Кулибин lucudrains, известный чемпион по скоростной имплементации статей без кода, уже начал в открытую реализовывать DALLE-2 на питорче. Это ваш звездный час, чтобы кинуть пул-реквест, и стать успешным. Любой вклад будет оценен научным комьюнити.
Весы уже установлены, но они не всегда корректно работают, в зависимости от того, как была произведена загрузка, кроме того перевод в объем сильно зависит от фракции и породы, а это некие переменные.
В целом проект комплексный, на фабрике уже внедрены наши системы по анализу гран.состава руды, в зависимости от того, что едет по конвейеру, используются наши рекомендательные сервисы по оптимизации режима дробления.
Здесь мы на ранних этапах, помимо паспорта загрузки и объема, планируем так же детектировать негабаритные куски, для отправки их в отвалы и гран.состав.
Каждый запускаемый проект проходит инстанции для обоснования экономического эффекта, и в данном проекте точно рассчитать его довольно сложно.
Изначально мы исходили из сокращения издержек на логистику, т.к. по подсчету маркшейдеров, при отправке учитывался один объем (по весу и числу думпкаров), а по факту при учете на открытых складах фиксировалась нехватка в несколько процентов.
Мы предполагаем, что эксплуатация системы приведет к более эффективному использованию транспорта, соответственно будет снижение издержек. Данная расчетная оценка является минимальной на топливе и износе, фактическую посчитаем и напишем в ближайшие месяцы.
Вы правы, физический мир сложный, и соответственно разного рода помехи мешают, но в целом с ними можно работать.
Во-первых, помимо обычных камер, здесь применяются камеры глубины, соответственно мы избавляемся от части проблем связанных с освещением. Весы в самосвалах уже есть, однако работают они не всегда корректно, особенно, когда загрузка не соответствует паспорту, и в данном случае мы имеем некую кроссвалидацию данных.
Кроме того некорректная загрузка относительно бортов оценивается только визуально, и кроме, как решить задачу с помощью машинного зрения, сейчас неясно.
Учет породы ведется по объему, маркшейдеры в данном случае являются эталоном, сейчас вес переводится в объем, но это сильно зависит от фракционного состава и качества проведения взрывных работ, соответственно мы дополняем к весу оценку визуального объема.
Сложности связанные с обслуживанием конечно присутствуют, для этого заводятся регламенты по обслуживанию, используются кожухи с дворниками и т.п.
Сам не трогал, но натыкался на такое
"
Кулибин lucudrains, известный чемпион по скоростной имплементации статей без кода, уже начал в открытую реализовывать DALLE-2 на питорче. Это ваш звездный час, чтобы кинуть пул-реквест, и стать успешным. Любой вклад будет оценен научным комьюнити.
https://github.com/lucidrains/DALLE2-pytorch"
Пока можно только оставить заявку в waitlist
https://labs.openai.com/waitlist
Весы уже установлены, но они не всегда корректно работают, в зависимости от того, как была произведена загрузка, кроме того перевод в объем сильно зависит от фракции и породы, а это некие переменные.
В целом проект комплексный, на фабрике уже внедрены наши системы по анализу гран.состава руды, в зависимости от того, что едет по конвейеру, используются наши рекомендательные сервисы по оптимизации режима дробления.
Здесь мы на ранних этапах, помимо паспорта загрузки и объема, планируем так же детектировать негабаритные куски, для отправки их в отвалы и гран.состав.
Это некая минимальная условность.
Каждый запускаемый проект проходит инстанции для обоснования экономического эффекта, и в данном проекте точно рассчитать его довольно сложно.
Изначально мы исходили из сокращения издержек на логистику, т.к. по подсчету маркшейдеров, при отправке учитывался один объем (по весу и числу думпкаров), а по факту при учете на открытых складах фиксировалась нехватка в несколько процентов.
Мы предполагаем, что эксплуатация системы приведет к более эффективному использованию транспорта, соответственно будет снижение издержек. Данная расчетная оценка является минимальной на топливе и износе, фактическую посчитаем и напишем в ближайшие месяцы.
Вы правы, физический мир сложный, и соответственно разного рода помехи мешают, но в целом с ними можно работать.
Во-первых, помимо обычных камер, здесь применяются камеры глубины, соответственно мы избавляемся от части проблем связанных с освещением. Весы в самосвалах уже есть, однако работают они не всегда корректно, особенно, когда загрузка не соответствует паспорту, и в данном случае мы имеем некую кроссвалидацию данных.
Кроме того некорректная загрузка относительно бортов оценивается только визуально, и кроме, как решить задачу с помощью машинного зрения, сейчас неясно.
Учет породы ведется по объему, маркшейдеры в данном случае являются эталоном, сейчас вес переводится в объем, но это сильно зависит от фракционного состава и качества проведения взрывных работ, соответственно мы дополняем к весу оценку визуального объема.
Сложности связанные с обслуживанием конечно присутствуют, для этого заводятся регламенты по обслуживанию, используются кожухи с дворниками и т.п.
Ntechlab (распознавалка лиц), Cognitive technologies (беспилотные авто).
В ТОП-10 Kaggle (4,5,6 места) трое из москвы.