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    來自:專題
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    來自:專題
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    來自:專題
    時間:2020-09-08 14:50:02 視頻內容分析(Video Content Recognition)提供多維度的視頻分析算法,支持對視頻中人、車、、行為的多目標檢測、識別、分析等能力,在多種場景下準確高效地輸出視頻結構化信息,為用戶構建強大、全面、便捷的視頻內容分析能力。 當前視頻內容分析提供了以下功能:
    來自:百科
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    來自:專題
    在高速云聯(lián)網(wǎng)場景重點推薦的二郎神雙模球機,智能雙鏡協(xié)同,兼顧全景和細節(jié),比傳統(tǒng)云臺更智能,同時可加載專業(yè)算法實現(xiàn)停車檢測、逆行檢測、行人闖入、遺灑、擁堵檢測、團霧檢測、交通事故等事件監(jiān)測;車路協(xié)同場景中重點推出智能卡口攝像機、毫米波雷達和智能交通微邊緣ITS800高精擬合方案,通過雷視
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    在垃圾分類的應用可以成為居民的得力助手。本次垃圾分類挑戰(zhàn)杯,目的在于構建基于深度學習技術的圖像分類模型,實現(xiàn)垃圾圖片類別的精準識別,大賽參考深圳垃圾分類標準,按可回收、廚余垃圾、有害垃圾和其他垃圾四項分類。 現(xiàn)實生活中,因為垃圾形態(tài)、拍照時角度、光線、背景等差異,使得AI訓練集
    來自:百科
    基礎模型 支持圖像分類、物體檢測、姿態(tài)估計等近10種微調任務,覆蓋大部分視覺感知場景。 萬檢測 可根據(jù)提示對圖片中的目標進行檢測,解決場景碎片化問題,無需提供訓練數(shù)據(jù)。 萬分割 可根據(jù)提示對圖片中的目標進行分割,常在輔助標注、AIGC等場景應用。 盤古多模態(tài)大模型功能優(yōu)勢 原生支持中文
    來自:專題
    母語一次訓練多語言適配,語言泛化能力強 數(shù)字人形象更真實、更自然 AI重打光,人臉與背景融合度高,圖像更真實 走動/側身/持/實景等復雜場景建模,動作更自然 AI重打光,人臉與背景融合度高,圖像更真實 走動/側身/持/實景等復雜場景建模,動作更自然 云底座海量算力資源 一卡多路并發(fā)訓練、推理,高效率低成本
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    純網(wǎng)頁版瀏覽,免安裝客戶端,方便維護。 03 PLM+SView,實現(xiàn)1+1>2 自主研發(fā)三維輕量化瀏覽器SView強勢加入,支持多CAD數(shù)據(jù)格式,讓看圖、審圖變得更輕松。 04 車間無紙化,降本增效 無紙化系統(tǒng)降低80%的打印耗材,節(jié)省20%的生產(chǎn)管理成本。移動設備“即掃即看”,數(shù)據(jù)安全得到保證。
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    響互相替換,因為面值一樣;其次要區(qū)分開標識和標的,標的可以是 區(qū)塊鏈 上原生的數(shù)據(jù)或者本身是數(shù)字化的,也可以是物理世界實際存在的物品,標識則是標的在數(shù)字世界中的映射。 在數(shù)字世界中,“標識”將完成“標的”獨特性的指代和“標的”價值承載的使命。例如一個藝術家將數(shù)字作品發(fā)布在社
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