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- tensorflow人臉識別檢測 內(nèi)容精選 換一換
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來自：專題針對園區(qū)等室內(nèi)外低空場景，深入了解，并通過目標(biāo)檢測算法，在圖像中自動標(biāo)注疑似煙霧、火焰，實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能值守。進(jìn)一步結(jié)合管理信息系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)低空煙霧火焰檢測場景的全周期管理理。 方案部署說明 方案部署說明 利用SDC攝像頭，加載煙霧火焰檢測算法，對實(shí)時(shí)視頻流畫面進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測，對畫面內(nèi)是否有煙霧、明火火焰目標(biāo)進(jìn)行檢測顯示；來自：專題
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華為云計(jì)算 云知識 使用昇騰AI 彈性云服務(wù)器 實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測應(yīng)用 使用昇騰AI彈性云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測應(yīng)用 時(shí)間：2020-12-01 16:01:31 實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶完成基于華為昇騰彈性云服務(wù)器的目標(biāo)檢測應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 ① 了解華為昇騰全棧開發(fā)工具M(jìn)indStudio； ②來自：百科時(shí)間：2020-12-14 16:36:37 手把手教你玩轉(zhuǎn) 人臉識別 ，初探深度學(xué)習(xí)。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括：人臉識別原理、機(jī)器如何提取圖像的特征。 課程目標(biāo) 通過本課程學(xué)習(xí)，了解機(jī)器學(xué)習(xí)的方法及快速掌握人臉識別應(yīng)用。 課程大綱 第1節(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)內(nèi)容回顧 第2節(jié) 機(jī)器是如何進(jìn)行圖像分類來自：百科
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進(jìn)行信息預(yù)填（如您上傳的是身份證，預(yù)填的信息包含身份證號碼、姓名、地址等），減少用戶操作，提高信息準(zhǔn)確度。 人臉識別真實(shí)性核驗(yàn) APP備案采用人臉識別功能，支持使用人臉識別功能進(jìn)行真實(shí)性核驗(yàn)，自動識別主辦單位或網(wǎng)站負(fù)責(zé)人的真實(shí)性，縮短備案時(shí)間，提高備案效率。 備案中心 在中華人民來自：百科![]()
排隊(duì)長度、車道空間占有率、車牌、車型等。該服務(wù)可應(yīng)用于路況實(shí)時(shí)分析、信號燈控制、智慧停車等場景 產(chǎn)品優(yōu)勢 識別精準(zhǔn) 精準(zhǔn)檢測車輛、車道線，精確統(tǒng)計(jì)車流量，檢測算法不受場景、天氣、車型等因素影響 穩(wěn)定可靠 成功應(yīng)用于各類交通場景，經(jīng)受過復(fù)雜場景考驗(yàn)，對環(huán)境變化具有較強(qiáng)的魯棒性 簡單高效來自：百科![]()
”，配置報(bào)告內(nèi)容。 5、在左側(cè)勾選需要生成的報(bào)告項(xiàng)，右側(cè)可預(yù)覽，確認(rèn)無誤，單擊右下角“保存”，開啟安全報(bào)告的訂閱。 主機(jī)安全檢測報(bào)告常見問題 主機(jī)安全檢測報(bào)告常見問題 主機(jī)安全提供免費(fèi)的安全報(bào)告嗎？ ?有的，對未開啟防護(hù)的主機(jī)提供每周一次的免費(fèi)掃描體檢，針對頻繁出現(xiàn)的漏洞、口令、資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)生成安全報(bào)告供查看。來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識 移動應(yīng)用中的第三方SDK隱私合規(guī)檢測 移動應(yīng)用中的第三方SDK隱私合規(guī)檢測 時(shí)間：2022-02-14 20:04:17 【摘要】 概述：工信部164號文[1]要求對SDK違規(guī)處理用戶個(gè)人信息進(jìn)行整治，包括違規(guī)收集個(gè)人信息、超范圍收集個(gè)人信息、違規(guī)使用個(gè)人信息來自：百科![]()
GPU卡，每臺云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算，支持常見的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單實(shí)例最大網(wǎng)絡(luò)帶寬30Gb/s。 完整的基礎(chǔ)能力：網(wǎng)絡(luò)自定義，自由劃分子網(wǎng)、設(shè)置網(wǎng)絡(luò)訪問策略；海量存儲，來自：百科![]()
ModelArts提供的調(diào)測代碼是以Pytorch為例編寫的，不同的AI框架之間，整體流程是完全相同的，只需要修改個(gè)別的參數(shù)即可。 不同類型分布式訓(xùn)練介紹 單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行-DataParallel(DP) 介紹基于Pytorch引擎的單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行分布式訓(xùn)練原理和代碼改造點(diǎn)。MindSpore引擎的分布式訓(xùn)練參見MindSpore官網(wǎng)。來自：專題![]()
了解更多 從0到1制作自定義鏡像并用于訓(xùn)練 Pytorch+CPU/GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用該鏡像在ModelArts平臺上進(jìn)行訓(xùn)練。鏡像中使用的AI引擎是Pytorch，訓(xùn)練使用的資源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用來自：專題![]()
隨著上下游客戶需求不斷增多，檢測行業(yè)企業(yè)的需求呈連續(xù)性、多元化增長，管理的精細(xì)化、一體化變得非常迫切。 泛微以協(xié)同辦公為基礎(chǔ)，為檢測行業(yè)搭建了滿足業(yè)務(wù)管理和日常辦公管理一體化的辦公平臺。 （檢測行業(yè)協(xié)同辦公平臺架構(gòu)） OA在檢測行業(yè)，助力核心業(yè)務(wù)全程電子化 一、客戶管理 檢測行業(yè)的客戶分散、不固定且同一個(gè)客戶業(yè)務(wù)發(fā)生頻繁。來自：云商店![]()
GPU卡，每臺云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算，支持常見的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單精度能力15.7 TFLOPS，雙精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Co來自：百科![]()
刷卡系統(tǒng)會留下記錄，同時(shí)安防監(jiān)控也會拍下通過人的相片，推送給預(yù)先設(shè)置的監(jiān)護(hù)人，比喻老師和家長，保證學(xué)生的出入安全。 人臉識別閘機(jī)通道子系統(tǒng) 人臉識別閘機(jī)通過人臉識別機(jī)和傳統(tǒng)閘機(jī)相結(jié)合的模式，閘機(jī)通道系統(tǒng)在管理控制原理上與門禁系統(tǒng)類似，也是用于控制人員授權(quán)通過場所。與門禁系統(tǒng)不同的來自：云商店![]()
。 -校園門禁 利用人臉檢測和識別技術(shù)精確識別身份，快速返回識別結(jié)果；實(shí)現(xiàn)門禁更高的通行吞吐率、校園安全自動化管理。 -識別精準(zhǔn) 識別算法魯棒性強(qiáng)，復(fù)雜場景識別準(zhǔn)確。 -超低時(shí)延 可毫秒級識別單張人臉。 -安全區(qū)域監(jiān)控 通過入侵檢測、徘徊檢測、遺留物檢測等技術(shù)可實(shí)現(xiàn)對受控區(qū)域進(jìn)行監(jiān)控；保障校園內(nèi)的師生安全。來自：百科![]()
模型訓(xùn)練與平臺部署（Mindspore-TF） 時(shí)間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運(yùn)行在昇騰910處理器上，并進(jìn)行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標(biāo) 通過對教材的解讀，使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實(shí)踐，遷移自己的訓(xùn)練腳本到昇騰平臺上進(jìn)行訓(xùn)練。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 AI開發(fā)平臺ModelArts AI開發(fā)平臺ModelArts 時(shí)間：2020-12-08 09:26:40 AI開發(fā)平臺 ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺，提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動化模型生成及端-邊-云模型按來自：百科![]()
靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。 支持專屬資源獨(dú)享使用。 支持自定義鏡像滿足自定義框架及算子需求。 AI開發(fā)平臺ModelArts來自：百科![]()
移動應(yīng)用安全測試任務(wù)部分檢測項(xiàng)有數(shù)值，但任務(wù)狀態(tài)顯示失??？ 如下圖顯示，移動應(yīng)用安全測試任務(wù)檢測結(jié)果中安全漏洞檢測有告警，隱私合規(guī)問題數(shù)為0，任務(wù)狀態(tài)為“失敗”。 每個(gè)任務(wù)會進(jìn)行多個(gè)檢測項(xiàng)的檢查，如基礎(chǔ)安全檢測、違規(guī)收集信息檢測、隱私聲明一致性檢測等，整個(gè)檢測過程分為應(yīng)用解析、靜態(tài)來自：專題
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