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深度学习：IoT场景下的AI应用与开发 深度学习：IoT场景下的AI应用与开发 时间：2020-12-08 10:34:34 本课程旨基于自动售卖机这一真实场景开发，融合了物联网与AI两大技术方向，向您展示AI与IoT融合的场景运用并解构开发流程；从 物联网平台 搭建到智能算法应用，并实现来自：百科![]()
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快速引入AI能力的同时，保障企业数据安全和业务应用的稳定运行，从而在数智化转型中加速前行。 当企业的DeepSeek服务从单体API调用升级为智能服务网络，华为云ROMA Connect APIC提供的不仅是技术工具，更是业务连续性的保险丝、创新速度的加速器、生态扩展的连接器。立即行动，让每一条DeepSeek来自：百科![]()
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目标学员 高校学生、个人开发者中的AI爱好者、学习者 课程目标 了解、掌握 AI 开发的基本流程，完成常见 AI 模型的开发部署。 课程大纲 第1章 全流程AI开发平台介绍-ModelArts 第2章 AI模型开发-图像分类 第3章 AI模型开发-物体检测 第4章 AI进阶篇阶段总结直播&问题答疑来自：百科![]()
带来《AI智能语音，企业高效获客的秘密武器》主题分享，直播中陈厚志老师从AI智能语音领域的需求痛点、一知智能当前的应用场景解析及与华为云的技术结合等方面展开，深入分析了一知智能AI语音智能针对TOB领域高效获客的核心技术与成果，直播最后，厚志老师也详细解答了直播间观众提出的系列问题，让我们一起来复习一下要点吧！来自：云商店![]()
处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中，FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和低时延的要求。因此，FPGA在满足机器学习的硬件需求上提供具有吸引力的替代方案 优势来自：百科![]()
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DEPRECATED:表示该版本为废弃版本,存在后续删除的可能。 updated string 是 接口最后修改的UTC时间,格式为YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ version string 是 如果当前版本的API支持microversions,此处为支持的microversion的最大版本。如果不支持microversions来自：百科![]()
逆行检测 通过样本训练，获取车辆模型。通过对视频画面中的运动目标进行检测，过滤出符合车辆模型的运动目标，并进行运动路线跟踪，判断出目标车辆的行驶方向。通过与所设置的车道的车道方向进行比对，判断是否是逆行行为，并触发图片抓拍 了解详情 最新文章 创建浮动IPNeutronCreateFloatingIp来自：云商店![]()
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