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新一代5G aR智能頭盔M1,采用符合人體工程學(xué)設(shè)計(jì),具有企業(yè)級(jí)應(yīng)用程序,采用語觸鈕多模態(tài)交互、4K第一視角攝像、aR高清輔助顯示功等功能是一線工程師現(xiàn)場工作數(shù)字化轉(zhuǎn)型必備工具! 謙視Chinvis 5G aR工業(yè)頭戴計(jì)算機(jī)(智能頭盔)M1,采用8核2.2G C來自:其他專家咨詢 專家咨詢 多場景覆蓋,深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值 多場景覆蓋,深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值 應(yīng)用場景 多云多引擎混合部署 數(shù)據(jù)遷移 多云多中心安全合規(guī) 多模態(tài) 數(shù)據(jù)湖 管理 業(yè)務(wù)挑戰(zhàn) 企業(yè)或集團(tuán)數(shù)據(jù)分散,難以統(tǒng)一管理 需要不同云環(huán)境的大數(shù)據(jù)引擎統(tǒng)一納管 實(shí)時(shí)開發(fā)能力有限、平臺(tái)自動(dòng)化程度低、資產(chǎn)管理與使用效率低來自:解決方案
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在數(shù)字化世界中,創(chuàng)造一個(gè)虛擬泓達(dá)、曜煜四方的數(shù)字孿生世界。全域感知 數(shù)智融合具備資源和數(shù)據(jù)整合能力,通過二三維一體化的數(shù)據(jù)映射,提供數(shù)據(jù)交融和處置聯(lián)動(dòng)的平臺(tái)。利用多維度、多模態(tài)的數(shù)據(jù)手段,研判數(shù)字孿生體運(yùn)行的趨勢(shì)和規(guī)律。踐行“全域態(tài)勢(shì)感知、資源全統(tǒng)籌”的核心理念,賦能千行百業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。虛實(shí)融合 時(shí)空連接將分布在來自:其他自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng):利用雷達(dá)、攝像頭等環(huán)境感知設(shè)備,實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)巡航、自動(dòng)泊車、車道保持、碰撞預(yù)警等功能,逐步向高度自動(dòng)駕駛邁進(jìn)。4. 個(gè)性化交互體驗(yàn):搭載AI語音助手、多模態(tài)交互界面,支持手勢(shì)識(shí)別、面部識(shí)別等先進(jìn)的人機(jī)交互方式,提供個(gè)性化的車內(nèi)娛樂與信息服務(wù)。5. OTA升級(jí)能力:支持整車軟件在線升級(jí),使車輛性來自:其他
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GIF、圖片簡編處理工具等,可幫助編輯人員快速創(chuàng)作出優(yōu)質(zhì)內(nèi)容。4.跨模態(tài)智能搜索基于自然語言處理NLP、知識(shí)圖譜、文字識(shí)別 OCR 等AI能力,快速適配各類型的結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),打通多業(yè)務(wù)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)泛行業(yè)、跨模態(tài)、全場景的智能搜索,提供以圖搜圖、以圖搜視頻、智能搜索推薦等搜索場景,助力盤活數(shù)字資產(chǎn)。5來自:其他
向量檢索的應(yīng)用場景非常廣泛,典型如:語義搜索、 圖像搜索 、商品推薦、智能客服、企業(yè)知識(shí)庫搜索等等。 優(yōu)勢(shì) 大模型的“黃金搭檔” 為盤古大模型提供緩存能力,同時(shí)提供開箱即用的多模態(tài)Embedding能力。 高效可靠 華為自研向量檢索引擎,提供極致的搜索性能以及分布式容災(zāi)能力。 索引豐富 支持多種索引算法及相似度度量方式,滿足各類應(yīng)用場景及需求。來自:產(chǎn)品
幫助企業(yè)順利完成備案評(píng)估 幫助企業(yè)消減運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn) 幫助企業(yè)消減運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn) 華為云大模型安全解決方案提供28類隱私數(shù)據(jù)類型、1000+細(xì)分類目多模態(tài) 內(nèi)容審核 ,并分階段提供分級(jí)分類與脫敏服務(wù)、安全增強(qiáng)學(xué)習(xí)服務(wù)、內(nèi)容審核服務(wù),全面保障企業(yè)大模型應(yīng)用的安全可靠,規(guī)避大模型業(yè)務(wù)運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn),滿足法律法規(guī)要求來自:解決方案
采用工業(yè)視覺成像系統(tǒng),進(jìn)行專業(yè)穩(wěn)定成像 • 采用AI裝配檢查技術(shù),對(duì)產(chǎn)品裝配進(jìn)行有無、對(duì)錯(cuò)、正反進(jìn)行檢測(cè) • 深度學(xué)習(xí)模型:使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,進(jìn)行缺陷檢測(cè)和分類 • 多模態(tài)融合:結(jié)合圖像的灰度分布模型和多種圖像處理技術(shù),實(shí)現(xiàn)缺陷的準(zhǔn)確識(shí)別和分級(jí) • 采用工業(yè)視覺成像系統(tǒng),進(jìn)行專業(yè)穩(wěn)定成像 • 采用字符識(shí)別技術(shù)來自:解決方案