机器视觉资讯20231020

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视觉招聘小黑板

机器视觉算法工程师 ,2-3万上海·闵行区1年本科,仪器仪表/工业自动化合资
机器视觉资深工程师 ,1.5-3万深圳·福田区3-4年本科,机械/设备/重工民营
机器视觉算法工程师 ,1.2-1.8万·14薪武汉·洪山区3-4年本科,医疗设备/器械民营
机器视觉工程师 ,1-1.8万苏州2年本科,电子技术/半导体/集成电路民营
机器视觉工程师 ,1.5-2万西安1年硕士,电子技术/半导体/集成电路民营
高级机器视觉工程师（苏州/徐州） ,1.2-2.4万·13薪苏州·相城区3-4年本科,汽车零配件民营
机器视觉应用工程师 ,8千-1.2万惠州·大亚湾区1年大专,电子技术/半导体/集成电路民营
机器视觉工程师 ,1-2万深圳·宝安区2年大专,仪器仪表/工业自动化民营
机器视觉工程师 ,1.5-2万西安1年硕士,电子技术/半导体/集成电路民营
机器视觉调试工程师 ,1.2-1.8万北京·通州区3-4年大专,仪器仪表/工业自动化民营
机器视觉应用工程师 ,9千-1.5万惠州·大亚湾区1年本科,电子技术/半导体/集成电路民营
机器视觉软件工程师 ,1-2万深圳·宝安区1年本科,电子技术/半导体/集成电路民营
机器视觉工程师（研二） ,1.5-2万深圳2年本科,机械/设备/重工已上市
机器视觉调试工程师 ,8千-1.5万重庆·渝北区3-4年大专,仪器仪表/工业自动化民营
机器视觉调试工程师 ,8千-1.2万惠州·大亚湾区2年大专,电子技术/半导体/集成电路民营
机器视觉设计师 ,8千-1.2万东莞·虎门镇1年大专,机械/设备/重工民营
机器视觉工程师 ,1.3-2万苏州·高新区5-7年本科,机械/设备/重工外资（欧美）
机器视觉调试工程师 ,8千-1.5万成都·龙泉驿区3-4年大专,仪器仪表/工业自动化民营
机器视觉调试工程师 ,8千-1.2万昆山1年大专,电子技术/半导体/集成电路民营
软件工程师（机器视觉） ,8千-1.3万上海·松江区1年本科,仪器仪表/工业自动化民营

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行业资讯

每个人都喜欢OpenCV：2023-10-18T19：47：14 + 00：00

正如我们几周前告诉您的那样，OpenCV正在进行一项大型众筹活动，为OpenCV版本5的开发筹集资金。现在，我们正在为该活动制作一个视频，并希望确保多元化的、全球性的 OpenCV 社区在其中得到体现。

以下是您可以提供帮助的方法：只需拍摄一段自己说“我喜欢OpenCV！”的视频并上传即可

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未来展望：学习 OpenCV 在 2023 年仍然有意义吗？： 2023-10-11T11：38：46+00：00

OpenCV简介

OpenCV或开源计算机视觉库是计算机视觉领域最受认可和利用的工具之一。它的旅程以创新和广泛采用为标志，让我们得以一瞥计算机视觉领域本身的发展。

OpenCV的历史和发展

由英特尔于1999年创立，Ope

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为什么要在 2023 年学习 TensorFlow？： 2023-10-04T15：37：05+00：00

介绍

有没有发现自己在回忆《黑客帝国》或《我是传奇》等电影中的标志性场景？他们描绘的世界并不像以前看起来那么遥远。人工智能将这些虚构的梦想变成了有形的现实。从自动驾驶汽车和高效的虚拟助手到量身定制的购物体验，人工智能就是大海

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OpenCV 5在哪里？ 2023-10-03T14：27：22+00：00

亲爱的社区，

在一个大规模人工智能项目是闭源的世界中，少数公司将控制人工智能的未来，人们理所当然地问，OpenCV 5在哪里？

20 多年来，OpenCV 一直是公开可用、免费商业用途、开源计算机视觉的标准。我们见证了闭源的兴衰

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人工智能职业——为什么人工智能是本世纪的技能——以及如何利用它：2023-09-27T12：43：53+00：00

人工智能职业：如果说 20 世纪是硅和软件的时代，那么 21 世纪无疑是人工智能的时代——人工智能不仅仅是一项技术;这是“世纪技能”。无论您是艺术家、工程师还是商业领袖，人工智能正在成为创新的支柱，将不可能变为可能。随着工作的发展和

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探索 7 年 2023 种人工智能类型：驾驭人工智能领域：2023-09-20T13：24：07+00：00

介绍

当我们思考“技术”这个词时，通常会想到什么？你明白了——人工智能！人工智能是科技界的后起之秀，一直在掀起前所未有的波澜。从2年代《星球大战》中标志性的R2D70，到今天在街道上穿梭的特斯拉，人工智能一直在幕后拉动一些严肃的弦。

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为什么你应该在 2023 年绝对学习 Pytorch：综合指南：2023-09-13T12：59：16+00：00

在熙熙攘攘的深度学习框架中，PyTorch作为研究人员和开发人员喜爱的多功能动态工具脱颖而出。但是 PyTorch 到底是什么，是什么让它与众不同，为什么要在 2023 年学习 Pytorch 才能进入 AI？

什么是 PyTorch，它是如何工作的？

PyTorch 是一个开源库，特别适合深度学习

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前 7 名 AI 应用：2023-09-06T14：58：31+00：00

介绍

人工智能曾经在 1950 年代局限于科幻小说和学术论文，现已成为一股不可忽视的力量。今天，它不仅仅是一个有趣的话题，它基本上已经进入了我们日常生活的许多方面。从打开灯的语音命令到身临其境的游戏体验，为您带来舒适的体验

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人工智能的历史：揭开思想和机器的史诗传奇：2023-08-30T12：45：48+00：00

“机器会思考吗？”带着这个具有挑战性的问题，经常被称为现代人工智能之父的艾伦·图灵踏上了揭开机器认知奥秘的深刻旅程。图灵诞生于计算机还处于起步阶段的时候，他是一位有远见的人，他预见到一个机器有朝一日会与人类智能相媲美的世界。他的开创性工作

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2023年人工智能简介：2023-08-23T17：13：45+00：00

介绍

你有没有想过拥有自己的贾维斯会是什么样子，比如钢铁侠中的托尼斯塔克，或者像她中的萨曼莎这样的先进人工智能系统，可以在深刻的个人层面上理解和与你交谈？这些正是我们考虑人工智能时想到的。

这就引出了一个问题：什么是A

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深入了解 2023 年的 AI 工作：2023-08-16T14：32：44+00：00

介绍

在当今竞争激烈的工作环境中，许多人正在寻找高薪、创新的角色，而人工智能工作位居榜首。我们可以将人工智能的诞生追溯到50年代。“人工智能”一词于1956年首次引入。从那时起，人工智能已经将其魔力编织到我们日常生活的无数方面，从实时AP

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学生旅程：从$ 10到$ 7,800,000：2023-07-11T10：21：47 + 00：00

在这篇博文中，我们将分享OpenCV大学学生JoséBenitez Genes的非凡旅程。

艰难的开始

何塞来自巴拉圭。他在贫困中长大，由于经济困难不得不辍学。事情看起来很黯淡，因为他试图经营一家小企业来维持生计。

“这是一团糟，”他告诉我。但是

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长光辰芯重磅推出5MP/12MP两款C-mount 全局快门CMOS图像传感器--机器视觉网 2023-10-19 14:14:52

2023年10月18日，长光辰芯重磅推出5MP和12MP两款小面阵全局快门CMOS图像传感器—GMAX3405和GMAX3412。这两款芯片采用了完全相同的3.4μm电荷域全局快门像素设计，同时还保持了管脚兼容、电源供电相同等一系列相同设计，极大降低了用户的开发难度，提升开发效率。依托多款GMAX系列产品的研发经验，GMAX3405/GMAX3412不仅具备高灵敏度、低噪声、高快门效率、高帧率等优异性能，同时还集成了多斜率HDR、１μs超短曝光时间等功能，为工业检测、工业扫码、智能交通等应用带来更加精准高效的视觉识别能力。

GMAX3405和GMAX3412有效分辨率分别为2448(H) x 2048(V)（501万像素）和4096(H) x 3072(V) （1258万像素），光学尺寸分别为2/3″ 和1.

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维悟光子发布单目红外3D成像模组--机器视觉网 2023-10-19 14:03:47

维悟光子近期发布全新单目红外3D成像模组，现可提供下游用户进行测试导入。通过结合微纳光学元件编码和人工智能算法解码，维悟光子单目红外3D成像模组采用单颗摄像头，通过单帧拍摄，可同时获取像素级配准的3D点云和红外图像信息，可被应用于机器人、生物识别等广阔领域。

市场前景与应用

3D视觉是人工智能、通用型机器人感知世界的重要窗口，是数字化、智能化产业转型升级的物质基础。目前3D视觉市场采用的方案主要包括飞行时间法（ToF）、结构光和双目相机。这三种技术路径需要借助激光器、高速高灵敏度探测器或多个相机，才能实现深度信息的获取。相对复杂的硬件系统会带来更高的器件成本、功耗、体积，也会对器件之间的标定和配准有更高的要求，在实际应用场景中存在诸多痛点。

硬件系统的轻量化和降本是3D视觉市场演进的必然趋势。维悟光子通过

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西克 picoScan150 2D 激光雷达传感器--机器视觉网 2023-10-19 13:23:02

2023-10-19 13:23:02 来源: 中国机器视觉网

激光雷达市场是一个快速发展的高科技领域，近几年随着产品和应用技术的积累和突破使得激光雷达产品的更新迭代更快、产品性能在持续快速地提升，而成本在持续地下降，用户趋于追求性价双优的产品解决方案。

为此，西克基于前沿技术、全新硬件平台打造了一款2D激光雷达产品——picoScan150，出类拔萃的产品性能、性价双优的产品定位，为客户的降本增效赋能！

产品特点 HDDM+ 多脉冲高清晰度距离测量技术 无间隙物体感知，检测细小物体；设备间的干扰抑制，消除相互干扰。 强大的环境感知性能 远量程、大范围：量程最大可达120m，开角276゜；高频率、高角度分辨率：15～50Hz/0.05～0.5゜；高距离精度；统计误差：typ.≤ 5mm(0.05～5m),

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朗伯威发布全球首套支持200KHz的超高速2.5D视觉系统--机器视觉网 2023-10-19 11:35:11

案例一：圆柱电池外壳结构件缺陷检测

检测目标：壳身凹凸点、表面凹痕，严重缺陷可能导致表面处理不到位或刺穿结构，造成电池安全隐患；检测难点：圆柱钢壳检测节拍要求高，凹凸特征尺寸小，易受反光和背景噪声干扰；检测结果：多个小凹点、浅凹痕缺陷均准确检出，单个工件检测耗时由接近1s缩短至300ms，仅为原有方案的1/3，大幅提升检测效率。

案例二：方形电池铝壳外观检测

检测目标与标准：壳体表面点状、坑形、块状的凹陷形貌，要求检出长度≥10mm或宽度≥0.5mm、深度≥0.2mm的划痕，凹痕直径≥1mm、深度≥0.2mm的凹点缺陷；检测结果：微小缺陷均准确检出，提取的图像特征与真实特征一致。

案例三：锂电池壳体蓝膜缺陷检测

检测目标：检测蓝膜表面气泡、褶皱、划痕、脏污等缺陷，影响产品的外观和性能；检测难点：存

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索尼发布工业级堆叠式CMOS图像传感器IMX900--机器视觉网 2023-10-20 18:26:30

2023-10-20 18:26:30 来源: 中国机器视觉网

近日，索尼（Sony）宣布将发布堆叠式CMOS图像传感器IMX900，具有320万有效像素并支持全局快门，主要用于工业领域。

与传统产品相比，新款图像传感器采用索尼自研的像素结构，大幅提高了聚光效率和近红外灵敏度，实现小型化像素的同时保持了工业图像传感器所需的关键特性：分辨率高达320万有效像素，实现业界突破，支持1/3.1英寸、全局快门的系统，适用S卡口（M12）——该卡口广泛用于紧凑型工业相机和嵌入式视觉相机。

这款新品将以多种方式简化工业任务，例如服务于物流市场的条码读取等应用，以及在生产线上使用分拣机器人时助力自动化制造过程，从而帮助解决工业应用中的问题。

随着各行业对自动化和节约人力成本的需求不断攀升，索尼自研的Pregius S

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PROPHESEE 发布全新事件视觉传感器--机器视觉网 2023-10-20 18:13:36

基于 Prophesee 丰富经验和多年的技术积淀，GenX320 事件视觉传感器能够为各种应用带来速度、低延迟、动态范围和能效方面的优势。GenX320 事件视觉传感器采用 BSI 堆栈式技术，像素尺寸为 320x320 6.3μm，采用微型的 1/5” 光学格式，因此，在能源、计算和尺寸都受制约的嵌入式边缘视觉系统中，GenX320 事件视觉传感器正契合其对于高效集成事件视觉传感的技术要求。即使在极具挑战性的操作和照明条件下，GenX320 仍能以超低功耗提供稳定、高速的视觉感知。

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中科行智助力客户获得欧洲著名车企订单--机器视觉网 2023-10-20 18:03:27

2023-10-20 18:03:27 来源: 中国机器视觉网

近日，公司终端客户C斩获来自欧洲著名车企近70Gwh订单。今年7月底，欧盟委员会正式发布了《新电池法》，并于8月17日生效。《新电池法》的最大亮点之一，就是对所有在欧盟出售的电池进行全生命周期监管，《新电池法》的出台，表面上是想通过立法来规范在欧洲销售的电池品质质量，实际上是抬高了中国电池出海欧洲的“门槛”，因此电池企业对生产环节的高品质管控及安全要求越来越严苛。

别看毛刺小，却隐藏着潜在隐患，可能危及消费者的生命财产安全。此前，针对该难点解决方案还属于行业空白。基于上述隐患以及行业难题，经过两年的研发，中科行智推出高速薄膜毛刺视觉检测系统，该系统成功实现表面复杂结构精准检测和超过40种缺陷识别，并达到产线速度150m/min下达成5.0μm的

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机器视觉成像中的液态镜头技术--机器视觉网 2023-10-19 15:12:39

2023-10-19 15:12:39 来源: 中国机器视觉网

液态镜头是在工业领域迅速普及的一项新技术，在多种应用中它们比传统镜头具有许多优势。实际上，正是它们的多功能性和灵活性成为成功采用它们的主要动力。但是什么是液态镜头技术？它是如何工作的？它的作用是什么？

液态镜头用于卓越的自动对焦

对于数字图片，精确控制焦点是获得高质量图像的唯一方法。图像的主体必须非常清晰，而背景的其余部分则更加模糊。自动对焦功能是拍摄优质照片的核心，而液态镜头为自动对焦带来了全新的功能。液态镜头可用于多种应用，例如：数码摄影、工业数据采集、条形码读取（一维和二维）、生物特征数据采集。

本质上，液态镜头可用于物距变化很大，需要快速自动对焦的任何应用。

液态镜头如何工作？

液态镜头采用电润湿工艺来实现卓越的自动聚焦功能。透

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COB技术革新，慕藤光光学系统为Mini LED行业创新注入新活力--机器视觉网 2023-10-19 15:01:40

2023-10-19 15:01:40 来源: 中国机器视觉网

随着微间距显示技术的不断进步以及市场需求的持续增长，Mini LED作为新一代显示技术正迅速崭露头角，并开始向更广泛的商业和消费级市场渗透，LED芯片的微缩化之路迎来了蓬勃的发展。

Mini LED作为一种尺寸位于50-200微米之间的LED器件，通过采用更小尺寸的LED芯片来提升像素密度和画质。随着单个LED器件体积的减小，同等面积的显示屏所搭载的LED数量也大幅增加。相较于传统的LED显示技术，Mini LED的微间距显示技术提供更高的对比度、更广的色域以及更快的响应速度，从而呈现更高的像素密度和更细腻的画面，同时还具备更低的能耗。目前，Mini LED的应用市场主要在通用照明市场、显示屏市场、背光市场组成，涵盖了景观照明、汽车照明、植

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埃科16K彩色线扫描相机--机器视觉网 2023-10-19 14:25:15

2023-10-19 14:25:15 来源: 中国机器视觉网

在快速运作的工业生产线上，怎样的工业相机既能满足高速、高精度的检测需求，又能实现超高色彩还原的成像效果？

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基于机器视觉的点胶缺陷检测技术--机器视觉网 2023-10-20 19:01:59

2023-10-20 19:01:59 来源: 中国机器视觉网

随着工业自动化控制技术和计算机技术的飞速发展，工业自动化已经渗透到各个行业的生产中。自动点胶机在工业生产中得到了广泛应用，从微电路行业、电子产品行业、LED行业到一般工业的产品连接、注涂和密封，都发挥着重要作用。自动点胶机的应用不仅为产品的质量带来了大幅度的提升，而且提高了生产效率，可以实现复杂情况的点胶工艺。在此基础上，更加受关注的便是点胶的质量问题。在实际的生产中，由于多种因素的影响，例如自动点胶机的点胶工艺水平、胶水的温度等，生产出的胶水可能会产生含有气泡、胶条断裂、胶条宽度太粗或太细等缺陷。因此在各种需要通过点胶来实现连接效果的场合中，严格控制点胶的质量是极其重要的。依靠人力来对点胶进行缺陷检测显然是不合理的，由于其工作量大、效率低、 检

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Sherlock8 荣获 VSDC Innovators Awards 2023 铜奖―新闻频道- 视觉系统设计 2023/10/19 19:23:47

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，机器视觉行业正在迎来新一轮技术变革。同时，机器视觉正成为制造行业的标配，相较于人工检测，传统视觉算法在检测效率上及成本优化方面固然有明显优势，但在复杂环境下缺陷检测方面却难以有质的飞跃。在针对规模庞大、情况复杂的检测和识别任务，让机器自动学习才是更理想的解决方案。

2023年9月22日，由《Vision Systems Design》举办的《视觉系统设计》创新奖 2023（VSDC Innovators Awards 2023）于上海成功举办。多年来，Innovators Awards在来在海外享有盛誉，今年大赛经过 9 位专家评委及近 40 位业界大众评委参与打分评定，最终逐出出白金奖、金奖、银奖、铜奖、海外推荐奖、中华成就奖。

其中，Teledyne DALSA结合多

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AI-Master 机器视觉软件原生支持德国 MATRIX VISION 相机―新闻频道- 视觉系统设计 2023/10/19 19:00:59

在超过35年的时间里，MATRIX VISION一直是图像处理市场上创新和值得信赖的合作伙伴。

1986年，该公司由Werner Armingeon和Gerhard Thullner创立。目前拥有 120 多名员工，在全球范围内开发、分销和支持Matrix Vision广泛的产品。

Matrix Vision GmbH产品包括：

工业相机；区域扫描；数码相机；CCD；CMOS；USB 3.0；USB3 Vision；USB 2.0；GigE；GigE Vision；GeniCam；智能相机；IMX174；IMX249；Du…；相机；区域扫描相机；CMOS相机；医疗相机；智能相机；帧捕捉器；模式识别成像系统；图像分析软件；视觉系统；3D视觉系统；智能视觉系统；机器视觉系统等。

基于多年作为愿景先驱的经验，

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Vision Components推出全新 VC MIPI IMX585 摄像头可实现最高图像质量―新闻频道- 视觉系统设计 2023/10/19 18:59:15

2018 年 10 月 4 日，Vision Components 推出了首款用于工业系列应用的 MIPI 相机。如今，这家来自德国埃特林根的制造商提供 20 多种不同的图像传感器作为 MIPI 模块。全新的 VC MIPI IMX585 可在所有照明条件下提供高图像质量，具有 4K 图像分辨率和高动态范围。该公司还宣布，VC Lib 图像处理软件很快将免费提供给所有客户。

VC MIPI IMX585：4K分辨率和最高动态范围

VC MIPI IMX585 相机基于 Sony Starvis-2 IMX585 图像传感器，提供 8.4 兆像素的图像分辨率，支持 4K 和 HDR。该传感器比同类模块具有更大的像素，并在所有照明条件下提供 88dB 动态范围的高图像质量。因此，具有 MIPI CSI-2 接口

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长光辰芯重磅推出5MP/12MP两款C-mount 全局快门CMOS图像传感器―产品聚焦频道- 视觉系统设计 2023/10/19 19:17:26

2023年10月18日，长光辰芯重磅推出5MP和12MP两款小面阵全局快门CMOS图像传感器—GMAX3405和GMAX3412。这两款芯片采用了完全相同的3.4μm电荷域全局快门像素设计，同时还保持了管脚兼容、电源供电相同等一系列相同设计，极大降低了用户的开发难度，提升开发效率。依托多款GMAX系列产品的研发经验，GMAX3405/GMAX3412不仅具备高灵敏度、低噪声、高快门效率、高帧率等优异性能，同时还集成了多斜率HDR、１μs超短曝光时间等功能，为工业检测、工业扫码、智能交通等应用带来更加精准高效的视觉识别能力。

GMAX3405和GMAX3412有效分辨率分别为2448(H) x 2048(V)（501万像素）和4096(H) x 3072(V) （1258万像素），光学尺寸分别为2/3″ 和1.

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索尼发布工业级堆叠式CMOS图像传感器IMX900―新闻频道- 视觉系统设计 2023/10/20 23:12:11

近日，索尼（Sony）宣布将发布堆叠式CMOS图像传感器IMX900，具有320万有效像素并支持全局快门，主要用于工业领域。

与传统产品相比，新款图像传感器采用索尼自研的像素结构，大幅提高了聚光效率和近红外灵敏度，实现小型化像素的同时保持了工业图像传感器所需的关键特性：分辨率高达320万有效像素，实现业界突破，支持1/3.1英寸、全局快门的系统，适用S卡口（M12）——该卡口广泛用于紧凑型工业相机和嵌入式视觉相机。

这款新品将以多种方式简化工业任务，例如服务于物流市场的条码读取等应用，以及在生产线上使用分拣机器人时助力自动化制造过程，从而帮助解决工业应用中的问题。

随着各行业对自动化和节约人力成本的需求不断攀升，索尼自研的Pregius S全局快门技术在紧凑的设计中实现了高速、精准且移动时不失真的成像，提

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超恩与Stereolabs携手合作 加速3D视觉AI部署―新闻频道- 视觉系统设计 2023/10/20 23:09:05

超恩股份有限公司 (Vecow，以下简称超恩)近日宣布与3D深度感测技术解决方案供应商Stereolabs策略性合作携手开拓各种3D视觉AI新应用。透过Stereolabs的ZED立体摄像头，整合于超恩Edge AI嵌入式系统中，加速3D视觉市场的开发与部署，适合自主移动机器人、移动地图、3D影像分析、智能制造、车载运算与数位分身等应用，提供客户高效能、高可靠度的最佳解决方案并与合作伙伴创造双赢。

超恩是NVIDIA Jetson的合作伙伴，为了让边缘运算系统能够利用GPU运算所提供的强大运算效能，超恩EAC系列提供多元产品组态设计，包括EAC-6000、EAC-5000、EAC-3000与EAC -2000。全系列采用NVIDIA Jetson平台，最高可支持275 TOPS的AI运算力，可满足全方位AI边

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光虎低畸变双远心镜头TTL18.5-60-80―产品聚焦频道- 视觉系统设计 2023/10/20 23:15:38

双远心镜头对精密尺寸测量有着非常重要的意义，随着机器视觉的不断发展，对双远心镜头的性能要求也越来越高。本公司致力于双远心镜头的研发，着重提高镜头的各项性能参数。

光虎双远心镜头系列拥有高远心度、低畸变率的性能特点，主要应用于精密测量领域及高精度视觉定位。

TTL18.5系列标准双远心镜头标准C接口，最大兼容1.1"（对角线18.5mm）靶面工业相机。

产品特点

>>光学倍率在1.609x-0.059x

>>视野范围在11.5mm-315mm之间，满足对不同视场的需求

>>工作距离在25mm-545mm之间，满足对不同工作距离的需求

>>低于0.05%的畸变，小于0.05°的远心度

>>双侧远心设计，超大景深，高分辨率

>>多层镀膜设计，光透过率高

>>工业级防水

>>高分辨或大景深两种选择

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[科普·译]当计算机视觉更像大脑，它看东西也更像人 2023-10-19 12:25

来源：https://news.mit.edu/2023/when-computer-vision-works-like-human-brain-0630

全文标题：当计算机视觉工作起来更像大脑，它看东西就更像人（When computer vision works more like a brain, it sees more like people do）

副标题：用真实大脑的数据训练人工神经网络，能让计算机视觉更强大（Training artificial neural networks with data from real brains can make computer vision more robust.）

作者与单位：Jennifer Michalowski | McGovern Ins

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正在做的idea被大佬撞车是一种怎样的体验？ 2020-04-07 22:04

我和大佬前后脚在arxiv上提交了差不多一样的论文，它引用上百了，我还只有一个，还是半自引。。（就是吃吃喝喝来威逼利诱同行引用）。。

-------------你以为故事结束了吗----------------------

后来有一次为了促进科研沟通，我做了一个报告，讲了这个工作。大佬头也不抬说，你这个工作和我们很类似啊，你引用我们了吗。我谦卑地笑笑说，sorry，我不读论文。

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三维重建如今有什么很现实的应用吗？ 2023-10-19 10:16

摘要

规模路面重建对于自动驾驶系统来说变得越来越重要，因为它可以有效地提供有价值的训练和测试数据。在本文中，作者介绍了一种简单而有效的方法，RoMe，用于通过网格表示进行大规模路面重建。为了简化问题，RoMe将三维路面分解为三角形网格和多层感知网络来隐式建模道路高程。为了保持良好的表面细节，每个网格顶点有两个额外的属性，即颜色和语义。为了提高大尺度环境下航路点采样的效率，提出了一种新的航路点采样方法。因此，RoMe可以很好地保留路面细节，只有对道路区域的线性计算复杂度。此外，为了提高RoMe的精度，提出了外参优化以减轻外参校准不准确的问题。在流行的公共数据集上的实验结果也证明了该方法的高效率和准确性。

介绍

最近，鸟瞰(BEV)感知在自动驾驶中变得越来越流行，因为它的输出空间自然地与下游任务(如规划和

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如何使用快速ViT：2023-10-20T11：55：44.000Z

图像分类是计算机视觉领域的主要任务之一。在图像分类中，模型旨在说明给定标签与图像的相关性。可以为图像分配零个、一个或多个标签，具体取决于模型认为训练它的标签与给定图像的相似程度。

苹果今年早些时候发布了FastViT。

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用合成数据解决问题：实际应用讨论：2023-10-20T00：24：51.000Z

立即为您的机器学习工作流程增加速度和简单性 开始使用

合成数据是模仿真实世界过程的数据。为了生成合成数据，高级 AI 算法利用深度学习技术来学习现实世界数据集中存在的潜在模式、结构和相关性。生成的“合成”数据共享相同的数据

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基于云的开发平台：谷歌Colab和Paperspace的比较：2023-10-19T22：00：05.000Z

让这个项目栩栩如生 在文件空间上运行

在本文中，我们比较了两个最流行的云开发平台：Google Colab和Paperspace。我们将探讨购买计划时必不可少的几个关键考虑因素。此外，我们将演示一个说明性的案例研究，展示可以在Paperspace上运行的Real-ESRGAN，以及

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AI实时解读大脑信号，7倍速还原图像关键视觉特征，LeCun转发 2023-10-19 15:30

萧箫 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

现在，AI已经能实时解读大脑信号了！

这不是耸人听闻，而是Meta的一项新研究，能够凭脑信号猜出你在0.5秒内看的图，并用AI实时还原出来。

在此之前，AI虽然已经能从大脑信号中比较准确地还原图像，但还有个bug——不够快。

为此，Meta研发了一个新解码模型，让AI光是图像检索的速度就提升了7倍，几乎“瞬间”能读出人在看什么，并猜出个大概。

像是一个站立的男人，AI数次还原后，竟然真的解读出了一个“站立的人”出来：

LeCun转发表示，从MEG脑信号中重建视觉等输入的研究，确实很棒。

那么，Meta究竟是怎么让AI“快速读脑”的？

大脑活动解码如何解读？

目前，AI读取大脑信号并还原图像的方法，主要有两种

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OpenAI图像检测工具曝光，CTO：AI生成的99%都能认出 2023-10-19 14:57

丰色 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

OpenAI要出手AI图像识别了。

最新消息，他们公司正在开发一种检测工具。

根据首席技术官Mira Murat透露：

该工具精度非常高，正确率可达99%。

目前已进入内部测试流程中，很快将公开发布。

不得不说，这个准确率还是让人有点期待的，毕竟之前OpenAI在AI文本检测上的努力可是以“26%的正确率”惨败告终。

AI内容检测，不简单

OpenAI在AI内容检测领域早有布局。

今年1月，他们就发布过一款AI文本检测器，用于区分AI和人类生成的内容，防止AI文本被滥用。

然而7月份该工具就黯然退场：没有任何公告，页面直接404。

究其原因，还是正确率太低了，“和瞎猜差不多”。

根据OpenAI自己公

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10年市场规模1.3万亿美元，「模力时代」已来 2023-10-19 13:30

鱼羊 萧箫 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

大模型风暴刮了大半年，AIGC市场开始起了新的变化：

酷炫的技术Demo，正在被完整的产品体验所取代。

比如，OpenAI最新AI绘画模型DALL· E 3刚一登场，就跟ChatGPT强强联合，成为ChatGPT Plus里最令人期待的新生产力工具。

△DALL·E3准确还原文字输入的每一处细节

又比如，微软基于GPT-4打造的Copilot，已经全线入驻Win11，正式取代Cortana成为操作系统里的新一代AI助手。

△使用Copilot一键总结博客文章

再比如，国产汽车如极越01，已经在座舱中正式搭载大模型，而且是完全离线的那种……

如果说，「大模型重塑一切」在2023年的3月份还只是一句技术先行

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全都不及格！斯坦福100页论文给大模型透明度排名，GPT-4仅排第三 2023-10-19 13:16

金磊 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

试问百模大战的当下，谁家大模型的透明度最高？

（例如模型是如何构建的、如何工作、用户如何使用它们的相关信息。）

现在，这个问题终于有解了。

因为斯坦福大学HAI等研究机构最新共同发布了一项研究——

专门设计了一个名为基础模型透明度指标（The Foundation Model Transparency Index）的评分系统。

它从100个维度对国外10家主流的大模型做了排名，并在透明度这一层面上做了全面的评估。

结果可谓是大跌眼镜！

若是以60分作为及格线，那么“参赛”的大模型们可以说是全军覆没，没有一个及格的……

来感受下这个feel：

排名第一的Llama 2，分数仅为54；紧随其后的便是BLOOM

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Transformer一作来卷多模态！学术图表也能看懂，100毫秒极速响应｜免费试玩 2023-10-19 13:13

明敏 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

最近多模态大模型是真热闹啊。

这不，Transformer一作携团队也带来了新作，一个规模为80亿参数的多模态大模型Fuyu-8B。

而且发布即开源，模型权重在Hugging Face上可以看到。

该模型具备强大的图像理解能力。

照片、图表、PDF、界面UI都不在话下。

能从这么一张复杂的食物网里理清楚各个生物之间的关系。

提问：道格拉斯冷杉针叶缺失了，哪种生物会灭绝？

回答：红树田鼠。

也能从密密麻麻的连线图里找到，权游“小指头”扮演者Aidan Gillen出演过HBO两个系列的剧。

看得懂专业图表，可以帮你找到想要的数据。

提问：（左图）24、32、33、42这组数字序列中丢了哪个

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超火迷你GPT-4视觉能力暴涨，GitHub两万星，华人团队出品 2023-10-19 09:16

白交 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

GPT-4V来做目标检测？网友实测：还没有准备好。

虽然检测到的类别没问题，但大多数边界框都错放了。

没关系，有人会出手！

那个抢跑GPT-4看图能力几个月的迷你GPT-4升级啦——MiniGPT-v2。

△（左边为GPT-4V生成，右边为MiniGPT-v2生成）

而且只是一句简单指令：[grounding] describe this image in detail就实现的结果。

不仅如此，还轻松处理各类视觉任务。

圈出一个物体，提示词前面加个 [identify] 可让模型直接识别出来物体的名字。

当然也可以什么都不加，直接问~

MiniGPT-v2由来自MiniGPT-4的

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arXiv可算有钱搞服务器了：新获1000万美元捐款，正在线火热招人 2023-10-20 14:13

鱼羊 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

预印本网站arXiv，可算有钱了！

最新消息，arXiv刚刚获得一笔超1000万美元的捐款，资金来源是西蒙斯基金会和美国国家科学基金会。

arXiv官方表示，这笔钱将被用来把论文存储库迁移到云端，并对其代码进行现代化改造——

根据arXiv此前发布的年报，这正是其2023财年的主要目标。

年报中，arXiv预计2023财年的支出总额为近487万美元，相比于2022财年的220万美元，足足增加了一倍多。

而2022财年arXiv手中盈余的捐款，其实也就50多万美元。

现在，新捐款入袋，资金问题看样子是解决了。与此同时，arXiv还已经紧锣密鼓地展开了新的招聘工作：

消息公布，不少网友替arXiv感到开心：

很

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清华版「AutoGPT」登GitHub热榜！复杂任务轻松搞定，还能自己训练模型 2023-10-20 13:47

西风 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

清华开源通用智能体XAgent，登上GitHub热榜，揽获1400+

各种任务都能做，让它使用python来分析给定的数据，分分钟搞定：

数学题也难不倒它：

编制最有影响力的心理学读书清单，并对每本书做简要总结这种操作就更不在话下：

（上图中的翻译均为机器翻译）

通过展示可以看到，XAgent在回答问题时会分条缕析，逐步给出回答，这是开发专门为其设计的双循环机制。

这种设计下，XAgent的自主性非常高，处理复杂任务也“得心应手”，关键安全性也很高。

在各项基准测试下，XAgent表现都完全优于AutoGPT、GPT-4。

更多细节我们接着往下看。

各种任务都能做

将一个数据包上传到XAgent，让它分析数据并生成一个报告，它就能迅速

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DALL·E 3关键技术公开！19页论文揭秘如何对提示词“唯命是从” 2023-10-20 12:41

萧箫 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

出场即炸场的DALL·E 3，又有新动向了！

这次直接宣布对ChatGPT Plus和企业版用户开放，还连带公开了更多“官方推荐案例”。

不仅如此，OpenAI还一纸论文透露了DALL·E 3的关键技术细节。

相比其他AI，DALL·E 3表现最优秀的地方，应该就要属对提示词的完美遵循了。

无论是整体的环境描写，还是精确到物体数量、着装、颜色这种细节叙述，DALL·E 3都能很好地理解，并生成对应的画作，丝毫不漏重点。

论文一公开，可以说是解决了“如何让DALL·E 3遵循指令”这一让诸多人困惑的问题，有网友感叹：

OpenAI终于又Open了？

一起来看看这篇DALL·E 3论文的关键细节，

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提示工程夭折？MIT斯坦福让大模型主动提问，自己搞懂你想要什么 2023-10-20 12:37

明敏 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

我就说嘛，提示工程正在消失，这篇新研究即可解释原因。

AI圈百万粉丝大V的一条推特，可把大家给惊到了。

要知道，提示工程可是ChatGPT趋势中的大热词。由它衍生出的新岗位提示工程师年薪可高达几十万美元，“未来人人都要学会提示工程”的观点更是引发热议……

结果现在，提示工程就开始消失了？？？

而且有理有据。

博主伊森·莫利克提到的这篇论文，由MIT、斯坦福和Anthropic（Claude2打造者）共同提出。

论文提出了一种新型的机器学习框架，能让大模型学会主动向人类提问，自己搞明白用户的偏好。

他们使用GPT-4进行实验，结果发现和提示工程、监督学习等方法比，在这个框架的辅助下GPT-4在多个任务上更懂人类了。

如果大模

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没绷住，vivo提前“泄密”大模型能力 2023-10-20 17:50

明敏 萧箫 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

最卖座的安卓手机，竟然要实 装 大 模 型 了？！

据传还是发布即可用那种——新版手机系统直接搭载，不整虚的。

要知道，虽然国产大模型百花齐放，但手机端“百模大战”，可以说是才刚进入热身阶段。

自研大模型的手机厂商已有不少，但真正装进手机系统中的，还几乎没有。

搞出这个大新闻的，正是已连续两年国内份额第一的蓝厂vivo。

vivo悄悄自研手机AI大模型的消息传得沸沸扬扬，如今靴子将落地，据传定档11月1日vivo开发者大会，上机新版系统。

从vivo负责人剧透的消息中，可以窥见三个要点：

一口气发布5个大模型

大模型嵌入手机，当助理还会画画

70亿版本大模型，对行业开放可用

vivo副总裁、全球AI研究院院长周围，还提前

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清华系百亿估值大模型公司自曝：年内已融资25亿！ 2023-10-20 12:19

衡宇 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

大模型初创公司智谱AI，自曝已完成超25亿人民币融资！

这个数字已经高过许多AI创企的现有估值。

更重要的是，这25亿元融资只是“今年累计”，今年以前，智谱AI已经进行过（至少）3轮融资。

难怪乎9月就已经有市场消息传出，作为国内大模型公司的头马之一，智谱AI的市场估值已经在120亿元左右。

智谱官方消息称，今年的融资将用于基座大模型的进一步研发。

而翻看本次透露的一长串投资方，里面清晰写着美团、蚂蚁、阿里、腾讯、小米、好未来等老牌互联网大厂的名字，还有君联、顺为、红杉、高瓴等多家一线VC。

量子位此前获悉，美团、阿里、蚂蚁等押注智谱，都走的是“带业务进组”的路线，一举将智谱的身家往上拉了不少。

今年以来，推出1个产品+n个模型

与GPT

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