Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費體驗中心
免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
￥0.00
元
Flexus L實例
即開即用，輕松運維，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
- 人臉相似度檢測軟件 內(nèi)容精選 換一換
-
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(wù)。 -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(cè)設(shè)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(cè)即可使用各來自：百科
- 人臉相似度檢測軟件 相關(guān)內(nèi)容
-
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(zhuǎn)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：百科
- 人臉相似度檢測軟件 更多內(nèi)容
-
![]()
來自：云商店![]()
爬取的頁面數(shù)）、網(wǎng)站響應(yīng)速度、頁面復雜度、網(wǎng)絡(luò)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(luò)AI學習賽2021-KPI異常檢測 華為網(wǎng)絡(luò)AI學習賽2021-KPI異常檢測 時間：2021-01-05 11:40:25 華為網(wǎng)絡(luò)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(nèi)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(gòu)建一個人車檢測模型的AI應(yīng)用。人車檢測模型可以應(yīng)用于自動駕駛場景，檢測道路上人和車的位置。 實驗?zāi)繕伺c基本要求來自：百科![]()
界面可視化管理多路視頻流，提供RESTful規(guī)范的API接口，支持PC和移動終端，降低使用難度，加速應(yīng)用開發(fā) 智能AI 基于AI和計算機視頻技術(shù)，快速集成人臉識別、 圖像識別 、內(nèi)容檢測等豐富的視頻AI服務(wù)，幫助客戶實現(xiàn)各種場景的應(yīng)用 多協(xié)議支持 支持GB28181、RTMP、HTTP-FLV等視頻流傳輸協(xié)議和多種攝像頭設(shè)備和來自：百科![]()
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![]()
華為云計算 云知識 基于昇騰AI處理器的目標檢測應(yīng)用（ACL） 基于昇騰AI處理器的目標檢測應(yīng)用（ACL） 時間：2020-12-01 15:09:18 本實驗通過模型轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)預處理/網(wǎng)絡(luò)模型加載/推理/結(jié)果輸出全流程展示昇騰處理器推理應(yīng)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![]()
以長期存儲。 云日志 服務(wù)采集到日志數(shù)據(jù)按照結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化進行分析。結(jié)構(gòu)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(nèi)容做結(jié)構(gòu)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(wù)對采集的日志數(shù)據(jù)，可以通過關(guān)鍵字查詢來自：專題![]()
使用昇騰AI 彈性云服務(wù)器 實現(xiàn)目標檢測應(yīng)用 實驗指導用戶完成基于華為昇騰彈性云服務(wù)器的目標檢測應(yīng)用。 基于ModelArts實現(xiàn)人臉識別 本實驗指導用戶在華為云ModelArts平臺對預置的模型進行重訓練，快速構(gòu)建人臉識別應(yīng)用。 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓練和部署 本實驗將指來自：專題![]()
爬取的頁面數(shù)）、網(wǎng)站響應(yīng)速度、頁面復雜度、網(wǎng)絡(luò)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(yīng)速度、頁面復雜度、網(wǎng)絡(luò)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(nèi)各KPI中異常。 【賽事簡介】來自：百科![]()
并有網(wǎng)絡(luò)AI大神指導你完成從0到1的通關(guān)。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(luò)中部署的大規(guī)模通信設(shè)備在運行過程中會產(chǎn)生海量日志，日志記來自：百科![]()
來自：百科![]()
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(zhì)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(luò)安全環(huán)境下來自：專題
看了本文的人還看了