认知系统解决方案

K1 Cognitive Systems 认知系统,一步到位,实现认知。最成熟的行业应用场景,最快读、最准确的模型优化能力、最优的集成AI框架。

认知与AI

利用人工智能实现业务创新



认知与 AI


创新者开拓者创变者。

您的征程,从一个假如开始。


假如您可以通过访问异常的数据,从竞争中脱颖而出情况会怎样呢。

假如你能冲破实验的障碍,全面利用人工智能(AI)挖掘业务洞察力

情况会怎样呢。从处理器架构和服务器,硬件到软件和服务支持我们

已重构了AI领域的基础架构。


下一代加速计算已经到来


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9.5倍

 I/O带宽相当于x86服务器的 

2.6倍

支持RAM相当于x86的              


2.0倍

 性能内核相当于x86的两倍 

1.8倍

内存带宽相当于x86的              


快来认识Power9处理器吧!

POWER9是一款为企业级AI从头建构的处理器,也是唯一一款采用了一流I/O子系统技术,包括下一代NVIDIA NVLink、PCIe Gen4和OpenCAPI的处理器。这些接口为POWER9提供了一个内存带宽快车道,让您能够更快速地获取准确的洞察力。

【新】深入探索

最佳企业级af武器闪亮登场

企业级AI需要新一代服务器。这些服务器必须能够支持科学家渴望的尖端AI创新数据,并具备IT要求的可靠性。借助IBM power systemsAC922,您能够利用企业级支持。提供部署加速数据库和深度学习框架的最快途径。

浪潮

3.7倍

性能相当于Chainer的3.7倍


3.8倍

性能相当于Caffe的3.8倍


                                                                                                          

为AI奠定速度和规模基础

若想从计算机系统升级至AI基础架构,您需要的不只是高性能的基础架构。

联合优化的软硬件必须与深度学习和AI兼容,

这也是为什么K1 powerAI是开源企业就绪型软件分发的原因。

了解深度学习软件如何取得破纪录的性能(01:24)




“对于 AI 而言,速度就是一切。我们认为,IBM解决方案在这方面领先竞争对手,无人可以匹敌。”

Ari Juntunen

Elinar Oy Ltd首席官







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立即体验企业级AI潜能

现在企业也用CORAL Summit超级计算机的计算性能,不相信?看看美国能源部吧!

他们的高性能计算每秒超过200千万亿次,AI即服务每秒3百万万亿次.



 


【了解更多点击了解更多企业级 AI 服务器 】



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行业场景


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场景一


场景一:用于银行业的人脸遮挡检测的人工智能解决方案


面部识别


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场景二

场景二 :利用人工智能来解决信用卡识别的应用

场景三

 股指检测


业务需求

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场景一

场景一:深度学习解决肿瘤扩散评估的应用场景


癌细胞检测

认知系统助力厦门二院医疗影像识别

肿瘤扩散评估

病理医生需要从大量切片样本中识别微小的癌细胞,费时费力并极易出错。基于认知技术可以自动提供候选目标,帮助医生提高效率避免遗漏。图中绿色方框代表医生标注的癌细胞位置,蓝色方框代表机器标注的疑似位置,表明计算机对癌细胞的检测与人类医生基本一致,可以提供很好的参考。

场景二


场景二:通过深度学习应用场景实现医疗影像病症特征的辅助识别

癌细胞检测

认知系统助力厦门二院医疗影像识别

下图为示例:该方案可以告诉医生此 X 光片的患者有多大的概率患有“肺部增厚”病症,医生可以据此做出自己的判断,避免漏诊、误诊,提升效率。

医疗影像病症辅助识别

场景三

 

+

 


场景三:人工智能在客户医疗业务部 + 研究院场景中的应用

癌细胞检测

客户医疗业务部 + 研究院

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场景一


场景一:深度学习技术辅助零部件和材料缺陷检测

工业智能质检

金属板材缺陷 材料微观裂纹 纸张加工缺陷

场景二

/

场景二:利用机器学习解决工业检测/智能制造的应用场景

工业智能质检

工件定位  工件测量  工件装配检测

场景三

场景三:人工智能实现电力系统自动巡检与预测分析的应用场景

增加每日检查数量 10%,减少检查时间 90%

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场景一

场景一:基于认知计算的影像内容分析系统的人工智能解决方案

ƒ场景一:基于认知计算的影像内容分析系统的人工智能解决方案

目标识别

基于认知计算的影像内容分析系统

场景二

场景二:IBM 认知系统云平台,办公与业务统一管理

借助 浪潮商用机器人工智能技术,实现智能案件管理、高效检索海量卷宗,全自动化工作流程管理,满足检察机关强化法律监督、维护公平正义的基本工作准则,推进案件管理工作的信息化建设。

智能案件管理

法官判案的同案推荐

推送量刑参考

法官在系统中填写裁判文书,填写好前半部分,系统自动给出判决量刑参考,比如:本类型案件历史N件,80% 的案件量刑范围是 XX~XX,其中 60% 判两年,20%判三年,人工智能解决方案可以帮助系统推荐量刑范围是 XX~XX。还可以给出图表(比如直方图)。


推送法条参考

人工智能解决方案还可以根据裁判书前文,自动给出参考法条,几十个条文,“引用最多法条是 XXX”。


文书智能编写

法官填写必要信息,系统根据模型关联运算自动推送,让法官做选择题。最后形成一篇完整的法律文书。具体可能的场景:法官填写法律文书的前半部,比如案由、诉讼请求、事实。然后系统智能推送后半部分:“本院认为”,“判决结果”


判决书模板化

根据不同情况设计不同的判决书模板
判决书模板和法律要素关联,比如某个类型的判决书,有八个法律要素,请法官填写。根据填写的法律要素,来做精准的推送;






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开源数据库

在每个层面都体现出前所未见的强大功能和开放性,不必将现有基础架构推倒重建,只需将数据密集程度最高的分析工作负载部署到服务器上,即可实现业务转型。


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