基于AI視覺分析技術，提供成熟及可定制化的智能圖像識別方案，可聯動多系統與硬件設備，實現后廚實時監測，保障食品監管安全食品安全事故頻發，危害人們健康食品安全問題日益嚴峻，受到監管部門和社會輿論高度關注損害消費者的信心和權益，影響社會穩定與經濟發展食品監管缺乏科技手段，效率低監管對象多，數量龐大，人工監管效率低，易存在疏忽企業,單位,校園等后廚監管信息化水平低下，管理效率低深化**加強食品健康安全十四五規劃加快推進“互聯網+明廚亮灶”工程餐飲服務可視化監管，確保人民**“舌尖上的安全”?；贏I視覺分析技術，提供成熟及可定制化的智能分析識別方案，通過邊緣算法盒子，聯動聲光告警器，不合規行為及時預警，實現后廚24小時***監管，助力“互聯網+明廚亮灶”建設，保障人們食品安全。 人工智能可以提高生產效率、降低成本，推動社會經濟的發展。江蘇AI人工智能業務咨詢

1.制定巡檢方案。根據電站布局、關鍵設備分布等情況，設計無人機巡檢航線方案。2.無人機圖像采集。在電站上空采集高清影像和紅外thermal圖像。3.傳輸與存儲。圖像即時無線傳輸至終端，并云端存儲。4.AI視覺分析。利用深度學習算法分析圖像，識別設備類型，檢測光伏板缺陷、異常情況。5.生成巡檢報告。自動生成詳細的巡檢報告，標注異常位置，輸出診斷結果。6.故障預警和定位。提供預警提示功能，精確定位故障設備位置。7.運維人員處置。針對AI檢測的異常情況，運維人員進行確認和現場處置。8.動態跟蹤。持續監控已檢測問題的進展，確保問題解決。9.數據積累。收集圖像數據、巡檢結果和處理反饋，不斷優化算法模型。經過持續的模型迭代優化，無人機與AI視覺識別系統可實現對光伏電站問題精細檢測、自動定位和持續跟蹤。這對我國大規模的光伏電站運維提供了重要技術支撐。隨著5G、云計算等技術在光伏電站的應用日趨成熟，無人機與AI視覺識別在光伏電站智能化運維中還蘊含著巨大的應用潛力。這可為保障我國光伏發電高效穩定運行提供堅實的技術保障，也是光伏行業智能化、服務化發展的重要體現。搭建健全的智能化運維體系，是光伏企業應對行業快速擴張的重要舉措。上海輕量化人工智能程序開發人工智能可以處理大量的數據，并從中挖掘出有價值的信息和模式。

企業IT管理是信息化建設的重要環節企業數字化轉型升級促使企業內IT系統架構越來越復雜，軟件更新迭代越來越快。企業IT系統故障導致業務癱瘓甚至造成巨額損失的現象也不在少數，一個穩健可用的IT系統已經成為企業業務發展的基礎條件。業務挑戰企業IT資產設備關聯性增強企業IT設備資產自產生到報廢的各個階段并不是孤立存在的，設備零部件、設備之間的相互影響程度、依賴關系等都有可能成為設備正常運行的關鍵因素。IT資產設備非線性和非層級關聯增多無論是網絡、應用基礎架構優化，突發事件管理，還是更為有效的安全相關訪問，其中都涉及復雜的人、物依賴關系，這些事物之間的關系并非簡單的線性或層級結構，而更像是相互交錯的復雜拓撲圖結構。IT資產設備中實體與虛擬節點增多為支持新用戶與網絡服務，網絡規模和實體數量/類型不斷增加，企業的IT架構在兼顧當前穩定性的同時，也要兼顧未來發展的長遠架構。

智慧安防AI算法方案?；贏I視覺分析技術，支持對已有攝像頭改造升級，通過部署AI視覺算法，對人、車、物、環境等不安全行為或狀態進行24小時智能化監控，可聯動多系統與硬件設備，統一集中管理，主動識別預警，防患于未然。實現事前預警，減少安全隱患重點區域智能實時監控分析預警，降低危險事故發生通過深度學習技術持續提升準確率，提升可靠性，AI賦能安防智能升級，高效監管加快"AI +安防"解決方案規模化落地應用，賦能行業發展提升各類場景的智能安防監控能力，推動數字中國建設人工智能在自動駕駛領域的應用有望提高交通安全、減少交通擁堵。

傳統智能客服產品的AI應用，都可以借助大語言模型進行深一步改造，傳統智能質檢已經是非常成熟的解決方案，但需要通過復雜固定規則的設置，大量語音的訓練和人工調試來進行使用。如果通過大語言模型能力，投入預訓練和一定的業務規則定義，可以實現無需復雜設定，更智能的質檢結果輸出。如：我們向模型內投入一定數量的質量錄音、文本，然后告知大語言模型都有哪些加分因子、讓他自動判別生產數據的質檢情況，然后不斷通過手工質檢的對齊調優，讓模型持續不斷學習和改進。人工智能的關鍵技術包括機器學習、深度學習、自然語言處理等。南京人工智能軟件公司

人工智能的發展對于提高生產效率、推動科學研究和改善生活質量具有重要意義。江蘇AI人工智能業務咨詢

檢亞AI團隊開發基于強化學習的交通信號燈控制，使用CMA-ES（協方差矩陣自適應進化策略）算法訓練路口信號燈配時，使用sumo交通軟件仿真模擬配時下的損失，得到比較好的AI配時方案。?負責基于大數據的交通路口區域劃分：綠波帶區域和擁堵控制區域，對識別后的區域設計路口信號燈配時方案。路口時空劃分：從攝像頭中獲取一個區域內每個路口每個方向車流信息。數據預處理：對車流數據進行清洗和整理，去除無用的數值，缺省的數值，對數據按照路口id，方向，時間進行聚合。對每個劃分結果訓練出早高峰，平峰，晚高峰的信號配時方案。路口綠波帶檢測：針對平峰階段，檢測區域內車流的比較大重合車流，檢測出綠波帶，平峰期間在原有的AI基礎上使用該方法車輛延誤減少了1%-2%江蘇AI人工智能業務咨詢