- 基于深度學(xué)習(xí)的車輛檢測(cè) 內(nèi)容精選 換一換
-
您指定的銀行支付頁(yè)面。 3、已通過網(wǎng)銀付款了,可是沒有收到激活碼? 請(qǐng)您先查看您的網(wǎng)上銀行交易記錄,確認(rèn)款項(xiàng)是否成功劃出。 若款項(xiàng)已成功劃出,請(qǐng)用購(gòu)買時(shí)的賬號(hào),登錄優(yōu)學(xué)院網(wǎng)站。在首頁(yè)左上方個(gè)人頭像右側(cè)點(diǎn)擊【我的訂單】,進(jìn)入我的訂單頁(yè)面。在我的訂單頁(yè)面,可以看到您訂購(gòu)和支付的訂單信來(lái)自:云商店,而不需要關(guān)心底層的技術(shù)。同時(shí),ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流開源的AI開發(fā)框架,也支持開發(fā)者使用自研的算法框架,匹配您的使用習(xí)慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡(jiǎn)單、更方便。 面向不同經(jīng)驗(yàn)的AI開發(fā)者,提供便來(lái)自:專題
- 基于深度學(xué)習(xí)的車輛檢測(cè) 相關(guān)內(nèi)容
-
率,減少事故帶來(lái)的損失。 適用場(chǎng)景:地鐵、商場(chǎng)、車站等帶有電扶梯的公共場(chǎng)景 本方案利用AI視頻分析技術(shù),實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電扶梯上的乘梯人員狀態(tài),出現(xiàn)行李跌落、跌倒等事件實(shí)時(shí)進(jìn)行報(bào)警,極大程度地保護(hù)乘客的人身安全。典型場(chǎng)景為各類運(yùn)行電扶梯的地鐵、商場(chǎng)、車站等符合約束場(chǎng)景的場(chǎng)景。 用戶案例來(lái)自:云商店法應(yīng)用,并實(shí)現(xiàn)售賣機(jī)的智能化運(yùn)營(yíng),是一個(gè)貫穿數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的完整項(xiàng)目。 開發(fā)者進(jìn)階課程 《EC-IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 EC-IoT是將對(duì)實(shí)時(shí)性、安全性和可靠性有嚴(yán)格要求的應(yīng)用部署在靠近數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)(如網(wǎng)關(guān))上,讓數(shù)據(jù)在最短的時(shí)間內(nèi)得到分析和處理,來(lái)自:專題
- 基于深度學(xué)習(xí)的車輛檢測(cè) 更多內(nèi)容
-
企業(yè)上云時(shí)會(huì)面臨云環(huán)境下的安全挑戰(zhàn),如何應(yīng)對(duì)非法入侵顯得尤為重要,微認(rèn)證通過對(duì)主機(jī)進(jìn)行安全監(jiān)測(cè),識(shí)別病毒并查殺隔離,保證企業(yè)主機(jī)正常運(yùn)行 立即購(gòu)買 Web暴力破解漏洞挖掘 大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)泄露事件愈發(fā)的頻繁和嚴(yán)重;暴力破解仍是安全事件的“高發(fā)地”,利用弱口令進(jìn)行暴力破解攻擊的安全事件占近年來(lái)年安全事件總數(shù)的33%來(lái)自:專題
企業(yè)上云時(shí)會(huì)面臨云環(huán)境下的安全挑戰(zhàn),如何應(yīng)對(duì)非法入侵顯得尤為重要,微認(rèn)證通過對(duì)主機(jī)進(jìn)行安全監(jiān)測(cè),識(shí)別病毒并查殺隔離,保證企業(yè)主機(jī)正常運(yùn)行 ¥88.00 立即購(gòu)買 Web暴力破解漏洞挖掘 大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)泄露事件愈發(fā)的頻繁和嚴(yán)重;暴力破解仍是安全事件的“高發(fā)地”,利用弱口令進(jìn)行暴力破解攻擊的安全事件占近年來(lái)年安全事件總數(shù)的33%來(lái)自:專題
法應(yīng)用,并實(shí)現(xiàn)售賣機(jī)的智能化運(yùn)營(yíng),是一個(gè)貫穿數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的完整項(xiàng)目。 開發(fā)者進(jìn)階課程 《EC-IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 EC-IoT是將對(duì)實(shí)時(shí)性、安全性和可靠性有嚴(yán)格要求的應(yīng)用部署在靠近數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)(如網(wǎng)關(guān))上,讓數(shù)據(jù)在最短的時(shí)間內(nèi)得到分析和處理,來(lái)自:專題
動(dòng)更新的工具。業(yè)界領(lǐng)先的 WAF 廠商,還會(huì)結(jié)合AI能力,給用戶智能開啟和推薦適合的規(guī)則,提升防護(hù)效率。 WAF面臨的挑戰(zhàn) WAF當(dāng)前需要應(yīng)對(duì)一個(gè)挑戰(zhàn)就是入侵檢測(cè)識(shí)別率的問題,這個(gè)指標(biāo)不同的廠商都有不同的計(jì)算方式,并不是一個(gè)容易衡量的指標(biāo)。因?yàn)閺墓粽?span style='color:#C7000B'>的角度,攻擊是具有相當(dāng)的隱蔽性的來(lái)自:百科
接多種第三方數(shù)據(jù)采集工具,提供豐富的云服務(wù)Connector及Agent/SDK。適用于IoT、互聯(lián)網(wǎng)、媒體等行業(yè)的設(shè)備監(jiān)控、實(shí)時(shí)推薦、 日志分析 等場(chǎng)景。 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理 實(shí)時(shí)收集城市各交通樞紐的車輛通行數(shù)據(jù),緩存在通道中,分析平臺(tái)周期讀取通道中的數(shù)據(jù)分析后將結(jié)果應(yīng)用到調(diào)度系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)對(duì)停車場(chǎng)開放時(shí)長(zhǎng)和交通資源的調(diào)配。來(lái)自:百科
華為云 圖像識(shí)別 Image:技術(shù)服務(wù)提供商的首選 華為云圖像識(shí)別Image:技術(shù)服務(wù)提供商的首選 時(shí)間:2023-11-06 11:40:00 在這個(gè)信息爆炸的時(shí)代,圖像和視頻的數(shù)據(jù)量正在以驚人的速度增長(zhǎng)?;ヂ?lián)網(wǎng)是自由開放的社區(qū),里面什么人都有,所以在與很多圖像處理需求的客戶深度溝通后,其緊迫性與重要來(lái)自:百科
角色: IAM 最初提供的一種根據(jù)用戶的工作職能定義權(quán)限的粗粒度授權(quán)機(jī)制。該機(jī)制以服務(wù)為粒度,提供有限的服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供的一種細(xì)粒度授權(quán)的能力,可以精確到具體服務(wù)的操作、資源以及請(qǐng)求條件等。基于策略的授權(quán)是一種更加靈活的授權(quán)方式,能夠滿足企業(yè)對(duì)權(quán)限最小化的安全管控要求。來(lái)自:專題
用戶駕駛行為的分析結(jié)果。 場(chǎng)景: 本次實(shí)戰(zhàn)的原始數(shù)據(jù)為車主的駕駛行為信息,包括車主在日常的駕駛行為中,是否急加速、急剎車、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等信息,通過Spark組件的強(qiáng)大的分析能力,分析統(tǒng)計(jì)指定時(shí)間段內(nèi),車主急加速、急剎車、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等違法行為的次數(shù)。 MapReduce服務(wù)來(lái)自:百科
語(yǔ)音識(shí)別 服務(wù)可以實(shí)現(xiàn)1分鐘以內(nèi)、不超過4MB的音頻到文字的轉(zhuǎn)換。對(duì)于用戶上傳的完整的錄音文件,系統(tǒng)通過處理,生成語(yǔ)音對(duì)應(yīng)文字內(nèi)容。 ASR優(yōu)勢(shì) 效果出眾 使用深度學(xué)習(xí)技術(shù),語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率超過95%,在業(yè)界具有一定的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。 穩(wěn)定可靠 成功應(yīng)用于各類場(chǎng)景,基于華為等企業(yè)客戶的長(zhǎng)期實(shí)踐,經(jīng)受過復(fù)雜場(chǎng)景考驗(yàn)。來(lái)自:百科
- OpenCV中的深度學(xué)習(xí)車輛檢測(cè)
- 基于深度學(xué)習(xí)的停車場(chǎng)車輛檢測(cè)算法matlab仿真
- 基于FasterRCNN深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的車輛檢測(cè)算法matlab仿真
- 基于Yolov2深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的車輛檢測(cè)算法matlab仿真
- 深度學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛車輛車道檢測(cè)中的應(yīng)用
- 基于yolov2深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的車輛行人檢測(cè)算法matlab仿真
- 基于深度學(xué)習(xí)的小目標(biāo)檢測(cè)
- 基于深度學(xué)習(xí)的日志數(shù)據(jù)異常檢測(cè)
- 基于 YOLOV3的交通車輛檢測(cè)
- 基于yolov2深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的車輛檢測(cè)算法matlab仿真,包括白天場(chǎng)景和夜晚場(chǎng)景