นี่คือโพสต์รับเชิญโดย Mario Namtao Shianti Larcher หัวหน้าแผนก Computer Vision ที่ Enel
Enelซึ่งเริ่มต้นจากการเป็นหน่วยงานระดับชาติด้านไฟฟ้าของอิตาลี ปัจจุบันมีบริษัทข้ามชาติใน 32 ประเทศ และเป็นผู้ให้บริการเครือข่ายส่วนตัวรายแรกของโลกที่มีผู้ใช้ 74 ล้านคน นอกจากนี้ยังได้รับการยอมรับว่าเป็นผู้เล่นพลังงานทดแทนรายแรกที่มีกำลังการผลิตติดตั้ง 55.4 GW ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา บริษัทได้ลงทุนอย่างมากในภาคส่วนแมชชีนเลิร์นนิง (ML) โดยการพัฒนาความรู้ความชำนาญภายในที่แข็งแกร่ง ซึ่งช่วยให้พวกเขาบรรลุโครงการที่ทะเยอทะยาน เช่น การตรวจสอบเครือข่ายการกระจายระยะทาง 2.3 ล้านกิโลเมตรโดยอัตโนมัติ
ทุกๆ ปี Enel จะตรวจสอบเครือข่ายการจ่ายไฟฟ้าด้วยเฮลิคอปเตอร์ รถยนต์ หรือวิธีการอื่นๆ ถ่ายภาพหลายล้านภาพ และสร้างภาพ 3 มิติของเครือข่ายขึ้นมาใหม่ ซึ่งก็คือ จุดเมฆ การสร้างเครือข่ายขึ้นใหม่แบบ 3 มิติ โดยใช้เทคโนโลยี LiDAR
การตรวจสอบข้อมูลนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการตรวจสอบสถานะของโครงข่ายไฟฟ้า การระบุความผิดปกติของโครงสร้างพื้นฐาน และการอัปเดตฐานข้อมูลของสินทรัพย์ที่ติดตั้ง และช่วยให้สามารถควบคุมโครงสร้างพื้นฐานแบบละเอียดได้ถึงวัสดุและสถานะของฉนวนที่เล็กที่สุดที่ติดตั้งบนเสาที่กำหนด เมื่อพิจารณาจากจำนวนข้อมูล (มากกว่า 40 ล้านภาพในแต่ละปีเฉพาะในอิตาลี) จำนวนรายการที่ต้องระบุ และความเฉพาะเจาะจงของรายการเหล่านั้น การวิเคราะห์ด้วยตนเองทั้งหมดจึงมีต้นทุนสูงมาก ทั้งในแง่ของเวลาและเงิน และข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นได้ง่าย โชคดีที่มีความก้าวหน้าอย่างมากในโลกของคอมพิวเตอร์วิทัศน์และการเรียนรู้เชิงลึก ตลอดจนความเป็นผู้ใหญ่และการทำให้เป็นประชาธิปไตยของเทคโนโลยีเหล่านี้ ทำให้กระบวนการที่มีราคาแพงนี้เป็นไปโดยอัตโนมัติบางส่วนหรือทั้งหมด
แน่นอนว่างานยังคงท้าทายอย่างมาก และเช่นเดียวกับแอปพลิเคชัน AI สมัยใหม่ทั้งหมด ต้องใช้พลังการประมวลผลและความสามารถในการจัดการข้อมูลปริมาณมากอย่างมีประสิทธิภาพ
Enel สร้างแพลตฟอร์ม ML ของตัวเอง (เรียกกันภายในว่าโรงงาน ML) ตาม อเมซอน SageMakerและแพลตฟอร์มดังกล่าวได้รับการจัดตั้งขึ้นเพื่อเป็นโซลูชันมาตรฐานในการสร้างและฝึกอบรมโมเดลที่ Enel สำหรับกรณีการใช้งานที่แตกต่างกัน ในฮับดิจิทัล (หน่วยธุรกิจ) ที่แตกต่างกัน โดยมีโครงการ ML หลายสิบโครงการที่กำลังพัฒนาบน การฝึกอบรม Amazon SageMaker, การประมวลผล Amazon SageMakerและบริการอื่นๆ ของ AWS เช่น ฟังก์ชันขั้นตอนของ AWS.
Enel รวบรวมภาพและข้อมูลจากสองแหล่งที่แตกต่างกัน:
- การตรวจสอบเครือข่ายทางอากาศ:
- เมฆจุด LiDAR – มีข้อได้เปรียบในการเป็นโครงสร้าง 3 มิติใหม่ที่มีความแม่นยำสูงและปรับให้เข้ากับพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ของโครงสร้างพื้นฐาน ดังนั้นจึงมีประโยชน์มากสำหรับการคำนวณระยะทางหรือการวัดด้วยความแม่นยำที่ไม่สามารถหาได้จากการวิเคราะห์ภาพ 2 มิติ
- ภาพความละเอียดสูง – รูปภาพของโครงสร้างพื้นฐานเหล่านี้ถูกถ่ายภายในไม่กี่วินาทีจากกันและกัน สิ่งนี้ทำให้สามารถตรวจจับองค์ประกอบและความผิดปกติที่เล็กเกินกว่าจะระบุได้ในพอยต์คลาวด์
- ภาพถ่ายดาวเทียม – แม้ว่าจะมีราคาย่อมเยากว่าการตรวจสอบสายไฟ (บางรายการมีให้ฟรีหรือมีค่าใช้จ่าย) แต่ความละเอียดและคุณภาพมักจะไม่เทียบเท่ากับภาพที่ถ่ายโดย Enel โดยตรง ลักษณะของรูปภาพเหล่านี้ทำให้มีประโยชน์สำหรับงานบางอย่าง เช่น การประเมินความหนาแน่นของป่าและหมวดหมู่มหภาค หรือการค้นหาสิ่งก่อสร้าง
ในโพสต์นี้ เราจะพูดถึงรายละเอียดเกี่ยวกับวิธีที่ Enel ใช้แหล่งข้อมูลทั้งสามนี้ และแบ่งปันวิธีที่ Enel ทำให้การจัดการการประเมินกริดไฟฟ้าขนาดใหญ่และกระบวนการตรวจจับความผิดปกติเป็นไปโดยอัตโนมัติโดยใช้ SageMaker
วิเคราะห์ภาพถ่ายความละเอียดสูงเพื่อระบุทรัพย์สินและความผิดปกติ
เช่นเดียวกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างอื่นๆ ที่รวบรวมระหว่างการตรวจสอบ รูปภาพที่ถ่ายจะถูกเก็บไว้ บริการจัดเก็บข้อมูลอย่างง่ายของ Amazon (อเมซอน S3). สิ่งเหล่านี้บางส่วนได้รับการติดป้ายกำกับด้วยตนเองโดยมีเป้าหมายในการฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่แตกต่างกันสำหรับงานการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ที่แตกต่างกัน
ตามแนวคิด กระบวนการประมวลผลและการอนุมานเกี่ยวข้องกับแนวทางแบบลำดับชั้นที่มีหลายขั้นตอน: ขั้นแรก ระบุขอบเขตที่สนใจในภาพ จากนั้นจึงตัดส่วนเหล่านี้ออก ระบุสินทรัพย์ภายใน และสุดท้าย แบ่งประเภทตามเนื้อหาหรือความผิดปกติที่ปรากฏบนภาพ เนื่องจากขั้วเดียวกันมักปรากฏในภาพมากกว่าหนึ่งภาพ จึงจำเป็นต้องจัดกลุ่มภาพเพื่อหลีกเลี่ยงการทำซ้ำ ซึ่งเรียกว่า บัตรประจำตัว.
สำหรับงานทั้งหมดนี้ Enel ใช้เฟรมเวิร์ก PyTorch และสถาปัตยกรรมล่าสุดสำหรับการจำแนกรูปภาพและการตรวจจับวัตถุ เช่น EfficientNet/EfficientDet หรืออื่นๆ สำหรับการแบ่งส่วนความหมายของความผิดปกติบางอย่าง เช่น น้ำมันรั่วบนหม้อแปลง สำหรับงานระบุตัวตนซ้ำ หากพวกเขาไม่สามารถทำได้ทางเรขาคณิตเพราะไม่มีพารามิเตอร์ของกล้อง พวกเขาจะใช้ ซิมซีแอลอาร์- ใช้วิธีการควบคุมดูแลตนเองหรือสถาปัตยกรรมที่ใช้ Transformer คงเป็นไปไม่ได้ที่จะฝึกโมเดลเหล่านี้ทั้งหมดโดยไม่สามารถเข้าถึงอินสแตนซ์จำนวนมากที่ติดตั้ง GPU ประสิทธิภาพสูง ดังนั้นโมเดลทั้งหมดจึงได้รับการฝึกฝนแบบคู่ขนานกันโดยใช้ การฝึกอบรม Amazon SageMaker งานที่มีอินสแตนซ์ ML ที่เร่งด้วย GPU การอนุมานมีโครงสร้างเดียวกันและควบคุมโดยเครื่องสถานะ Step Functions ที่ควบคุมการประมวลผลและการฝึกอบรมของ SageMaker หลายงาน ซึ่งแม้ว่าจะมีชื่อนี้ แต่ก็มีประโยชน์ในการฝึกอบรมเช่นเดียวกับการอนุมาน
ต่อไปนี้เป็นสถาปัตยกรรมระดับสูงของไปป์ไลน์ ML พร้อมขั้นตอนหลัก
ไดอะแกรมนี้แสดงสถาปัตยกรรมแบบง่ายของไปป์ไลน์การอนุมานภาพ ODIN ซึ่งแยกและวิเคราะห์ ROI (เช่น เสาไฟฟ้า) จากภาพชุดข้อมูล ไปป์ไลน์เจาะลึกลงไปอีกเกี่ยวกับ ROI การแยกและวิเคราะห์องค์ประกอบทางไฟฟ้า (หม้อแปลง ฉนวน และอื่นๆ) หลังจากที่ส่วนประกอบ (ROI และองค์ประกอบต่างๆ) เสร็จสิ้นแล้ว กระบวนการระบุตัวตนซ้ำจะเริ่มต้นขึ้น: รูปภาพและเสาในแผนที่เครือข่ายจะจับคู่ตามข้อมูลเมตา 3 มิติ สิ่งนี้ทำให้การจัดกลุ่มของ ROI ที่อ้างอิงถึงขั้วเดียวกัน หลังจากนั้น ความผิดปกติจะได้รับการสรุปและสร้างรายงาน
แยกการวัดที่แม่นยำโดยใช้เมฆจุด LiDAR
ภาพถ่ายความละเอียดสูงมีประโยชน์มาก แต่เนื่องจากเป็นภาพ 2 มิติ จึงเป็นไปไม่ได้ที่จะแยกการวัดที่แม่นยำออกจากภาพเหล่านั้น LiDAR พอยต์คลาวด์มาช่วยที่นี่ เนื่องจากเป็น 3 มิติ และแต่ละจุดในคลาวด์มีตำแหน่งที่มีข้อผิดพลาดสัมพันธ์กันน้อยกว่าไม่กี่เซ็นติเมตร
อย่างไรก็ตาม ในหลายกรณี Raw point cloud ไม่มีประโยชน์ เพราะคุณไม่สามารถทำอะไรได้มากนักหากคุณไม่รู้ว่าชุดของจุดเป็นตัวแทนของต้นไม้ สายไฟ หรือบ้าน ด้วยเหตุนี้เอเนลจึงใช้ KPConvซึ่งเป็นอัลกอริทึมการแบ่งกลุ่มเมฆแบบ semantic point เพื่อกำหนดคลาสให้กับแต่ละจุด หลังจากจำแนกเมฆแล้ว เป็นไปได้ที่จะทราบว่าพืชอยู่ใกล้สายไฟมากเกินไปหรือไม่ แทนที่จะวัดความเอียงของเสา เนื่องจากความยืดหยุ่นของบริการ SageMaker ไปป์ไลน์ของโซลูชันนี้ไม่แตกต่างจากที่อธิบายไว้แล้วมากนัก โดยมีข้อแตกต่างเพียงอย่างเดียวคือในกรณีนี้จำเป็นต้องใช้อินสแตนซ์ GPU สำหรับการอนุมานด้วย
ต่อไปนี้คือตัวอย่างภาพพอยต์คลาวด์บางส่วน
การดูโครงข่ายไฟฟ้าจากอวกาศ: การทำแผนที่พืชเพื่อป้องกันการหยุดชะงักของบริการ
การตรวจสอบโครงข่ายไฟฟ้าด้วยเฮลิคอปเตอร์และวิธีการอื่นๆ โดยทั่วไปมีราคาแพงมากและไม่สามารถทำได้บ่อยเกินไป ในทางกลับกัน การมีระบบตรวจสอบแนวโน้มของพืชในช่วงเวลาสั้นๆ นั้นมีประโยชน์อย่างมากสำหรับการปรับกระบวนการที่แพงที่สุดกระบวนการหนึ่งของผู้จัดจำหน่ายพลังงานให้เหมาะสม นั่นคือการตัดแต่งกิ่งต้นไม้ ด้วยเหตุนี้ Enel จึงรวมเอาการวิเคราะห์ภาพถ่ายดาวเทียมไว้ในโซลูชัน ซึ่งใช้วิธีการทำงานแบบมัลติทาสก์เพื่อระบุตำแหน่งที่มีพืชพรรณ ความหนาแน่น และประเภทของพืชที่แบ่งเป็นระดับมาโคร
สำหรับกรณีการใช้งานนี้ หลังจากทดลองด้วยความละเอียดที่แตกต่างกัน Enel สรุปว่าฟรี ยามรักษาการณ์ 2 ภาพ จัดทำโดยโปรแกรม Copernicus มีอัตราส่วนต้นทุนต่อผลประโยชน์ที่ดีที่สุด นอกจากพืชพรรณแล้ว Enel ยังใช้ภาพถ่ายดาวเทียมเพื่อระบุสิ่งปลูกสร้าง ซึ่งเป็นข้อมูลที่มีประโยชน์ในการทำความเข้าใจว่ามีความคลาดเคลื่อนระหว่างการมีอยู่ของพวกมันกับที่ที่ Enel จ่ายพลังงานหรือไม่ และดังนั้นจึงมีการเชื่อมต่อหรือปัญหาที่ผิดปกติในฐานข้อมูล สำหรับกรณีการใช้งานหลัง ความละเอียดของ Sentinel 2 ซึ่งหนึ่งพิกเซลแสดงถึงพื้นที่ 10 ตารางเมตรนั้นไม่เพียงพอ ดังนั้นจึงต้องซื้อรูปภาพที่มีความละเอียด 50 ตารางเซนติเมตรแบบชำระเงิน โซลูชันนี้ไม่แตกต่างจากโซลูชันก่อนหน้ามากนักในแง่ของบริการที่ใช้และโฟลว์
ต่อไปนี้เป็นภาพถ่ายทางอากาศพร้อมระบุทรัพย์สิน (เสาและลูกถ้วย)
Angela Italiano ผู้อำนวยการฝ่ายวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ ENEL Grid กล่าวว่า
“ที่ Enel เราใช้โมเดลการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์เพื่อตรวจสอบเครือข่ายการจ่ายไฟฟ้าของเราโดยสร้างภาพ 3 มิติของเครือข่ายของเราขึ้นใหม่โดยใช้ภาพคุณภาพสูงหลายสิบล้านภาพและพอยต์คลาวด์ LiDAR การฝึกอบรมโมเดล ML เหล่านี้จำเป็นต้องเข้าถึงอินสแตนซ์จำนวนมากที่ติดตั้ง GPU ประสิทธิภาพสูงและความสามารถในการจัดการข้อมูลปริมาณมากได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วย Amazon SageMaker เราสามารถฝึกโมเดลทั้งหมดของเราพร้อมกันได้อย่างรวดเร็วโดยไม่จำเป็นต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐาน เนื่องจากการฝึกอบรมของ Amazon SageMaker จะปรับขนาดทรัพยากรการประมวลผลขึ้นและลงตามต้องการ เมื่อใช้ Amazon SageMaker เราสามารถสร้างภาพ 3 มิติของระบบ ตรวจสอบความผิดปกติ และให้บริการลูกค้ากว่า 60 ล้านรายได้อย่างมีประสิทธิภาพ”
สรุป
ในโพสต์นี้ เราเห็นว่าผู้เล่นชั้นนำในโลกพลังงานอย่าง Enel ใช้โมเดลการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์และงานฝึกอบรมและประมวลผลของ SageMaker เพื่อแก้ปัญหาหลักอย่างหนึ่งของผู้ที่ต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐานขนาดมหึมานี้ ติดตามสินทรัพย์ที่ติดตั้ง และระบุความผิดปกติและแหล่งที่มาของอันตรายสำหรับสายไฟ เช่น พืชพรรณที่อยู่ใกล้เกินไปได้อย่างไร
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องของ SageMaker.
เกี่ยวกับผู้เขียน
มาริโอ้ นัมเทา เชียนติ ลาร์ชเชอร์ เป็นหัวหน้าฝ่าย Computer Vision ที่ Enel เขามีพื้นฐานด้านคณิตศาสตร์ สถิติ และความเชี่ยวชาญอย่างลึกซึ้งในแมชชีนเลิร์นนิงและคอมพิวเตอร์วิทัศน์ เขาเป็นผู้นำทีมผู้เชี่ยวชาญกว่าสิบคน บทบาทของ Mario เกี่ยวข้องกับการใช้โซลูชันขั้นสูงที่ใช้พลังของ AI และคอมพิวเตอร์วิทัศน์อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อใช้ประโยชน์จากทรัพยากรข้อมูลที่กว้างขวางของ Enel นอกเหนือจากความพยายามอย่างมืออาชีพแล้ว เขายังบ่มเพาะความหลงใหลส่วนตัวในงานศิลปะทั้งแบบดั้งเดิมและที่สร้างขึ้นโดย AI
คริสเตียน กาวาซเซนี เป็นสถาปนิกโซลูชันอาวุโสที่ Amazon Web Services เขามีประสบการณ์มากกว่า 20 ปีในฐานะที่ปรึกษาก่อนการขาย โดยมุ่งเน้นที่การจัดการข้อมูล โครงสร้างพื้นฐาน และความปลอดภัย เวลาว่างเขาชอบตีกอล์ฟกับเพื่อน ๆ และไปเที่ยวต่างประเทศโดยจองตั๋วแบบฟลายแอนด์ไดร์ฟเท่านั้น
จูเซปเป้ แองเจโล พอร์เชลลี เป็นหัวหน้าสถาปนิกโซลูชันผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับ Amazon Web Services ด้วยภูมิหลังด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์เป็นเวลาหลายปี เขาทำงานร่วมกับลูกค้าทุกขนาดเพื่อทำความเข้าใจธุรกิจและความต้องการทางเทคนิคอย่างลึกซึ้ง และออกแบบโซลูชัน AI และ Machine Learning ที่ใช้ประโยชน์สูงสุดจากกอง AWS Cloud และ Amazon Machine Learning เขาได้ทำงานในโครงการต่างๆ ในโดเมนต่างๆ รวมถึง MLOps, Computer Vision, NLP และเกี่ยวข้องกับบริการของ AWS ในวงกว้าง ในเวลาว่าง Giuseppe สนุกกับการเล่นฟุตบอล
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. ยานยนต์ / EVs, คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- BlockOffsets การปรับปรุงการเป็นเจ้าของออฟเซ็ตด้านสิ่งแวดล้อมให้ทันสมัย เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/enel-automates-large-scale-power-grid-asset-management-and-anomaly-detection-using-amazon-sagemaker/
- :มี
- :เป็น
- :ไม่
- :ที่ไหน
- $ ขึ้น
- 1
- 10
- 100
- 13
- 20
- 2D
- 32
- 3d
- 40
- 50
- 60
- 7
- a
- ความสามารถ
- สามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- เร่ง
- เข้า
- ตาม
- ความถูกต้อง
- ถูกต้อง
- ข้าม
- นอกจากนี้
- สูง
- ความก้าวหน้า
- ความได้เปรียบ
- ราคาไม่แพง
- หลังจาก
- AI
- ขั้นตอนวิธี
- ทั้งหมด
- ช่วยให้
- แล้ว
- ด้วย
- แม้ว่า
- อเมซอน
- อเมซอน แมชชีนเลิร์นนิง
- อเมซอน SageMaker
- Amazon Web Services
- ทะเยอทะยาน
- จำนวน
- an
- การวิเคราะห์
- การวิเคราะห์
- วิเคราะห์
- และ
- การตรวจจับความผิดปกติ
- ใด
- ปรากฏ
- การใช้งาน
- เข้าใกล้
- ในเชิงสถาปัตยกรรม
- สถาปัตยกรรม
- เป็น
- AREA
- ศิลปะ
- AS
- การประเมินผล
- สินทรัพย์
- การจัดการสินทรัพย์
- สินทรัพย์
- ที่เกี่ยวข้อง
- At
- โดยอัตโนมัติ
- โดยอัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- ใช้ได้
- หลีกเลี่ยง
- AWS
- พื้นหลัง
- ตาม
- BE
- เพราะ
- กำลัง
- ที่ดีที่สุด
- ระหว่าง
- จองห้องพัก
- ทั้งสอง
- กว้าง
- สร้าง
- สร้าง
- ธุรกิจ
- แต่
- by
- การคํานวณ
- ที่เรียกว่า
- ห้อง
- CAN
- ความจุ
- รถยนต์
- กรณี
- กรณี
- บาง
- ท้าทาย
- ลักษณะ
- ชั้น
- ชั้นเรียน
- การจัดหมวดหมู่
- จัด
- ปิดหน้านี้
- เมฆ
- การจัดกลุ่ม
- อย่างไร
- บริษัท
- อย่างสมบูรณ์
- ส่วนประกอบ
- คำนวณ
- คอมพิวเตอร์
- วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์
- การคำนวณ
- พลังคอมพิวเตอร์
- สรุป
- การเชื่อมต่อ
- ผู้ให้คำปรึกษา
- ควบคุม
- แพง
- ประเทศ
- คอร์ส
- วิกฤติ
- ลูกค้า
- อันตราย
- ข้อมูล
- การจัดการข้อมูล
- วิทยาศาสตร์ข้อมูล
- ฐานข้อมูล
- ลึก
- การเรียนรู้ลึก ๆ
- มอบ
- การทำให้เป็นประชาธิปไตย
- อธิบาย
- ออกแบบ
- แม้จะมี
- รายละเอียด
- ตรวจจับ
- การตรวจพบ
- พัฒนา
- ที่กำลังพัฒนา
- แตกต่าง
- ความแตกต่าง
- ต่าง
- ดิจิตอล
- โดยตรง
- ผู้อำนวยการ
- สนทนา
- การกระจาย
- แบ่งออก
- do
- ไม่
- โดเมน
- ทำ
- Dont
- ลง
- ขับรถ
- สอง
- ที่ซ้ำกัน
- ในระหว่าง
- แต่ละ
- มีประสิทธิภาพ
- อย่างมีประสิทธิภาพ
- กระแสไฟฟ้า
- องค์ประกอบ
- เปิดการใช้งาน
- ความพยายาม
- พลังงาน
- ชั้นเยี่ยม
- มหาศาล
- เอกลักษณ์
- พร้อม
- ความผิดพลาด
- ที่จัดตั้งขึ้น
- การประเมินการ
- แม้
- ตัวอย่าง
- แพง
- ประสบการณ์
- ความชำนาญ
- กว้างขวาง
- สารสกัด
- สารสกัดจาก
- อย่างยิ่ง
- โรงงาน
- คุณสมบัติ
- ค่าธรรมเนียม
- รูป
- สรุป
- ในที่สุด
- หา
- ชื่อจริง
- ความยืดหยุ่น
- ไหล
- โดยมุ่งเน้น
- ดังต่อไปนี้
- ฟุตบอล
- สำหรับ
- ป่า
- โชคดี
- กรอบ
- ฟรี
- มัก
- เพื่อน
- ราคาเริ่มต้นที่
- ฟังก์ชั่น
- ต่อไป
- โดยทั่วไป
- สร้าง
- ได้รับ
- กำหนด
- เป้าหมาย
- กอล์ฟ
- ควบคุม
- GPU
- GPUs
- ตะแกรง
- บัญชีกลุ่ม
- แขก
- โพสต์ของผู้เข้าพัก
- มี
- มือ
- กำมือ
- จัดการ
- มี
- มี
- he
- หัว
- หนัก
- โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม
- ระดับสูง
- ประสิทธิภาพสูง
- ที่มีคุณภาพสูง
- ความละเอียดสูง
- ของเขา
- บ้าน
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- HTML
- ที่ http
- HTTPS
- ประจำตัว
- ระบุ
- แยกแยะ
- ระบุ
- if
- ภาพ
- การจำแนกรูปภาพ
- ภาพ
- การดำเนินการ
- เป็นไปไม่ได้
- in
- รวม
- รวมทั้ง
- ข้อมูล
- โครงสร้างพื้นฐาน
- การติดตั้ง
- อยากเรียนรู้
- ภายใน
- เข้าไป
- การลงทุน
- ที่เกี่ยวข้องกับ
- IT
- อิตาลี
- รายการ
- ITS
- งาน
- jpg
- เพียงแค่
- เก็บ
- ทราบ
- ไม่มี
- ใหญ่
- ขนาดใหญ่
- ล่าสุด
- นำไปสู่
- การรั่วไหล
- การเรียนรู้
- น้อยลง
- เลฟเวอเรจ
- กดไลก์
- ยอดไลก์
- Line
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- แมโคร
- หลัก
- ทำ
- ทำให้
- จัดการ
- การจัดการ
- คู่มือ
- ด้วยมือ
- หลาย
- แผนที่
- การทำแผนที่
- มาริโอ
- จับคู่
- วัสดุ
- คณิตศาสตร์
- วุฒิภาวะ
- วิธี
- วัด
- การวัด
- เมตาดาต้า
- วิธีการ
- ล้าน
- ล้าน
- ML
- ม.ป.ป
- โมเดล
- ทันสมัย
- เงิน
- การตรวจสอบ
- การตรวจสอบ
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มากที่สุด
- มาก
- ข้ามชาติ
- หลาย
- ชื่อ
- แห่งชาติ
- จำเป็น
- จำเป็น
- ต้อง
- ความต้องการ
- เครือข่าย
- NLP
- จำนวน
- วัตถุ
- การตรวจจับวัตถุ
- ที่ได้รับ
- of
- มักจะ
- น้ำมัน
- on
- ONE
- คน
- เพียง
- การดำเนินการ
- ผู้ประกอบการ
- การเพิ่มประสิทธิภาพ
- or
- บงการ
- อื่นๆ
- ผลิตภัณฑ์อื่นๆ
- ของเรา
- ออก
- เกิน
- ของตนเอง
- Parallel
- พารามิเตอร์
- กิเลส
- รูปแบบไฟล์ PDF
- ส่วนบุคคล
- ภาพ
- ภาพ
- ท่อ
- พิกเซล
- พืช
- เวที
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- ผู้เล่น
- เล่น
- จุด
- จุด
- ตำแหน่ง
- เป็นไปได้
- โพสต์
- โพสต์
- อำนาจ
- กริดไฟฟ้า
- จำเป็นต้อง
- การมี
- นำเสนอ
- ป้องกัน
- ก่อน
- หลัก
- ส่วนตัว
- ปัญหาที่เกิดขึ้น
- กระบวนการ
- กระบวนการ
- การประมวลผล
- มืออาชีพ
- มืออาชีพ
- ลึกซึ้ง
- โครงการ
- โครงการ
- ให้
- ซื้อ
- ไฟฉาย
- คุณภาพ
- อย่างรวดเร็ว
- ค่อนข้าง
- อัตราส่วน
- ดิบ
- ตระหนักถึง
- เหตุผล
- เมื่อเร็ว ๆ นี้
- ได้รับการยอมรับ
- ภูมิภาค
- ที่เกี่ยวข้อง
- ซากศพ
- พลังงานทดแทน
- รายงาน
- แสดงให้เห็นถึง
- ต้อง
- ช่วยเหลือ
- ความละเอียด
- แหล่งข้อมูล
- บทบาท
- sagemaker
- เดียวกัน
- ดาวเทียม
- เห็น
- พูดว่า
- ตาชั่ง
- วิทยาศาสตร์
- วินาที
- ภาค
- ความปลอดภัย
- การแบ่งส่วน
- ระดับอาวุโส
- ให้บริการ
- บริการ
- บริการ
- ชุด
- หลาย
- Share
- สั้น
- แสดงให้เห็นว่า
- ง่าย
- ที่เรียบง่าย
- ขนาด
- เล็ก
- So
- ซอฟต์แวร์
- วิศวกรรมซอฟต์แวร์
- ทางออก
- โซลูชัน
- แก้
- บาง
- แหล่งที่มา
- ช่องว่าง
- ผู้เชี่ยวชาญ
- ความจำเพาะ
- สี่เหลี่ยม
- กอง
- มาตรฐาน
- ข้อความที่เริ่ม
- สถานะ
- สถิติ
- Status
- ขั้นตอน
- ขั้นตอน
- การเก็บรักษา
- เก็บไว้
- แข็งแรง
- โครงสร้าง
- อย่างเช่น
- เพียงพอ
- ระบบ
- ระบบ
- นำ
- ใช้เวลา
- การ
- งาน
- งาน
- ทีม
- วิชาการ
- เทคโนโลยี
- เทคโนโลยี
- สิบ
- เมตริกซ์
- เงื่อนไขการใช้บริการ
- กว่า
- ขอบคุณ
- ที่
- พื้นที่
- รัฐ
- โลก
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- แล้วก็
- ที่นั่น
- ดังนั้น
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- นี้
- เหล่านั้น
- สาม
- เวลา
- ไปยัง
- ในวันนี้
- เกินไป
- ด้านบน
- ลู่
- แบบดั้งเดิม
- รถไฟ
- ผ่านการฝึกอบรม
- การฝึกอบรม
- หม้อแปลง
- ต้นไม้
- แนวโน้ม
- สอง
- ชนิด
- เข้าใจ
- หน่วย
- การปรับปรุง
- ใช้ได้
- ใช้
- ใช้กรณี
- มือสอง
- ผู้ใช้
- ใช้
- การใช้
- นำไปใช้
- มาก
- วิสัยทัศน์
- ไดรฟ์
- we
- เว็บ
- บริการเว็บ
- ดี
- คือ
- ว่า
- ที่
- WHO
- ทำไม
- วิกิพีเดีย
- กับ
- ภายใน
- ไม่มี
- ทำงาน
- โรงงาน
- โลก
- จะ
- ปี
- ปี
- คุณ
- ลมทะเล