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  • 违规或者关键信息,包括踢、扔、抛物体等。 视频质量分析VQA 视频质量分析(Video Quality Analysis)是通过深度卷积神经网络算法识别视频画面质量,将视频画面的质量进行归类,从而过滤出清晰的高质量视频。 视频 OCR :视频OCR(Video Optical Character
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    通过学习本课程,学员可以对设备接入IoT平台上报数据,基于AI对设备上报数据进行分析预测的实际应用场景有一个了解。 课程大纲 第1章 解读AI与IoT融合 第2章 物联终端,数据源头 第3章 华为云平台搭建 第4章 AI智能销量预测 第5章 AI智慧选址 物联网IoT 华为云IoT,致力于提供极简
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    环境的交互和试错,学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型,主要包含如下步骤: 1、通过GPU分析场景特征(自己,视野内队友,敌人,小地图等)输入状态信息(Learner)。 2、根据策略模型输出预测的动作指令(Policy)。 3、通过CPU
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    早在去年,华为云便发布了《云原生2.0白皮书》,阐述了云原生2.0定义、价值及参考架构,解读了“资源高效、应用敏捷、业务智能、安全可信”四大价值以及预测未来发展趋势。而今年的《云原生2.0架构白皮书》,围绕架构升级,重点诠释了云原生2.0技术特征与架构设计模式,以云原生技术力量推动企业数字化转型升级。
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    能力,普通的云服务器难以满足性能需求,FPGA云服务器可以提供高性价比的视频解决方案,是视频类场景的理想选择。 机器学习:机器学习中多层神经网络需要大量计算资源,其中训练过程需要处理海量的数据,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
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    调整我们的生产计划和库存水平。同时,我们也利用了华为云AI服务提供的智能预测功能,提前预测未来的销售趋势。”——某食品制造商生产经理 - “华为云SparkPack (SAP Business One)让我们的销售更加创新和竞争力,我们可以利用华为云提供的多种渠道和平台拓展我们的
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    实时语音识别 、录音文件识别有如下优势: 识别准确率高:采用最新一代 语音识别 技术,基于深度神经网络(Deep Neural Networks,简称DNN)技术,大大提高了抗噪性能,使识别准确率显著提升。 识别速度快:把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络,同时在工程上进行了大量的优化,大幅提升解码速度,使识别速度在业内处于领先地位。
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    基于对视频的前后帧信息、光流运动信息分析、场景内容信息识别等分析,检测和识别视频动作 优势 多模态识别 综合图像、光流、声音等信息,识别动作更准确 识别准确 采用3D卷积神经网络算法,动作识别准确度高 对复杂场景鲁棒性强 对不同天气条件、不同的摄像头角度等复杂场景的视频动作识别具有良好的鲁棒性 建议搭配使用: 对象存储服务 OBS
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    图4实时数据分析 优势 流式数据实时入库 IoT、互联网等数据经过流计算及AI服务处理后,可实时写入DWS。 实时监控与预测 围绕数据进行分析和预测,对设备进行监控,对行为进行预测,实现控制和优化。 AI融合分析 AI服务对图像、文本等数据的分析结果可在DWS中与其他业务数据进行关联分析,实现融合数据分析。
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    ,再进行编辑,保存后启用即可。 订单统计、回款统计、退款统计、预测 所属为人员主题,销售漏斗(商机金额) 所属为商机主题,当需要修改预设指标时,到对应主题下找到对应指标修改。 目标统计相关 回款率(回款/目标) 预测 目标完成率 员工目标完成率排行 年度目标完成情况 部门目标完成情况
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