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감사합니다.

훌륭한 분석, 감사합니다! 조언이 필요합니다: 내 OKX 지갑에 USDT가 있으며, 복구 문구를 가지고 있습니다. (alarm fetch churn bridge exercise tape speak race clerk couch crater letter). 이들을 Binance로 옮기는 방법을 설명해 주실 수 있나요?

00:00:00 임베디드 시장에서 AI 트랜스포메이션 // Advantech 00:10:42 Advantech 엣지 AI 플랫폼 // Advantech 00:22:22 온디바이스AI와 하이브리드를 향한 차세대 AI 플랫폼 // Integrit 00:39:15 로봇&비전AI를 활용한 제조업 혁신전략// 슈퍼브에이아이 00:58:59 Advantech 로봇 AI 개발 플랫폼 // Advantech 01:10:40 사운드AI를 이용한 로봇의 상황인지능력 향상 // 코클 01:24:50 로봇의 지능화를 위한 광시야 3D 비전 AI // 아고스비전 01:39:39 범용 로봇 인공지능을 위한 초거대 AI 기술 // 써로마인드 01:54:45 로봇AI 애플리케이션 실현을 위한 Design&Manufacturing 서비스 // Advantech

感谢～

너무 좋은 강의 입니다 🎉

좋은영상에 감사합니다 흥미롭네요

최고의 제품. 다빈시스템스 화이팅

사람장사하는 쓰레기 회사

와 진짜 열심히 찾아다녔는데 드디어 이런 유익한 영상을.. 감사합니다

다 되네 !

25년전처럼 말에 거품이 보이네

마이크 소리 잘 들리게 맞춰주세요

가입절차를 혼돈시키면서 막는 하이퍼클로바X 헛소리 하지 마시오

지맘에 안드는 직원들 데쓰노트에 이름적는 덜떨어진 좃소대표 지화니

얼마임?

내용은 좋은 데 진행이 너무 늘어지네요. 한 15분은 줄일 수 있을 것 같은데..

연구소편! 연구소 포지션 전략을 확대해 보셨으면 좋겠습니다. 1.연구 목적으로 전문화 하는 연구소. 2.수주와 실물 경제와 문명계 목적의 실질 적용의 연구소. 실물과 상호작용하면서 시장성 있는 창조적 연구를 통한 실물 경제에 반영! 전문화된 실물 경제와 연구 전략 포지션! 3.수주와 종합적 융합 연구를 통한 창조적 융합들의 결과물! 각 분야의 전문고도화된 창조적 산물들을 융합적 창조로 종합화 하는 실물 경제나 문명계 혁신 테마 연구 전략 포지션! 본명 변상규 1973년생 도인임 1.2.3 의 연구 목적 가치로 지속가능한 역량 축적 강화를 통한 새시대의 지적 창조적 설계와 혁신 문명계 반영 전략! 😊😊😊😊😊😊😊😊

이것에 대하여 어떻게 생각하시는 지요? 새로운 풍력 발전 시스템을 만들어야 합니다. ua-cam.com/video/mzDzuhVOAjg/v-deo.htmlsi=YOatbjBpAiWnxXFe

🧖‍♂

복잡하네 뭔소리인지 이해불가요

스텐다드 메칭이 최고임

우리나라에 딱 맞는 창고 자동화네요

소리가 너무 작군요 --;

흥미롭고 대단합니다 많이사용되면 좋겠습니다 의약물류에 보급되면좋겠습니다

포토메트릭 솔루션 이해하는데 많은 도움이 되었습니다. 감사합니다.

ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

공급망이다!! 기대됩니다!ㅋㅋㅋㅋㅋ

공급망이 그렇게 중요하답니다!!!

SCM FAIR 2024 사전등록 이벤트 진행합니다. 5월29일 13시 open 이벤트 참여하고 선물 받아보세요!! bit.ly/3wUORtS

제조업 불량검출도 꼭 컨베어벨트를 이용하지 말고 바구니에 담긴 물체를 로봇이 집어들어서 조명에 이리저리 돌려가며 비춰보면서 로봇비젼으로 검출하면 더 정확한 검출이 되지 않을까요? 왜냐면 가장 인식율이 좋은 인간이 그렇게 검사하니까요.

아직은 제조업현장에 특화된 활용방안을 못찾으셨군요...

수학적 영상처리(룰베이스?)는 이미지 한두장만 보아도 결함검출 알고리즘을 짤수 있죠. 하지만 데이타가 늘어날수록 그 알고리즘의 성능은 저하됩니다. 새 데이타에 예측못한 변수(조명, 초점, 배경, 변형...)들이 늘어나기 때문이죠. 반대로 데이타-드리븐 방식인 딥러닝은 데이타가 늘어날수록 검출성능이 좋아집니다. 빅데이타 자체가 알고리즘 이기 때문이죠. 하지만 대부분의 도메인에서 데이타가 부족하다는게 큰 문제입니다. 따라서 수학적 영상처리와 데이타드리븐 딥러닝은 상호보완적으로 가야하는데 쥬니어들은 무조건 딥러닝으로 문제를 풀려하고 룰베이스 시니어들은 딥러닝을 경시하면서 하나둘씩 은퇴 중이라는 ... 개인적으로 수학적영상처리와 딥러닝이 협업(상호보완)하는 방법은 크게 다음 5가지가 있는거 같습니다.

말은 참 잘하시는데 무슨말인지 내용이 없음. 알맹이가 없음.

인공지능이 생성해낸 이미지로 학습하면 성능이 현저하게 떨어지는 현상이 이렇게 접근하지 못하는 가장 큰 이유이지 않나요? 이런건 혹시 극복방안이 해결된 솔루션인건가요??

좋은 내용 공부하고갑니다. 감사합니다

제조업 데이타 생성은 Oneshot LoRA 기술로도 가능하죠.

작은 회사가 저정도의 솔루션을 만들어냈다는거에 박수를 보냅니다... 하지만 제조업 현장의 고객사들은 더이상 딥러닝 S/W를 구입해 스스로 하습 및 모델링을 하려하지 않는다는게 문제 같습니다. 돈이들더라도 외주를 줘서 하청업체가 다 만들어주길 원하는거 같습니다.

MLOps 는 과거 실패했던 DevOps + ML 아니던가요? 질기네요... Ops.. 뭐든지 종합선물세트 처럼 통합해 놓아야 있어보이고 잘팔린다는 생각은 좀 구시대적 발상, 아닌가요?

머신비전 회사가 LLM 전문기업으로 탈바꿈 중인건가요? 당근 물(LLM)들어놀때 노저어야 하지만, 초심(영상)을 잃어버리고 있다는 느낌도 드네요.

오우~~

좋은정보 감사합니다

우리나라는 언제나 늦어...... 독일 일본 미국 참..... 한국 언제 하니......

00:31에 등장하는 제품은 슈말츠 광영역 그리퍼 FXCB입니다. 멋진 영상 감사합니다!😊

좋은정보 감사합니다