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- 人臉相似度檢測軟件 內容精選 換一換
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巡邏、人臉通行、一卡通行、智能考勤、訪客管理、智慧停車、環(huán)境監(jiān)控等校園服務。 -校園門禁 利用人臉檢測和識別技術精確識別身份，快速返回識別結果；實現(xiàn)門禁更高的通行吞吐率、校園安全自動化管理。 -識別精準 識別算法魯棒性強，復雜場景識別準確。 -超低時延 可毫秒級識別單張人臉。 -安全區(qū)域監(jiān)控來自：百科技能開發(fā)完成后可發(fā)布到技能市場或直接部署到端側設備。 2.技能市場 技能市場預置了豐富了AI技能：人形檢測、人臉檢測、人臉識別、人臉屬性檢測、客流統(tǒng)計、疲勞駕駛、異常聲音檢測（例如哭聲檢測）、車牌識別，且后續(xù)將繼續(xù)增加其他技能。普通用戶可自行挑選并訂購所需技能，一鍵安裝到端側即可使用各來自：百科
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華為云零信任能力成熟度模型白皮書 華為云零信任能力成熟度模型白皮書 本白皮書將零信任能力成熟度評估從理論轉化為用于指導實操的具體框架，幫助企業(yè)識別當前零信任的成熟度等級，并為企業(yè)下一階段零信任能力演進的戰(zhàn)略規(guī)劃提供指導。 馬上下載 更多白皮書資源下載 華為云零信任能力成熟度模型白皮書 目錄來自：專題來自：云商店
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爬取的頁面數(shù)）、網(wǎng)站響應速度、頁面復雜度、網(wǎng)絡環(huán)境等，通常掃描時長為小時級別，最長不超過24小時。 測試環(huán)境下，200個頁面的網(wǎng)站完成一次全量掃描耗時約1個小時，這里僅供參考，請以實際掃描時間為準。 另外掃描的過程中會向網(wǎng)站發(fā)送一定數(shù)量的檢測請求，可能會導致網(wǎng)站的負載小幅度增大。來自：專題![]()
華為網(wǎng)絡AI學習賽2021-KPI異常檢測 華為網(wǎng)絡AI學習賽2021-KPI異常檢測 時間：2021-01-05 11:40:25 華為網(wǎng)絡AI學習賽2021-KPI異常檢測提供某運營商的KPI真實數(shù)據(jù)，參賽選手需要根據(jù)歷史40天異常標簽數(shù)據(jù)（訓練數(shù)據(jù)集），訓練模型并檢測后續(xù)17天內各KPI（測試數(shù)據(jù)集）中的異常。來自：百科![]()
基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 時間：2020-12-02 11:21:12 本實驗將指導用戶使用華為ModelArts預置算法構建一個人車檢測模型的AI應用。人車檢測模型可以應用于自動駕駛場景，檢測道路上人和車的位置。 實驗目標與基本要求來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 基于昇騰AI處理器的目標檢測應用（ACL） 基于昇騰AI處理器的目標檢測應用（ACL） 時間：2020-12-01 15:09:18 本實驗通過模型轉換、數(shù)據(jù)預處理/網(wǎng)絡模型加載/推理/結果輸出全流程展示昇騰處理器推理應用開發(fā)過程，幫助您快速熟悉ACL這套計算加速庫。來自：百科![]()
二進制成分分析的開源軟件風險如何分析？ 二進制成分分析 漏洞掃描 基于靜態(tài)風險檢測，會對用戶上傳的軟件包/固件進行解壓并分析其中的文件，識別包中文件包含的開源軟件清單，并分析是否存在已知漏洞、License合規(guī)等風險。用戶掃描完成后，建議按照以下步驟進行分析排查： 開源軟件分析，分析開源軟件是否存在以及軟件版本是否準確。來自：專題![]()
以長期存儲。 云日志 服務采集到日志數(shù)據(jù)按照結構化和非結構化進行分析。結構化日志是通過規(guī)則將日志流中的日志進行處理，提取出來有固定格式或者相似度高的日志內容做結構化的分類。這樣就可以采用SQL的語法進行日志的查詢。 日志查詢與實時分析 云日志服務對采集的日志數(shù)據(jù)，可以通過關鍵字查詢來自：專題![]()
爬取的頁面數(shù)）、網(wǎng)站響應速度、頁面復雜度、網(wǎng)絡環(huán)境等，通常掃描時長為小時級別，最長不超過24小時。 測試環(huán)境下，200個頁面的網(wǎng)站完成一次全量掃描耗時約1個小時，這里僅供參考，請以實際掃描時間為準。 另外掃描的過程中會向網(wǎng)站發(fā)送一定數(shù)量的檢測請求，可能會導致網(wǎng)站的負載小幅度增大。來自：專題![]()
爬取的頁面數(shù)）、網(wǎng)站響應速度、頁面復雜度、網(wǎng)絡環(huán)境等，通常掃描時長為小時級別，最長不超過24小時。 測試環(huán)境下，200個頁面的網(wǎng)站完成一次全量掃描耗時約1個小時，這里僅供參考，請以實際掃描時間為準。 另外掃描的過程中會向網(wǎng)站發(fā)送一定數(shù)量的檢測請求，可能會導致網(wǎng)站的負載小幅度增大。來自：專題![]()
2020GDE全球開發(fā)者大賽KPI異常檢測 2020GDE全球開發(fā)者大賽KPI異常檢測 時間：2020-12-09 17:57:22 2020GDE全球開發(fā)者大賽KPI異常檢測提供某運營商的KPI真實數(shù)據(jù)，參賽選手需根據(jù)歷史一個月異常標簽數(shù)據(jù)訓練模型并檢測后續(xù)一周內各KPI中異常。 【賽事簡介】來自：百科![]()
并有網(wǎng)絡AI大神指導你完成從0到1的通關。本學習賽同步開啟KPI異常檢測、硬盤異常檢測、日志異常檢測三個賽道供自行選擇，提交成績過線的選手頒發(fā)華為NAIE認證的社會實踐證書，予以成績證明! 本賽道為日志異常檢測賽道。通信網(wǎng)絡中部署的大規(guī)模通信設備在運行過程中會產(chǎn)生海量日志，日志記來自：百科![]()
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從而提升產(chǎn)品的口碑和市場占有率，實現(xiàn)盈利目標。 成本效益高 由于我們成功降低了生產(chǎn)成本，這款洞察安全檢測系統(tǒng)的性價比極高?？蛻艨梢砸暂^低的價格獲得高質量的產(chǎn)品，從而獲得更高的滿意度。此外，我們還將不斷優(yōu)化產(chǎn)品性能和功能，以滿足客戶日益增長的安全需求。我們相信，在當前網(wǎng)絡安全環(huán)境下來自：專題
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