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    賽題為:“愛(AI)美食 – 通過小樣本學習進行美食識別”。隨著越來越多AI應用場景的涌現(xiàn),在實際開發(fā)中,經常會遇到訓練樣本數(shù)量不足的問題。因此,此次大賽賽題的核心是小樣本學習技術,通過對大量已知分類的物體特征進行有效學習,然后根據小樣本學習技術,對少量新分類圖片進行有效特征提取,準確地識別出新的分類。
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    針對出現(xiàn)在視頻畫面中特定區(qū)域的人員進行檢測,當畫面中人數(shù)超過一定閾值,則判定為人員匯聚,目前算法設定的閾值為5人(包含5人)。 算法采用機器視覺圖像感知技術,通過計算機視覺技術及深度學習技術,對人員的精確檢測、跟蹤,實現(xiàn)對人體檢測分析檢測,智能分析精確區(qū)分人和干擾物體,如其他移動物體。特別適用于室內外
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    粗暴封禁,而是綜合URL請求、響應碼等分布特征判斷異常行為,惡意特征攻擊100%攔截針對請求中的常見頭部字段,如IP、URL、User-Agent、Referer、參數(shù)中出現(xiàn)的惡意特征配置訪問控制,提供對海量惡意IP黑名單、惡意爬蟲庫的封禁能力。 3、HTTP/HTTPS訪問控制
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    變化,其中涉及到方法有K子圖匹配、路徑相似性、圖嵌入。 基于特征的相似度:計算相似性的常見方法(28種)是將一段二進制代碼表示為向量或一組特征,使得類似的二進制代碼具有相似的特征向量或特征集。這里應用最多的是利用機器學習來實現(xiàn)。 Hash匹配相似度:對于多維向量數(shù)據相似度快速匹配
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