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    。這就意味著,開發(fā)者還得有一套對應的推理框架才能真正實現AI與IoT設備的結合。 另外,目前深度學習雖然可以在很多領域超越傳統算法,不過真正用到實際產品中卻要面臨計算量大,內存占用高,算法延時長的問題,而IoT設備又往往有算力低、內存小及實時性要求高的特點。因此針對IoT資源受限
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    d芯片的智能小站,讓邊緣設備具備處理一定數據的能力,可應用于以下場景。 人臉識別閘機 基于人臉識別技術,實現園區(qū)進出門進行人臉識別,可實現刷臉進門、智慧打卡等。 車牌/車型識別 在園區(qū)、車庫等進出口,對車輛進行車牌、車型識別,可實現特定車牌和車型的權限認證。 安全帽檢測 從視頻監(jiān)
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