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工业缺陷可视为工业产品的外观 “异常”，因此有部分工业缺陷检测方法采用了异常检测的思路。然而异常检测的定义与工业缺陷检测是有所区别的。
工作以后，中望CAD的使用还要经历一个规范化的过程，线宽线型，打印样式表，图层管理都要重视起来，因为此时与同事的合作非常重要，遵循自己公司图纸的风格也很重要，成熟的事务所都会有自己的一套规定，按照自己公司的规定来即可。
交互式人工智能（CAI）使用机器学习（ML）的子集深度学习（DL），通过机器实现语音识别、自然语言处理和文本到语音的自动化。
所谓机器视觉是指用机器代替人眼来做检测、测量、定位和识别 快速区分良品与不良品、是品质控制中的重要应用
AI 和机器学习正处于成长的初级阶段，这列火车只会随着岁月的流逝而加速。这种加速需要更快地处理更复杂数据的解决方案。基于 AI ASIC 处理器的新一代超级计算机将比传统超级计算机需要更大的功率。一种新的、创新的电源传输方案是 AI 实现承诺的唯一途径
随着计算机视觉技术研究取得突破，深度学习已经在语音识别、自然语言处理等不同研究领域都获得了巨大的成功。现在，人工智能已经在生活中的方方面面显示出巨大潜力。
从深度嵌入式系统到超大规模数据中心部署，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术正在为其中迅速扩展的一系列的产品和应用提供支持。尽管支持这些应用的硬件设计存在很大程度的差异，但都需要硬件加速。
使用成熟的工具（如MATLAB®）或基于Python的较新工具（如Tensorflow），可以大大简化数据分析、机械性能分析和智能决策算法的创建。
针对化纤外观缺陷检测使用基于深度学习的语义分割方法，总结了自2014年以来基于深度学习的典型语义分割方法，并在此基础上应用到化纤外观检测项目上，取得了不错的效果。
本文将重点描述基于AlexNet的2D卷积核的实例应用。