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來自：專題AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開，選手可以通過深度學習算法進行圖像語義分割，對圖像進行像素級別的分類。 【賽事背景】 近年來，以AI技術為核心的各項應用經過多年的快速發(fā)展，人工智能已經融入到人們的生活當中。隨著產業(yè)需求和政策導向需要，各公司在AI技術方面的投資持續(xù)增長，計算機視覺已經成為了相關算法占比最大，研發(fā)投來自：百科
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成文字，提供不同領域模型，具備良好的可擴展性，支持熱詞定制。 ASRC優(yōu)勢 高識別率 基于深度學習技術，對特定領域場景和語料進行優(yōu)化，識別率達到業(yè)界領先。 前沿技術 使用工業(yè)界成熟的算法，結合學術界最新研究成果，為企業(yè)提供獨特競爭力優(yōu)勢。 支持熱詞 針對專業(yè)詞匯，支持上傳至熱詞表，增加專業(yè)詞匯的識別準確率。來自：百科道用戶的密碼，就應該使用哈希算法存儲口令的單向哈希值。 實際使用中會加入鹽值和迭代次數(shù)，避免相同口令生成相同的哈希值，以防止彩虹表攻擊。 對稱密碼算法 對稱密碼算法使用相同的密鑰來加密和解密數(shù)據。對稱密碼算法分為分組密碼算法和流密碼算法。 分組密碼算法將明文分成固定長度的分組，用來自：專題
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基于對視頻的前后幀信息、光流運動信息分析、場景內容信息識別等分析，檢測和識別視頻動作 優(yōu)勢 多模態(tài)識別 綜合圖像、光流、聲音等信息，識別動作更準確 識別準確 采用3D卷積神經網絡算法，動作識別準確度高 對復雜場景魯棒性強 對不同天氣條件、不同的攝像頭角度等復雜場景的視頻動作識別具有良好的魯棒性 建議搭配使用： 對象存儲服務 OBS來自：百科![]()
TypeORM文檔手冊學習與基本介紹 TypeORM文檔手冊學習與基本介紹 時間：2021-07-09 14:22:05 TypeORM 是一個 ORM 框架，可以與 TypeScript 和 JavaScript (ES5,ES6,ES7,ES8) 一起使用。 TypeORM文檔手冊學習與信息來自：百科![]()
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