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  • 傳統(tǒng)的目標檢測算法 內(nèi)容精選 換一換
  • 基站帶寬匹配問題,單基站接入數(shù)量非常有限,建設(shè)成本高。 華為創(chuàng)新方案:華為是全球5G技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者,推出5G攝像機采用端網(wǎng)協(xié)同智能流控技術(shù)和智能編碼技術(shù),可實時根據(jù)5G信號強弱智能調(diào)整I幀碼率,使單基站攝像機接入數(shù)量對比業(yè)界提升2-3倍,即使在網(wǎng)絡(luò)丟包率達到10%情況下,
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    你知道我們生活中常見物聯(lián)網(wǎng)智能設(shè)備融合AI技術(shù)后,會給我們帶來什么樣智能交互體驗?在我們指尖觸碰那一剎那背后隱藏代碼世界又是怎么樣呢? 今天就來和大家說說IoT智能設(shè)備輕松實現(xiàn)AI奧秘! AIoT,智能化升級最佳通道 AIoT,對我們來說已經(jīng)不是一個陌生詞匯了,隨著深度
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  • 傳統(tǒng)的目標檢測算法 相關(guān)內(nèi)容
  • 數(shù)據(jù)集,又稱為資料集、數(shù)據(jù)集合或資料集合,是一種由數(shù)據(jù)所組成集合。數(shù)據(jù)反映了真實世界狀況。數(shù)據(jù)集作為深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)輸入,對AI開發(fā)有至關(guān)重要意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理 提供了一套高效便捷管理和標注數(shù)據(jù)集框架。不僅支持圖片、文本、語音、視頻等多種數(shù)據(jù)類型,涵蓋圖像分類、目標檢測、音頻分割、文本分類等
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    交通攝像機選擇提供參考,牽引行業(yè)向支持多算法集成,持續(xù)再生長方向發(fā)展。 標準核心內(nèi)容 該標準通過對攝像機軟件可定義能力要求,明確智能交通領(lǐng)域軟件定義攝像機需要具備交通算法按需部署升級、APP管理、持續(xù)自學(xué)習(xí)及智能1拖N等功能,解除了傳統(tǒng)攝像機在交通實際場景使用中限制,滿足
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  • 傳統(tǒng)的目標檢測算法 更多內(nèi)容
  • 基于軟硬結(jié)合實現(xiàn)共識。以軟件與硬件結(jié)合方式實現(xiàn)共識算法,例如,以硬件安全能力提升抗攻擊性共識算法。由于硬件高性能與高可靠性,通常具有更優(yōu)異性能表現(xiàn)與更強穩(wěn)定性,但需要依賴特定硬件環(huán)境,可移植性較弱。 共識算法類型豐富,并不存在適應(yīng)所有場景需求完美算法,因此需要設(shè)計者針對應(yīng)用場景關(guān)鍵需求進行合理設(shè)計與選型。
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    0系列課程。計算機視覺是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最熱門研究領(lǐng)域之一,它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實際作用應(yīng)用,包括 人臉識別 、圖像檢測、目標監(jiān)測以及智能駕駛等。這一切本質(zhì)都是對圖像數(shù)據(jù)進行處理,本課程就圖像處理理論及相應(yīng)技術(shù)做了介紹,包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),學(xué)習(xí)時注意兩者區(qū)別。 目標學(xué)員 1、希望成為企業(yè)AI工程師的人員
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    、傳輸、處理提出了更高要求,同時設(shè)計通用軟件平臺、提升續(xù)航指標也面臨巨大挑戰(zhàn)。使用SensorHub傳感框架有效解決了通用性問題。另外統(tǒng)一傳感器周期管理,還有效減少了無用中斷喚醒,再結(jié)合LiteOS出色低功耗管理能力,助力產(chǎn)品快速上市,具有很好競爭力。 最新文章 炎炎
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    Service,KPS),是一種安全、可靠、簡單易用SSH密鑰對托管服務(wù),幫助用戶集中管理SSH密鑰對,保護SSH密鑰對安全。 SSH密鑰對,簡稱為密鑰對,是為用戶提供遠程登錄Linux云服務(wù)器認證方式,是一種區(qū)別于傳統(tǒng)用戶名和密碼登錄認證方式。 密鑰對是通過加密算法生成一對密鑰,包含一個公鑰和
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    華為云計算 云知識 揭秘華為機器視覺殺手锏 揭秘華為機器視覺殺手锏 時間:2021-02-19 11:23:06 云計算 門口刷臉閘機識別顧客體溫,收銀臺處攝像機識別VIP身份,貨架前監(jiān)控識別偷盜行為,天花板上攝像頭監(jiān)測熱力圖…… 如果一個便利店老板想讓店鋪智能起來,他只需要進入一個名為Huawei
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    17:51:58 容器云 容器安全 鏡像服務(wù) 鏡像 AI容器用Serverless方式提供算力,極大方便算法科學(xué)家進行訓(xùn)練和推理。 AI容器原生支持TF,Caffe,MXNET,pytorh,mindspore等主流訓(xùn)練框架。 AI容器通過拓撲親和性調(diào)度,調(diào)度任務(wù)時將GPU間網(wǎng)絡(luò)和存儲狀
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    Gallery是為AI場景打造資產(chǎn)共享和交易平臺,支持在開發(fā)過程中沉淀一系列算法、模型、應(yīng)用進行便捷共享和交易。目前,AI Gallery已經(jīng)沉淀了超過5000個模型資產(chǎn),讓不懂專業(yè)技術(shù)用戶也能實現(xiàn)AI應(yīng)用快速構(gòu)建,讓AI在行業(yè)落地更簡單。 盤古大模型基于“預(yù)訓(xùn)練模型+微調(diào)”模式,能夠
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    華為HoloSens機器視覺堅持“開放共生,智能共贏”理念,攜手伙伴,從圍繞視頻數(shù)據(jù)價值挖掘到圍繞機器視覺智能推進,從傳統(tǒng)安防到千行百業(yè)產(chǎn)業(yè)拓展,從端、邊獨立發(fā)展到端邊云協(xié)同及以云為核心發(fā)展,從自主平臺開放到使能伙伴轉(zhuǎn)型共生共贏合作關(guān)系等方面共同推進千行百業(yè)智能化進程。 2020年4月
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    減少風(fēng)險:不可篡改性降低了欺詐和網(wǎng)絡(luò)犯罪發(fā)生。 增進信任:共享賬本、流程、記錄增進參與方之間信任。 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,
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    你知道我們生活中常見物聯(lián)網(wǎng)智能設(shè)備融合AI技術(shù)后,會給我們帶來什么樣智能交互體驗?在我們指尖觸碰那一剎那背后隱藏代碼世界又是怎么樣呢? 今天就來和大家說說IoT智能設(shè)備輕松實現(xiàn)AI奧秘! AIoT,智能化升級最佳通道 AIoT,對我們來說已經(jīng)不是一個陌生詞匯了,隨著深度
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    Service,KPS),是一種安全、可靠、簡單易用SSH密鑰對托管服務(wù),幫助用戶集中管理SSH密鑰對,保護SSH密鑰對安全。 SSH密鑰對,簡稱為密鑰對,是為用戶提供遠程登錄Linux云服務(wù)器認證方式,是一種區(qū)別于傳統(tǒng)用戶名和密碼登錄認證方式。 密鑰對是通過加密算法生成一對密鑰,包含一個公鑰和
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    為河北云與計算業(yè)務(wù)總經(jīng)理馬駿先生共同簽署,同時參加見證還有:中國鐵塔股份有限公司河北分公司副總經(jīng)理杜國鋒先生和中國鐵塔股份有限公司滄州分公司總經(jīng)理王剛先生。雙方通過華為IdeaHub辦公寶,以電子簽約形式完成了合作協(xié)議簽署。 雙方在機器視覺戰(zhàn)略合作協(xié)議簽署儀式上合影 中國鐵
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    隨著固網(wǎng)寬帶和移動互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展,帶動了多媒體內(nèi)容不斷豐富、應(yīng)用數(shù)量激增、物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展,同時隨著 視頻直播 等高耗能業(yè)務(wù)推動,云計算以及虛擬現(xiàn)實等落地推廣, CDN 領(lǐng)域進入了新一輪高速發(fā)展軌道,但同時也迎來了新巨大挑戰(zhàn)。 如今,在不同應(yīng)用場景中CDN所扮演角色也不盡相同。以高清視頻直播為例
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    一部分會遵循舊規(guī)則。最后結(jié)果要么是舊礦工逐漸放棄舊規(guī)則,要么繼續(xù)分叉出現(xiàn)兩個系統(tǒng)。 所以我們看到通過硬分叉實現(xiàn)升級是不向前兼容,而如果這個升級是向前兼容則被稱為軟分叉。 區(qū)塊鏈 對鏈上資產(chǎn)描述、記錄能力是怎樣?它支持哪些類型資產(chǎn)?資產(chǎn)生命周期怎么管理? 除了早期像比特幣這樣的項目僅能記錄數(shù)字貨幣
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    是華為全棧AI平臺,支持AI本地開發(fā)、遠程訓(xùn)練,對訓(xùn)練任務(wù)進行集中資源池化管理,實現(xiàn)分布式并行訓(xùn)練。通過ModelArts平臺,政企客戶可以更方便、快速上手AI,早一步邁入“智能未來” ModelArts平臺具有高效率、易部署、更低CTO特性。同時支持盤古大模型運行,
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    。 分鐘級彈性擴縮容 在時序數(shù)據(jù)庫運行過程中,隨著業(yè)務(wù)量增加,常常需要對數(shù)據(jù)庫進行在線擴容,以滿足業(yè)務(wù)要求。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)存儲在本地,擴容后往往需要遷移數(shù)據(jù)。當(dāng)數(shù)據(jù)量達到一定規(guī)模時,數(shù)據(jù)遷移所耗費時間往往按天計算,給運維帶來了很大困難。 如圖所示,每個Databas
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