AI智能布控球赋能智能新时代

为什么说AI是未来科技发展的重头戏？首先我们看看大国竞争的是下一个科技主宰《智能化时代》，博弈的是AI的深度研发，“限制出口的GPU芯片禁令立即生效。禁令生效后，英伟达A100、A800、H100、H800和L40S产品将受到影响。”这里引用了环球网的一段话，充分说明AI的发展已成为国家发展的重要战略，OpenAI的发布会为什么说是>科技界的春晚<，太震撼了！AI时代正式来临。

电力施工作业现场可视化安全综合管控平台项目解决方案，https://www.besovideo.com/detail?t=1&i=50

安全生产可视化远程监理在大型厂矿（发电厂、钢厂、石油石化炼化、化工园区等有危险工种岗位等工矿企业）中的应用，各类防爆安全帽、工作记录仪等，图传加数传，危险气体采集，工人心率等体征信息采集，与工单等信息结合，统一后台汇聚。

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智慧工地-远程可视监管，劳务用工实名制，工作票绑定，定位安全帽~人员定位-考勤、精细化管理 系统应用方案，https://www.besovideo.com/detail?t=1&i=28

执法记录仪、一体化布控球等目前支持的AI智能算法、视频智能分析算法有哪些，https://www.besovideo.com/detail?t=1&i=297

智慧工地-智能AI算法的实现机制，https://www.besovideo.com/detail?t=1&i=129

“阿里、腾讯、京东、百度等企业集体发声！AI竟已无孔不入

中国商报（记者 赵熠如）作为今年科技圈最火热的概念，AI自然没有缺席2023世界互联网大会乌镇峰会。在本届峰会上，国内头部互联网企业大佬纷纷谈起AI，不仅对AI带动企业和产业发展寄予厚望，还介绍了当下自家企业对AI布局的最新进展。

阿里巴巴吴泳铭：难以想象的比可以预测的多

腾讯蒋杰：内部超180项业务接入混元大模型

百度李彦宏：进入AI时代的标志是出现大量AI原生应用”

>>AI发展历史<<

>>AI-深度学习机制<<

深度学习是人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了显著的突破。百花齐放，其中，RNN、CNN、Transformer、BERT和GPT是五种常用的深度学习模型，它们在计算机视觉、自然语言处理等领域都取得了重要的突破。本文将从关键技术、处理数据、应用场景、经典案例4个维度来简要介绍这五种模型。

1、RNN《循环神经网络》

时间：20世纪90年代

技术：循环结构和记忆单元

计算：适合处理时间序列数据

场景：自然语言处理、语音识别、时间序列预测等

案例：文本分类

时间：20世纪90年代末至21世纪初

技术：卷积运算和池化操作

计算：适合处理图像数据

场景：计算机视觉、图像分类、物体检测等

案例：猫狗识别

CNN是一种神经网络模型，它的基本结构是由多个卷积层和池化层组成的。卷积层可以提取图像中的局部特征，而池化层则可以减少特征的数量，提高计算效率。CNN的这种结构使得它非常适合用于计算机视觉任务，如图像分类、物体检测等。与RNN相比，CNN更擅长处理图像数据，因为它可以自动学习图像中的局部特征，而不需要人工设计特征提取器。

3、Transformers

时间：2017年Transformers

技术：自注意力机制和多头注意力机制

计算：适合处理长序列数据

场景：自然语言处理、机器翻译、文本生成等

案例：机器翻译

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，它的基本结构是由多个编码器和解码器组成的。编码器可以将输入序列转换为向量表示，而解码器则可以将该向量表示转换回输出序列。Transformer的最大创新之处在于引入了自注意力机制，这使得模型可以更好地捕捉序列中的长距离依赖关系。Transformer在自然语言处理领域取得了很大的成功，如机器翻译、文本生成等任务。

4、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）

时间：2018年

技术：双向Transformer编码器和预训练微调

计算：适合处理双向上下文信息

场景：自然语言处理、文本分类、情感分析等

案例：情感分析

BERT是一种基于Transformer的预训练语言模型，它的最大创新之处在于引入了双向Transformer编码器，这使得模型可以同时考虑输入序列的前后上下文信息。BERT通过在大量文本数据上进行预训练，学习到了丰富的语言知识，然后在特定任务上进行微调，如文本分类、情感分析等。BERT在自然语言处理领域取得了很大的成功，被广泛应用于各种NLP任务。

5、GPT（Generative Pre-trained Transformer）

时间：2018年

技术：单向Transformer编码器和预训练微调

计算：适合生成连贯的文本

场景：自然语言处理、文本生成、摘要等

案例：生成式对话

GPT也是一种基于Transformer的预训练语言模型，它的最大创新之处在于使用了单向Transformer编码器，这使得模型可以更好地捕捉输入序列的上下文信息。GPT通过在大量文本数据上进行预训练，学习到了丰富的语言知识，然后在特定任务上进行微调，如文本生成、摘要等。GPT在自然语言处理领域也取得了很大的成功，被广泛应用于各种NLP任务。

6、GANs生成对抗网络（Generative Adversarial Nets)

时间：2014年6月

技术：网络对抗、网络竞争，此网络为神经网络非物联网（人们思考行与不行对抗）

场景：近乎真实、模型优化、深度调优

计算：生成网络和判别网络

案例：美术、游戏、特效、虚拟现实、音乐制作、医疗、教育、航空航天、战争、刑侦、营销

生成对抗网络（GANs）在多个领域展示了巨大的应用潜力。虽然仍面临挑战和限制，但随着技术的不断发展和创新，我相信GANs将在未来继续发挥重要作用，并为我们的创作、研究和生活带来更多的机遇和可能性。我们期待着GANs的未来发展，以解决现实世界的问题，促进人类社会的进步。

>>AI的研发阶段<<

虽然AI（人工智能）经过了60多年的发展，但是目前AI依然处在行业发展的初期，还有大量的课题需要公关，需要解决的落地问题也非常多。简单的说，目前AI依然处在“弱人工智能阶段”，距离未来理想状态下的“强人工智能阶段”还有较长一段距离。现在我们看到的ChatGPT也好、AIGC绘图也罢，HeyGen的一场爆火， Whisper Model 已具有人的思考和情感等。这些都还处于人工智能的初级阶段，现在某些大国的军事研发全面进入AI战场，最近M国无人机通过战场人脸识别进行无人机精准目标对象爆头，新的机遇期到来，这将史无前例的变革现有方式的所有应用系统、颠覆传统、颠覆认知。一个全新的世界将开启。

>>AI的未来场景设想<<

1. 智能医疗：AI技术可以用于诊断和治疗各种疾病，包括癌症、心脏病、中风等。AI可以分析医疗影像和病历数据，帮助医生更准确地诊断疾病并提供更好的治疗方案。此外，AI还可以协助医生进行手术操作，提高手术效率和安全性。

2. 智能交通：AI技术可以实现智能交通管理，包括自动驾驶、智能车辆调度、智能交通信号控制等。这将有效减少交通事故和交通拥堵，提高交通效率，同时保障乘客和司机的安全。

3. 智能家居：AI技术可以实现智能家居控制，包括智能门锁、智能照明、智能空调等。这将使人们更方便地管理家居设备和电器，提高生活质量和节约能源。

4. 智能农业：AI技术可以实现智能农业管理，包括智能种植、智能施肥、智能灌溉等。这将提高农业生产效率和质量，同时减少资源浪费和环境污染。

5. 智能教育：AI技术可以实现个性化教育，根据学生的特点和需求提供定制化的学习资源和教学方案。这将提高教育质量和效率，同时帮助学生更好地发挥自己的潜力。

6. 智能娱乐：AI技术可以实现智能娱乐管理，包括智能音乐播放、智能游戏设计、智能电影推荐等。这将为人们提供更加丰富多样的娱乐内容和体验。

7. 智能环保：AI技术可以实现环境监测和管理，包括空气质量监测、水质监测、垃圾分类等。这将帮助人们更好地了解环境状况并采取措施改善环境质量。

8. 智能工业：AI技术可以实现工业自动化和智能化，包括机器人制造、智能物流管理、智能工厂管理等。这将提高工业生产效率和质量，同时降低工业事故率和减少人力成本。

9. 智能金融：AI技术可以实现金融智能化，包括智能投顾、智能风险管理、智能客服等。这将为人们提供更加便捷和高效的金融服务体验，同时提高金融行业的竞争力和创新力。

10. 智能安全：AI技术可以实现安全监控和管理，包括人脸识别、行为分析、异常检测等。这将提高公共安全和社会稳定，同时为人们提供更加安全的生活和工作环境。

总之，AI技术将在未来改变人类的许多场景，为人们的生活和工作带来更多的便利和效益。同时，也需要关注AI技术的安全性和隐私保护等问题，确保技术的可持续发展和应用。

>>AI实战对话模型训练<<

1、首先我们准备数据集，演示不使用LSTM记忆神经，我们准备了小黄鸡数据集。

2、构建RNN神经网络。这里继承默认的线性回归，使用nn.Embedding使将分词进行张量转化，并将向量数据向前传播，更新嵌入层（`nn.Embedding`）的权重，通常是通过反向传播（Backpropagation）和优化器（Optimizer）来实现的。权重的更新是基于模型的损失函数计算得到的梯度信息。

class SimpleChatbot(nn.Module):    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim):        super(SimpleChatbot, self).__init__()        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)        self.rnn = nn.GRU(embedding_dim, hidden_dim)        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, vocab_size)
    def forward(self, input_tensor):        embedded = self.embedding(input_tensor)        output, _ = self.rnn(embedded.view(1, 1, -1))        output = self.fc(output.view(1, -1))        return output
    def update_embedding(self, vocab_size, embedding_dim):        # 创建新的embedding层        new_embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)        # 复制旧的embedding层权重到新的embedding层        new_embedding.weight.data[:self.embedding.weight.data.shape[0], :] = self.embedding.weight.data        # 替换模型中的embedding层        self.embedding = new_embedding

3、传实例化SimpleChatbot传递了三个参数 vocab_size、embedding_dim 和 hidden_dim，分别表示词汇表大小、嵌入维度和隐藏层维度。这个模型可能包含嵌入层、循环神经网络（RNN）。创建了一个交叉熵损失函数的实例，用于度量模型输出和目标之间的差异。在聊天机器人的上下文中，通常使用交叉熵损失函数，因为它适用于分类问题，其中模型的输出是对词汇表中每个词的概率分布，目标是实际的下一个词的索引。创建了一个 Adam 优化器的实例，用于更新模型的参数以最小化损失。chatbot.parameters() 提供了模型中需要优化的参数，而学习率 lr 决定了参数更新的步长。Adam 优化器是一种常用的优化算法，特别适用于深度学习任务。

# 初始化模型、损失函数和优化器chatbot = SimpleChatbot(vocab_size, embedding_dim, hidden_dim)criterion = nn.CrossEntropyLoss()optimizer = optim.Adam(chatbot.parameters(), lr=0.001)

4、循环求导、反向传播，设置了1000的深度，这里没有做张量微分求导的梯度计算跟踪，requires_grad=False，optimizer.step()进行梯度下降步长更新模型。最后保存模型.pth。

# 训练模型num_epochs = 1000
for epoch in range(num_epochs):    total_loss = 0    for pair in training_data:        input_tensor, target_tensor = pair
        optimizer.zero_grad()        output = chatbot(input_tensor)
        loss = criterion(output, target_tensor)        loss.backward()        optimizer.step()
        total_loss += loss.item()
    if (epoch + 1) % 100 == 0:        print(f'Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {total_loss:.4f}')
# 保存模型torch.save(chatbot.state_dict(), model_save_path)print(f'Model saved to {model_save_path}')

5、执行代码训练模型，模型生成，加载模型load方法搞起...