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解决方案。 工业视觉 传统的工业制造主要采用人工肉眼检测产品的缺陷，不仅使得检测产品速度慢、效率低下，而且在检测过程中容易出错，导致误检、漏检等问题。基于机器视觉的质检方案，通过云端建模分析与边缘实时决策的结合，实现自动视觉检测，提升产品质量。 CDN 边缘站点管理 对部署在全国各来自：百科
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针对园区等室内外低空场景，深入了解，并通过目标检测算法，在图像中自动标注疑似烟雾、火焰，实现机器智能值守。进一步结合管理信息系统，实现低空烟雾火焰检测场景的全周期管理理。 方案部署说明 方案部署说明 利用SDC摄像头，加载烟雾火焰检测算法，对实时视频流画面进行实时检测，对画面内是否有烟雾、明火火焰目标进行检测显示；来自：专题来自：专题
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GPU卡，每台云服务器支持最大8张Tesla V100显卡。 支持NVIDIA CUDA 并行计算，支持常见的深度学习框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 单实例最大网络带宽30Gb/s。 完整的基础能力：网络自定义，自由划分子网、设置网络访问策略；海量存储，来自：百科![]()
ModelArts提供的调测代码是以Pytorch为例编写的，不同的AI框架之间，整体流程是完全相同的，只需要修改个别的参数即可。 不同类型分布式训练介绍 单机多卡数据并行-DataParallel(DP) 介绍基于Pytorch引擎的单机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。来自：专题![]()
faceDetInterval(2000) // 人脸框内检测的间隔。单位:毫秒（小于 500，表示双录时不进行持续人脸框内检测）。可空，默认 2 秒 .faceDetAllowFailCount(3) // 人脸框内检测允许失败的次数；在未达到该次数前，通过动画提示用户；到达时，中断录制。可空，默认来自：云商店![]()
GPU卡，每台云服务器支持最大8张Tesla V100显卡。 支持NVIDIA CUDA 并行计算，支持常见的深度学习框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 单精度能力15.7 TFLOPS，双精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Co来自：百科![]()
随着上下游客户需求不断增多，检测行业企业的需求呈连续性、多元化增长，管理的精细化、一体化变得非常迫切。 泛微以协同办公为基础，为检测行业搭建了满足业务管理和日常办公管理一体化的办公平台。 （检测行业协同办公平台架构） OA在检测行业，助力核心业务全程电子化 一、客户管理 检测行业的客户分散、不固定且同一个客户业务发生频繁。来自：云商店![]()
14:00:38 人工智能 培训学习 昇腾计算 模型转换，即将开源框架的网络模型（如Caffe、TensorFlow等），通过ATC（Ascend Tensor Compiler）模型转换工具，将其转换成昇腾AI处理器支持的离线模型，模型转换过程中可以实现算子调度的优化、权值数据重排、内来自：百科![]()
。 -校园门禁 利用人脸检测和识别技术精确识别身份，快速返回识别结果；实现门禁更高的通行吞吐率、校园安全自动化管理。 -识别精准 识别算法鲁棒性强，复杂场景识别准确。 -超低时延 可毫秒级识别单张人脸。 -安全区域监控 通过入侵检测、徘徊检测、遗留物检测等技术可实现对受控区域进行监控；保障校园内的师生安全。来自：百科![]()
模型训练与平台部署（Mindspore-TF） 时间：2020-12-08 16:37:45 本课程主要介绍如何让TensorFlow脚本运行在昇腾910处理器上，并进行精度、性能等方面的调优。 目标学员 AI领域的开发者 课程目标 通过对教材的解读，使学员能够结合教材+实践，迁移自己的训练脚本到昇腾平台上进行训练。来自：百科![]()
灵活 支持多种主流开源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。 支持专属资源独享使用。 支持自定义镜像满足自定义框架及算子需求。 AI开发平台ModelArts来自：百科![]()
华为云计算 云知识 AI开发平台ModelArts AI开发平台ModelArts 时间：2020-12-08 09:26:40 AI开发平台 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按来自：百科![]()
场景下的AI开发需求。3. 端到端全栈AI开发、优化、推理部署能力：Apulis AI Studio提供了 数据管理 与处理、模型开发与优化、模型部署与应用等端到端全栈AI开发、优化、推理部署能力，可以帮助用户完成整个AI开发流程。4. 底层硬件资源异构化：Apulis AI Stu来自：专题
