研华AIR-030部署DeepSeek R1，开启边缘智能新探索！（内附视频链接）

已于 2025-03-05 11:26:00 修改
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文章标签： 人工智能 边缘计算 ai
于 2025-03-05 11:15:23 首次发布
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近日，研华在其高性能边缘计算平台AIR-030上探索运行了深度求索人工智能(DeepSeek)的R1模型，并基于开源框架AnythingLLM，为用户展示了本地AI知识库应用场景。

AIR-030 搭载DeepSeek R1 +AnythingLLM做 本地知识库.jpg

AIR-030作为研华科技的一款明星产品，以其出色的性能和低功耗设计，广泛应用于工业自动化、机器视觉、智能零售等多个领域。此次探索，是为了测试DeepSeek R1在边缘计算平台上的实际应用效果，以及可能为用户带来的潜在价值。

在运行过程中，研华科技充分利用了AIR-030的稳定性能和DeepSeek R1的强大算力，结合AnythingLLM框架，为用户展示了本地化AI知识库应用的构建过程和使用效果。本地化部署方案确保了数据的安全性和隐私性，边缘计算架构则实现了低延迟响应和实时数据处理。同时，用户还可以根据自身需求，灵活定制AI知识库的内容和功能，以满足不同场景的应用需求。

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通过此次探索，研华科技不仅验证了DeepSeek R1在边缘计算平台上的可行性和实用性，还为用户提供了更加智能、高效的解决方案。未来，研华科技将继续探索更多边缘智能应用场景，推动边缘智能技术在工业物联网领域的广泛应用，为行业数字化转型提供有力支持。

视频：基于AIR-030搭载DeepSeek R1 7B测试

opencv学习（图像梯度）
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在图像处理中，图像梯度（Image Gradient）是描述图像中像素值变化率的概念，是理解图像中 “哪里发生变化” 以及 “变化有多剧烈” 的核心工具。从简单的 Sobel 算子到复杂的 Canny 算法，本质都是通过梯度分析实现边缘提取，是计算机视觉中处理图像结构的基础。
Datawhale 科大讯飞AI大赛（模型蒸馏）
1ncludeSteven
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使用教师模型蒸馏学生模型（小模型），使得学生模型尽可能在数学推理任务中表现更好，评分标准由4个指标组成：Overall Score=0.4×AS+0.3×CQS+0.2×ES+0.1×MLS。通过上述方法构建了3个对应的数据集，目前想要对最终的模型使用的数据集进行消融实验，训练及评分过程较慢。三个数据集合并后共包含2126条数据。模型微调后，创建应用，发布服务即可提交赛题，目前赛题评分中，待更新最后分数。
AI算法实现解析-C++实例
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keny-大成的博客
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本文摘要： 本文汇总了基于C++实现的多种AI/机器学习技术，涵盖计算机视觉、自然语言处理和强化学习等领域。主要内容包括： 计算机视觉： 目标检测（YOLOv3/YOLO Tiny） 人脸识别（OpenCV Haar级联/OpenFace） 图像风格迁移（OpenCV DNN模块） 特征匹配（SIFT/Lucas-Kanade光流） 自然语言处理： 文本分类（朴素贝叶斯/TF-IDF） 语言模型（N-gram/Word2Vec） 文本生成（LSTM/GRU） 情感分析（FastText/深度学习） 强化学习
跨境支付入门～国际支付结算（风控篇）
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跨境支付企业的"吞金兽"：风控系统成为最大成本黑洞。这类系统需采购海量第三方数据（年费超千万），并应对国际卡组织的高额合规要求（如VISA系统年增300万美元成本）。核心防控AML（反洗钱）和CFT（反恐融资）风险，通过四阶KYC认证体系（证件核验到持续监控）和KYB企业审查（股权穿透到贸易背景验证）。采用AI检测（准确率98.7%）、知识图谱等技术，并实施分级审核策略（CDD/EDD）。风控系统需融合3000+规则引擎和机器学习模型，实现全流程监控，是跨境支付企业的生死线。
RoPE：相对位置编码的旋转革命——原理、演进与大模型应用全景
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
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RoPE通过几何旋转的统一框架，实现了位置编码的相对性、可逆性与外推性的平衡，成为大模型位置感知的基石技术。跨模态统一：N维李群框架支撑视频、3D点云位置建模动态频率学习：替代预设θbaseθbase​，实现任务自适应编码鲁棒性增强：融合FoPE思想抵抗深层频谱损坏RoPE的本质是将位置关系映射为复数空间的旋转群——它不仅是Transformer的“位置感知器”，更是AI理解时空的数学透镜。当旋转矩阵的维度从文本扩展到图像、视频乃至物理世界，位置编码的数学之美正在重构AI对世界的认知方式。
AI模型训练中过拟合和欠拟合的区别是什么？
workflower的博客
07-28 950
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人工智能与交通：智能出行的变革与突破
一套方法论打通全栈闭环，从 0 到 1 教你驾驭需求、设计、开发、项目、课题、论文和软著，速成全栈王者！
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AI 驱动的智能交通不仅是技术升级，更是对城市空间、能源利用、社会分工的全面重构。从自动驾驶解放人类的驾驶时间，到智能调度让城市告别拥堵，再到绿色交通助力碳中和，每一项进步都在重新定义 “出行” 的意义 —— 从 “必要的负担” 变为 “高效、安全、愉悦的体验”。实现这一愿景需要技术突破、法规创新、社会协同的多方努力。当技术足够成熟、法规足够清晰、公众足够信任时，智能交通将成为 “未来城市” 的血管系统，支撑起更高效、更公平、更可持续的人类生活方式。
人工智能时代的战略竞争优势商业模式创新培训讲师培训师专家咨询顾问唐兴通谈个性化在制造业金融业医疗医药石油化工SARS软件行业大客户营销与销售背后的价值
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这让我想起《孙子兵法》中的"迅雷不及掩耳"——当你的竞争对手还在为季度营销计划绞尽脑汁时，真正的领导者已经构建了能够同时运行数百个覆盖数百万客户的实验系统，在短短几天内就能提取洞察，并将其融入下一轮互动。他们深谙个性化的真谛：结合智能整合与自动化，在敏捷团队中跨越功能孤岛，将测试和学习的时间线压缩至小时级别，月度实验数量提升至数千个。真正的个性化能力竞争是组织能力的竞争。今日，不知多少企业迷信于购买昂贵的营销自动化平台，招揽数据科学家，实施CRM系统，却依然无法真正理解客户，更遑论预测需求、创造价值。
AI崛起后，对使用AI的一些小思考
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AI编程工具的快速发展极大降低了技术门槛，使普通用户也能轻松制作静态网页等项目。然而，真正的技术壁垒在于后端开发、SEO优化等专业领域。开发者需从用户需求出发，关注解决实际痛点而非技术本身。在变现方面，需设计符合用户心理的定价策略，如免费增值模式和小额支付。面对大厂竞争，应通过优化体验、建立品牌等方式提升用户粘性。AI时代，创意和服务能力比技术实现更重要。
TDengine 中 TDgpt 异常检测的数据密度算法
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Local Outlier Factor(LOF)，局部离群因子/局部异常因子，是 Breunig 在 2000 年提出的一种基于密度的局部离群点检测算法，该方法适用于不同类簇密度分散情况迥异的数据。根据数据点周围的数据密集情况，首先计算每个数据点的局部可达密度，然后通过局部可达密度进一步计算得到每个数据点的一个离群因子。该离群因子即标识了一个数据点的离群程度，因子值越大，表示离群程度越高，因子值越小，表示离群程度越低。最后，输出离群程度最大的。后续待添加基于数据挖掘检测算法。第三方异常检测算法库。
车载图传系统：移动场景下的 “信息中枢”
伟博 图传解决方案
07-28 874
车载图传系统凭借其卓越的技术性能、丰富的功能特性以及广泛的应用场景，已成为现代移动作业不可或缺的重要组成部分。它不仅为各行业的高效运转提供了有力支撑，更在保障公共安全、提升城市治理水平等方面发挥着关键作用。随着技术的不断进步，车载图传系统必将迎来更广阔的发展空间，为构建更加智能、安全、高效的社会环境贡献更大力量。
AI日报 - 2025年07月25日
NingboWill的博客
07-25 1267
AI人工智能日报新闻和最新AI工具
机器学习中knn的详细知识点
2302_76568160的博客
07-25 480
K 最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种基于实例的监督学习算法，适用于分类和回归任务。其核心思想是通过计算新样本与训练集中样本的距离，选取最近的 K 个邻居，根据这些邻居的类别或值进行预测。
非参数密度函数估计(1)
gongdiwudu的专栏
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非参数密度估计是一种估计随机变量概率密度函数的方法，无需假设分布的特定函数形式与需要选择特定分布（如正态分布或指数分布）的参数方法不同， 非参数方法直接从数据中估计密度，这使得它们更灵活但可能更复杂。
云服务器上基于lora微调Qwen2.5-VL-7b-Instruct模型之Lora微调代码讲解
m0_51430275的博客
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本文详细解析了基于LoRA微调Qwen2.5-VL-7B模型的配置参数。LoRA通过低秩分解技术，仅训练小矩阵增量，大幅降低显存消耗（节省70%+）。关键配置包括：任务类型为因果语言建模（CAUSAL_LM）、目标模块覆盖注意力层和FFN层（q/k/v/o_proj等）、秩r=64与alpha=16保持合理缩放比（0.25）、5%的dropout防止过拟合。该配置在16.7M参数的原模块上仅需训练0.52M参数，实现了高效微调，特别适合多模态生成任务。参数设置平衡了性能与效率，是Qwen模型的推荐实践方案。
上下文工程（上）——充分发挥智能体AI系统的潜力
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几周前，我尝试用Claude Code构建一个完整的Spring Boot应用（一个略复杂的企业级用例）。由于这不是一个现成的用例，我很难定义精确的提示词（包括恰当的上下文学习、检索增强生成（RAG）等）。我得到的结果总是不一致——有时很出色，有时则完全是无意义的内容。我偶然看到了各种关于上下文工程的论文和博客，虽然之前听说过这个概念，但我曾认为它只是又一个昙花一现的潮流。我很快意识到，应该有解决办法，而且我们确实需要一种系统化的方法来定义上下文。
开发一个本地化的 RAG 智能体
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2. LangChain 的文本嵌入模块 HuggingFaceEmbeddings 会有层层依赖，安装时容易受挫，别怕，都给你梳理好了：HuggingFaceEmbeddings 依赖 sentence-transformers，sentence-transformers 依赖 torch，（torch 依赖 numpy，运行时才会暴露）。要开发 RAG 智能体，少不了要进行检索文档、调用大模型、调用工具等操作，这些操作都是最基础的标准动作，已经有开源的框架库帮我们封装好了，不需要我们从头来写。
首个智能存力调度平台启动！与算力网络共同加速AI创新
大数据在线
07-28 743
智能时代，数据洪流滚滚而来。当“东数西算”等工程让算力网络全面覆盖数字中国之际，存力便成为数据要素自由流动和AI创新的关键。唯有实现存算协同发展，方能孕育出真正的AI生产力。无独有偶，在2025世界人工智能大会（WAIC）上，中国移动与曙光存储联合启动国内首个智能存力调度平台--算力中心全局统一文件存储系统。该平台以先进存力中心 “中枢神经”的定位，深度融合异构资源调度与AI应用场景需求，为先进存力中心高效运营及AI技术落地提供核心支撑。
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ZJQ的博客
07-29 384
Transformer架构中的残差流（Residual Flow）、MLP Residual和Attention Residual概念。残差流通过残差连接让信息在网络层间顺畅流动，避免梯度消失，提升模型训练效果。MLP Residual是MLP模块输出与输入相加的结果，帮助保留原始特征的同时融合复杂语义信息。Attention Residual则是多头注意力输出与输入的相加结果，能有效捕捉序列元素间的关系。这些机制共同增强了Transformer模型的信息传递能力和语义理解性能。
边缘智能新篇章：研华科技解决方案与产业生态探索
"研华科技的边缘计算解决方案-arm汇编语言官方手册" 边缘计算作为现代信息技术的重要组成部分，正逐渐从理论研究走向实际应用。研华科技的Edge Intelligence Servers（EIS）是这一领域的典型代表，它整合了硬件与...
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