XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemVision
Virtek Vision
在关键生产阶段的分辨率图像，创建每个组装步骤的详细视觉记录。•完整的可追溯性：为每个部分或组件分配唯一的序列号，将它们链接到捕获的图像以获得完整的可追溯性。轻松跟踪任何单元的生产历史记录，从而提高透明度和问责制。•数据驱动的流程分析：利用实时数字数据来获得对组装线效率的宝贵见解。确定瓶颈，优化过程并根据具体数据做出明智的决定。•自动化图像捕获：图像捕获的预定阶段，以消除手动干预，提高组装线的效率和准确性。•时间stamped的行动记录和报告：工作顺序中的每个动作都是时间stamp，可产生详细的质量记录。全面的报告提供了有关每个步骤时机的见解，有助于确定改进领域。
视觉设置
研究计划FY24 $ M研究计划FY24 $ M酒精和药物使用障碍$ 4.0神经纤维瘤病$ 25.0肌营养性侧面硬化症$ 40.0卵巢癌$ 45.0关节炎（FY24的新功能） Alzheimer's $15.0 Breast Cancer $150.0 Peer Reviewed Cancer (18 Topics) $130.0 Combat Readiness Medical $5.0 Peer Reviewed Medical (42 Topics) $370.0 Duchenne Muscular Dystrophy $10.0 Peer Reviewed Orthopaedic $30.0 Epilepsy $12.0 Prostate Cancer $110.0 Glioblastoma (New for FY24) $10.0 Rare Cancers $17.5 Hearing Restoration $5.0 Reconstructive Transplant $12.0 Joint Warfighter Medical $20.0 Spinal Cord Injury $40.0 Kidney Cancer $50.0 Tick-Borne Disease $7.0 Lung Cancer $25.0 Toxic Exposures $30.0 Lupus $10.0 Traumatic Brain Injury and Psychological Health $175.0 Melanoma $40.0 Tuberous Sclerosis Complex $8.0 Military Burn $10.0 Vision $ 20.0多发性硬化症$ 20.0总计= $ 1.509B
计算机视觉
定义：计算机视觉（CV）是人工智能（AI）中的一个字段，它使计算机和系统能够从数字图像，视频和其他视觉输入中得出有意义的信息。它允许机器处理和分析视觉数据以模拟人类视力。通过使用算法和机器学习模型，CV应用程序可以根据提供的视觉输入来检测对象，识别模式并做出决策。例子 - 表情符号清道夫狩猎：想象一下玩游戏，在该游戏中，机器向您展示表情符号，并要求您找到与之匹配的真实对象。在“表情符号寻宝游戏”游戏中，计算机使用其“视觉”来检测您在相机前显示的对象，并检查它们是否与表情符号匹配。这模拟了CV如何使用相机输入从现实世界环境中识别对象。如何工作：计算机视觉使用高级算法来解释视觉数据。它将图像分解为像素，使用机器学习技术对其进行处理，并通过将它们与数据集进行比较来识别模式，形状或对象。
我们的愿景
Automotive Ltd.）4。A.J. 自动列兵。 Ltd. 5。 Ammann India Pvt。 ltd. * 6。 Araymond India Pvt。 Ltd. 7。 Ashok Leyland Ltd. 8。 Ather Energy Pvt。 Ltd. 9。 Atul Auto Ltd. 10. 自动公司Panse Pvt。 ltd. * 11。 Bajaj Auto Ltd. 12. Behr-Hella热控制（印度）Pvt。 Ltd. 13。 Beml Ltd. 14。 Bharat Forge Ltd. 15。 Bosch Ltd. 16。 制动印度列兵。 Ltd. 17。 宝马印度列兵。 Ltd. 18。 化学Infotech Pvt。 Ltd.19。CooperCorporation Pvt。 Ltd. 20。 康明斯印度有限公司21。 康明斯技术印度列兵。 Ltd. 22。 戴姆勒印度商用车列兵。 Ltd. 23。 Eicher Motors Ltd. 24。 Enginetech Systems Pvt。 Ltd. 25。 护送Kubota Ltd * 26。 FCA印度汽车列兵。 Ltd. 27。 菲亚特印度汽车列兵。 Ltd. 28。 Force Motors Ltd. 29。 Greaves Cotton Ltd.30。 Greaves电动流动列兵。 ltd.（以前是安培A.J.自动列兵。Ltd. 5。Ammann India Pvt。 ltd. * 6。 Araymond India Pvt。 Ltd. 7。 Ashok Leyland Ltd. 8。 Ather Energy Pvt。 Ltd. 9。 Atul Auto Ltd. 10. 自动公司Panse Pvt。 ltd. * 11。 Bajaj Auto Ltd. 12. Behr-Hella热控制（印度）Pvt。 Ltd. 13。 Beml Ltd. 14。 Bharat Forge Ltd. 15。 Bosch Ltd. 16。 制动印度列兵。 Ltd. 17。 宝马印度列兵。 Ltd. 18。 化学Infotech Pvt。 Ltd.19。CooperCorporation Pvt。 Ltd. 20。 康明斯印度有限公司21。 康明斯技术印度列兵。 Ltd. 22。 戴姆勒印度商用车列兵。 Ltd. 23。 Eicher Motors Ltd. 24。 Enginetech Systems Pvt。 Ltd. 25。 护送Kubota Ltd * 26。 FCA印度汽车列兵。 Ltd. 27。 菲亚特印度汽车列兵。 Ltd. 28。 Force Motors Ltd. 29。 Greaves Cotton Ltd.30。 Greaves电动流动列兵。 ltd.（以前是安培Ammann India Pvt。ltd. * 6。Araymond India Pvt。 Ltd. 7。 Ashok Leyland Ltd. 8。 Ather Energy Pvt。 Ltd. 9。 Atul Auto Ltd. 10. 自动公司Panse Pvt。 ltd. * 11。 Bajaj Auto Ltd. 12. Behr-Hella热控制（印度）Pvt。 Ltd. 13。 Beml Ltd. 14。 Bharat Forge Ltd. 15。 Bosch Ltd. 16。 制动印度列兵。 Ltd. 17。 宝马印度列兵。 Ltd. 18。 化学Infotech Pvt。 Ltd.19。CooperCorporation Pvt。 Ltd. 20。 康明斯印度有限公司21。 康明斯技术印度列兵。 Ltd. 22。 戴姆勒印度商用车列兵。 Ltd. 23。 Eicher Motors Ltd. 24。 Enginetech Systems Pvt。 Ltd. 25。 护送Kubota Ltd * 26。 FCA印度汽车列兵。 Ltd. 27。 菲亚特印度汽车列兵。 Ltd. 28。 Force Motors Ltd. 29。 Greaves Cotton Ltd.30。 Greaves电动流动列兵。 ltd.（以前是安培Araymond India Pvt。Ltd. 7。Ashok Leyland Ltd. 8。Ather Energy Pvt。Ltd. 9。Atul Auto Ltd. 10.自动公司Panse Pvt。ltd. * 11。Bajaj Auto Ltd. 12.Behr-Hella热控制（印度）Pvt。Ltd. 13。Beml Ltd. 14。Bharat Forge Ltd. 15。Bosch Ltd. 16。制动印度列兵。Ltd. 17。宝马印度列兵。Ltd. 18。化学Infotech Pvt。Ltd.19。CooperCorporation Pvt。Ltd. 20。康明斯印度有限公司21。康明斯技术印度列兵。Ltd. 22。戴姆勒印度商用车列兵。Ltd. 23。Eicher Motors Ltd. 24。Enginetech Systems Pvt。Ltd. 25。护送Kubota Ltd * 26。FCA印度汽车列兵。Ltd. 27。菲亚特印度汽车列兵。Ltd. 28。Force Motors Ltd. 29。Greaves Cotton Ltd.30。Greaves电动流动列兵。ltd.（以前是安培
计算机视觉
在人工智能和计算机视觉中制造系统的理解系统是旨在使计算机能够理解和理解周围世界的能力的技术。这可能涉及使用各种传感器和相机来捕获有关环境的信息，并使用机器学习算法来分析和解释这些数据。例如，在计算机视觉领域中，这可能涉及使用AI分析图像和视频以识别对象，场景和活动。有意义制作系统的目标是使网络和计算机能够理解他们从环境中收集的信息的上下文和含义，以做出更明智的决策并采取适当的行动。During the sessions, we will explore the following topics, related to the sociocultural aspects of computer vision and interaction: - experimental capture (historical overview) - digital signal processing - computer vision (recognition, tracking, estimation) - pattern & gesture recognition - machine learning (regression, classification) - neural networks (adversarial systems, transfer learning) - generative design, artificial creativity - predictive systems
Vision 2030
，但是随着社会的变化，健康和护理需求也是如此。面临着儿童，年轻人和家庭面临的新压力，以及我们参与的Alder Hey和护理系统面临的新压力。要应对这些压力带来的挑战，我们需要发展我们的知识，专业知识和资产，并利用它们（与我们的系统合作伙伴一起工作）为各地的儿童，年轻人和家庭带来改进。我们必须努力确保我们的人民也健康和快乐，并能够发挥自己的潜力。