om thermografische cameragegevens te hebben. Thermografische cameragegevens bieden waardevolle informatie voor detectie van warmte-/stoom-/waterlekkage. Thermische cameragegevens zijn ook nuttig voor inspectie van warmte-isolatie.
  • Drones (optioneel): Tegenwoordig is geautomatiseerde inspectie van moeilijk bereikbare gebieden zonder drones moeilijk voorstelbaar: interne onderdelen van gebouwen, gaspijpleidingen, visuele inspectie van tankers, inspectie van raketten/shuttles. Drones kunnen zijn uitgerust met camera's met een hoge resolutie die realtime defectdetectie kunnen uitvoeren.

Deep learning-modellen staan ​​open voor verbetering na implementatie. Een diepgaande leerbenadering kan de nauwkeurigheid van het neurale netwerk vergroten door het iteratief verzamelen van nieuwe gegevens en het opnieuw trainen van modellen. Het resultaat is een "slimmer" visueel inspectiemodel dat leert door gegevens tijdens bedrijf te vergroten.

Visuele inspectie use cases

Gezondheidszorg

In de strijd tegen COVID-19 kunnen de meeste luchthavens en grensovergangen nu passagiers controleren op tekenen van de ziekte.

Baidu, het grote Chinese techbedrijf, ontwikkelde een grootschalig visueel inspectiesysteem op basis van AI. Het systeem bestaat uit computer vision-gebaseerde camera's en infraroodsensoren die de temperatuur van passagiers voorspellen. De technologie, operationeel in Het treinstation van Qinghe in Peking, kan tot 200 personen per minuut screenen. Het AI-algoritme detecteert iedereen met een temperatuur boven de 37.3 graden.

Een ander praktijkvoorbeeld is het op deep learning gebaseerde systeem dat is ontwikkeld door de Alibaba bedrijf. Het systeem kan het coronavirus detecteren in CT-scans van de borst met een nauwkeurigheid van 96%. Met toegang tot gegevens van 5,000 COVID-19-gevallen voert het systeem de test in 20 seconden uit. Bovendien kan het onderscheid maken tussen gewone virale longontsteking en coronavirus.

Airlines

Volgens Boeing is 70% van de markt voor lucht- en ruimtevaartdiensten ter waarde van $ 2.6 biljoen gewijd aan kwaliteit en onderhoud. In 2018 introduceerde Airbus een nieuwe geautomatiseerde, op drones gebaseerd vliegtuiginspectiesysteem dat versnelt en vergemakkelijkt visuele inspecties. Deze ontwikkeling vermindert de uitvaltijd van vliegtuigen en verhoogt tegelijkertijd de kwaliteit van inspectierapporten.

Auto-Industrie

Toyota heeft onlangs ingestemd met een schikking van $ 1.3 miljard vanwege een defect waardoor auto's accelereerden, zelfs als bestuurders probeerden te vertragen, resulterend in 6 doden in de VS. Gebruik van de cognitieve mogelijkheden van visuele inspectiesystemen zoals Cognex ViDickunnen autofabrikanten kwaliteitsproblemen veel nauwkeuriger analyseren en identificeren en oplossen voordat ze zich voordoen.

Productie van computerapparatuur

De vraag naar kleinere printplaatontwerpen groeit. Fujitsu Laboratories loopt voorop bij de ontwikkeling van AI-compatibele herkenningssystemen voor de elektronica-industrie. Ze rapporteren aanzienlijke vooruitgang op het gebied van kwaliteit, kosten en levering.

Textiel

De implementatie van geautomatiseerde visuele inspectie en een diepgaande leerbenadering kunnen nu problemen met textuur, weven, stiksels en kleurafstemming detecteren.

Bijvoorbeeld Het AI-systeem van Datacolor kan historische gegevens van eerdere visuele inspecties in overweging nemen om aangepaste toleranties te creëren die beter overeenkomen met de monsters.

We sluiten af ​​met een citaat van de algemeen directeur die we eerder noemden: "Het maakt mij niet uit of de voorgestelde technologie de beste is, maar het maakt me wel uit hoe goed het mijn problemen gaat oplossen."

Zonnepanelen

Van zonnepanelen is bekend dat ze last hebben van stof en microscheurtjes. Geautomatiseerde inspectie van zonnepanelen tijdens productie en voor en na installatie is een goed idee om verzending van defecte zonnepanelen te voorkomen en snelle detectie van beschadigde panelen op uw zonnepark. Bijvoorbeeld DJI Enterprise maakt gebruik van drones voor inspectie van zonnepanelen.

Pijpleidinginspectie

Van gas- en oliepijpleidingen is bekend dat ze een enorme lengte hebben. De laatste gegevens van 2014 geven een totaal van iets minder dan 2,175,000 mijl (3,500,000 km) pijpleiding in 120 landen van de wereld. Gas- en olielekkage kan leiden tot enorme schade aan de natuur door chemische vervuiling, explosies en vuurzee.

Satelliet- en drone-inspectie met behulp van computervisietechnieken is een goed hulpmiddel voor het vroegtijdig opsporen en lokaliseren van een gas-/olielekkage. Onlangs heeft DroneDeploy gerapporteerd dat ze ongeveer 180 mijl aan pijpleidingen in kaart hebben gebracht.

AI visuele inspectie: belangrijke aandachtspunten

  1. Concept: Al visuele inspectie baseert zich op traditionele computervisiemethoden en menselijke visie.
  2. Keuze: De aanpak van de ontwikkeling van diepgaande leermodellen is afhankelijk van de taak, levertijd en budgetlimieten.
  3. Algoritme: Deep learning-algoritmen detecteren defecten door een menselijke analyse te imiteren terwijl een geautomatiseerd systeem wordt uitgevoerd.
  4. Buildings: Software en hardware moeten overeenkomen met de capaciteit van het deep learning-model.
  5. hoofdvraag:: Bij het starten van een visuele inspectie is de hoofdvraag: "Welke defecten moet het systeem detecteren?"
  6. Verbeteringen: Na implementatie wordt het deep learning-model "slimmer" door gegevensaccumulatie.

PlatoAi. Web3 opnieuw uitgevonden. Gegevensintelligentie versterkt.
Klik hier om toegang te krijgen.

Bron: https://www.iotforall.com/ai-visual-inspection-for-defect-detection-in-manufacturing

Verder lezen

AI

Kan kunstmatige intelligentie worden gebruikt om online casinospellen te winnen?

gepubliceerd

on

Het is eerlijk om te zeggen dat de online gokindustrie een groot voordeel is geweest van technologische vooruitgang. Sterker nog, zonder deze ontwikkelingen zou de industrie niet eens bestaan. Het internet en de mobiele technologie hebben het mogelijk gemaakt om van veel casinospellen te genieten in een online formaat. 

Niet alleen dat, maar ze ontwikkelden zich van basisspellen die eenvoudige grafische afbeeldingen gebruikten tot wat ze nu zijn. Videoslots bij best beoordeelde online casino's voor Amerikaanse spelers, bij voorbeeld, hebben nu geweldige graphics, terwijl we live casinospellen kunnen spelen die via webcam naar onze apparaten worden gestreamd, en er is ook sprake van dat virtual reality in de toekomst een groot deel van de industrie zal worden. Maar zou de vooruitgang van de technologie het voortbestaan ​​van deze industrie kunnen bedreigen?

Als kunstmatige intelligentie zich blijft ontwikkelen in het tempo dat het heeft gedaan, kan het dan worden gebruikt om online casinospellen te verslaan? Als dat zo is, loopt de industrie het risico dat degenen die het gebruiken om winst te maken. 

Hoe is kunstmatige intelligentie gestroomlijnd in andere games?

We weten allemaal hoe AI wordt steeds vaker gebruikt in marketing, transport, bouw, horeca en vele andere industrieën, maar dit is in hun voordeel. Kan AI echter een mens beter maken bij het spelen van games? Er is zeker bewijs dat het kan. AI heeft bijvoorbeeld de beste schakers, pokerspelers en professionele spelers van videogames, zoals DOTA en League of Legends, verslagen.  

Kunstmatige intelligentie kan leren om op het perfecte moment de meest optimale beslissingen te nemen. Het maakt ook niet de fouten waartoe mensen in staat zijn. Daarom zal het altijd beter zijn dan ervaren WSOP pokerspelers bij hun eigen spel. 

De fundamentele overeenkomst van elk van die spellen is echter dat ze allemaal afhankelijk zijn van vaardigheid. Kunstmatige intelligentie wordt niet voor niets kunstmatige intelligentie genoemd. Het is intelligentie die software kan leren en verbeteren, dus het is logisch dat het zou kunnen leren hoe iemand vaardigheden kan verbeteren in games zoals de genoemde. Spelers strijden ook tegen elkaar op een gelijk speelveld.

Dus hoe zit het met casinospellen?

Casinospellen zijn helemaal niet gebaseerd op vaardigheden. In plaats daarvan zijn het kansspelen. Welke actie een speler ook onderneemt, het is geluk dat het resultaat bepaalt. Bovendien heeft het casino altijd een concurrentievoordeel, want zonder een casino zou de gokindustrie niet bestaan. Ze hebben de spellen zo ontworpen dat terwijl spelers kunnen winnen, het casino op de lange termijn altijd zal winnen.  

Zoals het er nu uitziet, lijkt het vrij onwaarschijnlijk dat kunstmatige intelligentie zou kunnen leren een casinospel te verslaan dat gebaseerd is op geluk en een voorsprong heeft. De resultaten van deze spellen worden bepaald door random number generators (RNG's), software die ervoor zorgt dat de resultaten eerlijk en willekeurig zijn. 

Het zorgwekkende daarvan is echter dat mensen deze software hebben ontworpen. Als kunstmatige intelligentie de mens al in veel dingen kan verslaan, zou het dan ooit de algoritmen die in RNG-software worden gebruikt, kunnen achterhalen en verslaan? Hoewel we allemaal nee zouden willen zeggen, willen we er niet op wedden dat AI op een dag het verslaan van online casinospellen krijgt.

Wat kan de casino-industrie doen?

Welnu, kunstmatige intelligentie staat op dit moment nog in de kinderschoenen. We denken niet dat er een risico is dat er iets wordt ontwikkeld dat de casino-industrie op dit moment zou kunnen schaden. Een paar jaar later echter, en met de snelheid waarmee de technologie vooruitgaat, kunnen online casino's een probleem hebben.

De grootste bedreiging is de ontwikkeling van AI-bots die kunnen worden gebruikt om consequent te winnen bij casinospellen. Dus als dat zou gebeuren, zou de industrie manieren moeten bedenken om dit gedrag te detecteren en te voorkomen. We zouden zelfs AI kunnen inzetten in de strijd tegen dit soort gedrag. 

Wat de oplossing ook is of niet, het is zeker tijd voor de industrie om erover na te denken. 

De prijs afhaalmaaltijden

Er is reden tot zorg over de toename van het gebruik van kunstmatige intelligentie in elke branche. Waarom het momenteel wordt gebruikt om klantenondersteuning verbeteren, de gezondheidszorg en marketing, zijn mensen bezorgd dat computers en software uiteindelijk mensen in banen en beroepen zullen vervangen. De casino-industrie heeft echter diepere zorgen. Het kan niet alleen mensen vervangen, maar het kan ook daadwerkelijk leren hoe de casinospellen te verslaan die zijn ontworpen om voor het casino te winnen.  

 

Bron: Plato Data Intelligence

Verder lezen
Blockchain24 uur geleden

Betaalhouding van mensen: waarom contant geld het meest gebruikte betaalmiddel blijft en hoe technologie en crypto meer voordelen hebben als betaalmiddel

Fintech4 dagen geleden

PNC snijdt bijna 600 apps voor BBVA-conversie

Auto-Industrie4 dagen geleden

Deze Toyota Mirai 1:10 RC-auto rijdt echt op waterstof

Auto-Industrie2 dagen geleden

7 geheimen die autofabrikanten niet willen weten

Blockchain2 dagen geleden

Wat is de beste crypto IRA voor mij? Gebruik deze 6 criteria om meer te weten te komen

Startups23 uur geleden

De 12 TikTok-feiten die je moet weten

Gaming2 dagen geleden

Nieuwe Steam-games die je in augustus 2021 misschien hebt gemist

IOT2 dagen geleden

De voordelen van het gebruik van IoT-simkaarttechnologie

Cyber ​​Security5 dagen geleden

Spotify Web Player

Blockchain2 dagen geleden

De meest winstgevende cryptocurrencies op de markt

eSports4 dagen geleden

New World-team deelt details over aankomende serveroverdrachten in Q&A

Gaming2 dagen geleden

Hoe werken casino's zonder account?

Energie4 dagen geleden

Segunda Conferência Ministerial de Energia da Rota en Cinturão en realizada in Qingdao

Blockchain2 dagen geleden

Wat betekent het omwisselen van crypto?

Gaming2 dagen geleden

Noorwegen zal de illegale iGaming-markt hard aanpakken met een nieuwe kansspelwet

eSports5 dagen geleden

Hoe TFT Set 6 Hextech Augments werkt: volledige lijst en updates

Gaming2 dagen geleden

Noorwegen zal de illegale iGaming-markt hard aanpakken met een nieuwe kansspelwet

Energie4 dagen geleden

People's Daily Online: het meest recente onderzoek naar het nationale park van de natuur, het meest recente bericht van het uitsterven

toeleverings keten19 uur geleden

LPG-buizen – waar moet u aan denken?

eSports4 dagen geleden

Hoe speel je de Scream Deathmatch-spelmodus in Call of Duty: Black Ops Cold War

Trending