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常规的方式训练模型一个算法耗时长,准确率低。我们依托于预训练大模型、小样本学习等技术,可以对这种数据量小的城市问题进行模型训练学习。同时通过图像生成等数据增强技术,可以实现把白天的图像迁移成晚上,晴天的图像迁移成雨雾等,这样不仅提高了数据量储备,而且还可以让算法模型的准确率提升5来自:百科要求的问题。 超低误报 整合业界通用的SQL注入特征库,叠加机器学习模型+评分机制,误报率远低于平均水平。 防护实时 采用反向代理部署架构,真正做到实时阻断恶意请求。 精细控制权限 弱耦合机制,不修改用户权限的同时,实现细粒度权限控制。 高性能动态脱敏 敏感数据实时保护,不影响数据库和应用。来自:百科
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