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  • 深度學(xué)習(xí)算法用于周界探測(cè)器 內(nèi)容精選 換一換
  • gamma TPE算法的一定分位數(shù),用于劃分l(x)和g(x) float,范圍(0,1),一般不建議用戶修改 模擬退火算法(Anneal) 模擬退火算法即Anneal算法,是隨機(jī)搜索中一個(gè)簡單但有效的變體,它利用了響應(yīng)曲面中的平滑度。退火速率不自適應(yīng)。Anneal算法從先前采樣的一
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    區(qū)域的人員進(jìn)行倒地檢測(cè),算法采用機(jī)器視覺圖像感知技術(shù),通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)及深度學(xué)習(xí)技術(shù),對(duì)人員的精確檢測(cè)跟蹤,實(shí)現(xiàn)對(duì)人體倒地檢測(cè)分析檢測(cè)。 商品介紹 針對(duì)出現(xiàn)在視頻畫面中特定區(qū)域的人員進(jìn)行倒地檢測(cè),算法采用機(jī)器視覺圖像感知技術(shù),通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)及深度學(xué)習(xí)技術(shù),對(duì)人員的精確檢測(cè)、
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    能檢測(cè)算法解決此類問題,從而節(jié)約監(jiān)督人員人力成本,提高監(jiān)督效率,覆蓋更廣的監(jiān)督范圍,更能精確的監(jiān)測(cè)到作業(yè)人員打手機(jī)行為,加強(qiáng)安全管控。 打手機(jī)智能檢測(cè)算法是基于人工智能技術(shù)領(lǐng)域中的深度學(xué)習(xí)技術(shù),結(jié)合大數(shù)據(jù),使用大量的人員打手機(jī)圖片數(shù)據(jù)采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行智能檢測(cè)訓(xùn)練。算法采用深
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 適用于關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的 GaussDB 用于關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的GaussDB 時(shí)間:2021-06-16 16:37:35 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫在企業(yè)中有著重要的地位和應(yīng)用,華為 GaussDB數(shù)據(jù)庫 在鯤鵬生態(tài)中是主力場(chǎng)景之一。數(shù)據(jù)庫總體可以分為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。
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    華為云好望商城貨物遺撒識(shí)別檢測(cè)主要用于物流中心分揀區(qū)域,可對(duì)區(qū)域內(nèi)的貨物包裹遺撒到地面進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè),若檢測(cè)到地面上有包裹或者貨物,可立即報(bào)警并通知現(xiàn)場(chǎng)人員,得到及時(shí)處理。 商品介紹 算法針對(duì)物流中心貨物遺撒進(jìn)行檢測(cè),判斷分揀循環(huán)線周邊地上是否出現(xiàn)遺撒包裹。采用深度學(xué)習(xí)技術(shù),基于開源yolo算法進(jìn)行深度定制,
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    學(xué)習(xí) 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 學(xué)習(xí)云數(shù)據(jù)庫GaussDB 云數(shù)據(jù)庫GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn),企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。如何快速學(xué)習(xí)和了解GaussDB呢? 云數(shù)據(jù)庫GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)
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    AI 平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及交互式智能標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理
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    檢測(cè)異常狀態(tài),立即報(bào)警。 該算法保證鐵路線路應(yīng)答器的正常工作,保障了鐵路交通的安全。應(yīng)答器異位檢測(cè)算法針對(duì)鐵路沿線的應(yīng)答器放置狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè),判斷應(yīng)答器放置狀態(tài)是否符合規(guī)定要求。采用深度學(xué)習(xí)技術(shù),基于開源yolo算法進(jìn)行深度定制,訓(xùn)練應(yīng)答器放置狀態(tài)的算法模型,將模型通過轉(zhuǎn)換后,移植到SDC。
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    工程機(jī)械智能檢測(cè)主要應(yīng)用于智慧工地或道路管理,是基于智能攝像機(jī)的前端AI技術(shù)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)的視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,基于大規(guī)模工程機(jī)械車輛圖片數(shù)據(jù)檢測(cè)訓(xùn)練,將算法加載到攝像機(jī)內(nèi)部。 利用深度學(xué)習(xí)能力進(jìn)行模型訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)了對(duì)工程機(jī)械車輛的檢測(cè),從視頻目標(biāo)分割和特征提取兩個(gè)方面進(jìn)行算法優(yōu)化,提高運(yùn)算效率
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    業(yè)。 漂浮物識(shí)別算法:對(duì)水面上出現(xiàn)的漂浮物(塑料泡沫,垃圾袋,河道漂浮植被等)進(jìn)行監(jiān)測(cè),實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的上報(bào)監(jiān)測(cè)結(jié)果,并保存相關(guān)信息,方便事后查詢管理。 商品鏈接:排水口排水識(shí)別算法;倍特威視 華為好望商城 云市場(chǎng)商品 華為好望商城 排水口排水識(shí)別算法 基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)智能視頻物
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    為管理人員及時(shí)處理提供依據(jù),減少火災(zāi)隱患。 方案優(yōu)勢(shì) 1. 行業(yè)應(yīng)用上算法開發(fā)經(jīng)驗(yàn)積累豐富:算法會(huì)自動(dòng)利用相關(guān)先驗(yàn)知識(shí)對(duì)深度學(xué)習(xí)模型的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行判別,排除誤檢測(cè),準(zhǔn)確可靠。利用數(shù)字圖像處理技術(shù)和先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù),可對(duì)廚房進(jìn)行全天候智能監(jiān)測(cè)。 2. 針對(duì)客戶需求進(jìn)行定制化功能開
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    集訓(xùn)練自己的模型,或利用平臺(tái)中的算法框架定制出自己所需的功能。平臺(tái)核心功能主要包括樣本庫、算法庫、模型庫、訓(xùn)練平臺(tái)與推理服務(wù)平臺(tái)。其中樣本庫是存儲(chǔ)和管理各類型樣本資源的組件,為訓(xùn)練環(huán)境提供標(biāo)注樣本,支撐模型訓(xùn)練;算法庫是提供開箱可用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法倉庫,模型庫是存儲(chǔ)和管理各類型專用
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    極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架,更高效更易用,大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場(chǎng)景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境,可部署為云端在線推理和批量推理,也可以直接部署到端和邊。 自動(dòng)學(xué)習(xí) 支持多種自動(dòng)學(xué)習(xí)能力,通過“自動(dòng)學(xué)習(xí)”訓(xùn)練模型,用戶不需編寫代碼即可完成自動(dòng)建模、一鍵部署。
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    人工智能 華為云好望商城交通事件檢測(cè)算法,服務(wù)商: 前端科技; 采用人工智能AI智能算法,可自動(dòng)檢測(cè)攝像機(jī)監(jiān)測(cè)范圍內(nèi)的逆行事件、停車事件、行人事件、拋灑物事件、擁堵事件、機(jī)動(dòng)車駛離事件、交通事故事件等。 商品介紹 1、算法上采用最新的深度學(xué)習(xí)模式,徹底解決傳統(tǒng)事件檢測(cè)設(shè)備的誤報(bào)和
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