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正常的電話業(yè)務(wù),只需要避免檢測高頻呼出就可以了,也就是不要直接外呼電話,借助線路回呼,把主叫轉(zhuǎn)換為被叫,這種模式目前來講是相對Z穩(wěn)定的一種的方式。
傳統(tǒng)制造業(yè)產(chǎn)品質(zhì)檢完全依靠人工視覺以及專業(yè)儀表儀器進行,如各種瑕疵、規(guī)格尺寸、色差、標識、雜質(zhì)等。人工視覺容易出現(xiàn)視覺疲勞,產(chǎn)生誤判漏檢。專業(yè)儀器儀表需要質(zhì)檢人員經(jīng)過專業(yè)的操作培訓(xùn),且質(zhì)檢過程效率低下。為了解決提升產(chǎn)品質(zhì)檢效率,提升產(chǎn)品質(zhì)檢容錯性,現(xiàn)代化制造企業(yè)逐步轉(zhuǎn)型納入AI視覺手段輔助產(chǎn)品質(zhì)檢。
賽特斯通過云邊協(xié)同,將海量樣本通過電銷卡回傳云端進行算法模型訓(xùn)練,將訓(xùn)練的成熟模型納入模型共享庫,并將模型算法下沉部署電銷卡 MEC。利用MEC的AI加速硬件資源以及算法就近邊緣計算能力,實現(xiàn)基于電銷卡網(wǎng)絡(luò)下,低延時,高帶寬的電銷卡+工業(yè)視覺質(zhì)檢業(yè)務(wù)。