| 是否进口：是 | 原产国/地区：美国 | 加工定制：否 |
| 品牌：GE/通用电气 | 型号：全系列全型号 |
控制器模块plcIC695PMM335通用电气GE模块控制器全系列供
IC695CMM004
IC695CPE310
IC695SPF550
IC695CPE305
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IC695CHS012
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IC695CPK400
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IC69***C12
IC695CPE302
IC695CDEM006
IC695CPL410
控制器模块plcIC695PMM335通用电气GE模块控制器全系列供
短短一周不到，视觉领域接连迎来新模型“炸场”，图像识别门槛大幅降低——
这场AI热潮中鲜见动静的Meta终于出手，推出Segment Anything工具，可准确识别图像中的对象，模型和数据全部开源；
国内智源研究院视觉团队也提出了通用分割模型SegGPT(Segment Everything in Context)，这也是利用视觉上下文完成各种分割任务的通用视觉模型。
其中，Meta的项目包括模型Segment Anything Model(SAM)、数据集Segment Anything 1-Billion mask dataset(SA-1B)，公司称后者是有史以来的分割数据集。
引起业内轰动的便是这一SAM模型：
英伟达人工智能科学家Jim Fan将Meta的这项研究称作计算机视觉领域的“GPT-3时刻”之一——其分割方法可以通用，可对不熟悉的物体和图像进行零样本泛化，初步验证了多模态技术路径及其泛化能力。
进一步来说，SAM可以灵活集成于更大的AI系统。例如，理解网页的视觉和文本内容；在AR/VR领域，将头显用户视线作为提示来选择对象，然后将其“提升”到3D中；对于内容创作者，SAM可提取图像区域以进行拼贴或编辑；SAM还可通过动物或物体在中进行研究和跟踪。
另一方面，智源研究院视觉团队的SegGPT模型则更偏重于批量化标注分割能力。无论是在图像还是环境，用户在画面上标注识别一类物体，即可批量化识别分割出其他所有同类物体。
例如，若在一张图像中标注彩虹，便可将其他图像中的彩虹也一同批量识别分割出来。
