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队分享了基于华为机器视觉产品（软件定义摄像机、智能视频存储、华为好望商城、华为好望云服务）结合各自赛队优秀算法和应用的联合方案及优秀实践。 华为机器视觉总裁 段爱国 致辞 经过激烈的角逐，最终大赛决出1个金奖、2个银奖、8个优胜奖，华为机器视觉总裁段爱国、华为机器视觉负责产业发展来自：云商店
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来自：百科华为云计算 云知识 机器视觉各行业案例（二） 机器视觉各行业案例（二） 时间：2021-02-19 14:37:22 云计算 华为好望商城 作为业界公认的AI最先落地的领域，机器视觉利用视频+AI+大数据的能力，让智能视频和数据分析不仅仅应用于安全保障，更逐步成为各行各业的全新生产力。来自：云商店
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多考点视频信息割裂，协同管理难？ 贵州省考试院×华为HoloSens机器视觉， 标准化智慧考场守护教育公平。 AI+机器视觉@电力 隧道管廊安全作业管理难？ 传感系统独立数据割裂，运维复杂？ 深圳前海电力×华为HoloSens机器视觉， 解放摸黑前行的巡检人。 AI+机器视觉@科创园区 视频智能化识别率要求高？来自：云商店![]()
云知识 什么是智能问答机器人 什么是智能问答机器人 时间：2020-09-16 14:52:09 智能问答机器人简称 QABot ，可帮助企业快速构建、发布和管理智能问答机器人系统。能够快速应用至售后自动回答、坐席助手、售前咨询机器人等场景。 提供问答引擎、机器人管理平台来方便客户快来自：百科![]()
华为云计算 云知识 对话机器人服务计费说明 对话机器人服务计费说明 时间：2020-12-22 16:55:50 对话机器人服务费用有两种计算方式：机器人实例，针对您选择的机器人实例收费，提供包年包月的计费方式。机器人问答接口调用次数，创建机器人实例后，调用机器人的问答接口收费，提供来自：百科![]()
与 资源的关系，并与华为云 AOM 服务统一资源管理，帮您解决海量运维资源分散管理，不统一，难以维护的问题 智能告警 通过AI智能阈值检测、机器学习历史基线数据精准产生告警，简化复杂告警配置，内置告警收敛配置，防止告警风暴 全面拥抱开源生态 支持OpenTelemetry协议、skywalking迁移来自：专题![]()
云知识 获取按指定指标排序的函数列表ListFunctionAsMetric 获取按指定指标排序的函数列表ListFunctionAsMetric 时间：2023-08-09 11:12:25 API网关 云服务器 云主机 云计算 弹性伸缩 功能介绍 按指定指标排序的函数列表。来自：百科![]()
SDK概述:API接口与SDK的对应关系 监控信息说明:指标说明 FunctionGraph服务的监控指标参考:函数监控指标 FunctionGraph服务监控指标说明:监控指标 函数工作流 :获取指定函数的版本列表 FunctionGraph监控告警 创建告警规则:监控指标说明 PKG_SERVICE PKG_SERVICE来自：百科![]()
大V讲堂——双向深度学习 大V讲堂——双向深度学习 时间：2020-12-09 14:52:19 以当今研究趋势由前馈学习重新转入双向对偶系统为出发点，从解码与编码、识别与重建、归纳与演绎、认知与求解等角度，我们将概括地介绍双向深度学习的历史、发展现状、应用场景，着重介绍双向深度学习理论、算法和应用示例。来自：百科![]()
AOM提供多场景、多层次、多维度指标数据的监控能力，建立了从基础设施层指标、中间件层指标、应用层指标到业务层指标的四层指标体系，将1000+种指标数据全方位呈现，数据丰富全面。 表1 AOM支持的四层指标体系 类型 来源 指标举例 如何接入 业务层指标 通常来源于端侧日志SDK、提取的ELB日志。来自：专题![]()
从2018年福州生态大会上的一个沙盘，到2019年华为机器视觉业务部门试水，再到今年3月上线在线交易版，Huawei HoloSens Store这一华为机器视觉的算法“泉水”已经蓄势待发。 2020年伊始，华为智能安防改名为“华为机器视觉”，剑指千亿机器视觉赋能千行百业的新市场。华为常务董事汪涛说，HoloSens来自：云商店![]()
，我们都在华为云AI垃圾分类挑战杯等着你。 【赛事介绍】 全国最严垃圾分类政策自7月1日颁布，如何进行垃圾分类已经成为居民生活的灵魂拷问。但是，没关系！AI在垃圾分类的应用可以成为居民的得力助手。本次垃圾分类挑战杯，目的在于构建基于深度学习技术的图像分类模型，实现垃圾图片类别的精来自：百科![]()
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影像探索AD的影像学标记对AD早期识别和及时预防具有重大临床意义。本次大赛旨在提高基于影像的阿尔茨海默病早期识别准确性，推动和促进机器学习、深度学习等人工智能技术在脑科学、临床辅诊等智慧医学产业的发展和落地应用。本次大赛共开放了2600例多中心、多图谱的脑影像特征数据，参赛选手将来自：百科![]()
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