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通过 HiLens 管理控制台，将AI技能下发到集成Ascend芯片的智能小站，让边缘设备具备处理一定数据的能力，可应用于以下场景。 人脸识别闸机 基于人脸识别技术，实现园区进出门进行人脸识别，可实现刷脸进门、智慧打卡等。 车牌/车型识别 在园区、车库等进出口，对车辆进行车牌、车型识别，可实现特定车牌和车型的权限认证。来自：百科![]()
台实时查看。 人脸识别考勤门禁子系统 为规范学生出入教室，保证个人财产安全，并可对非法人员进行识别加强学校安全管理，我司采用人脸识别系统对学生进行身份识别及考勤以便于学校管理。学生刷脸即可对应刷开授权的教室门，并生成相应的刷卡信息数据传送到一卡通云平台。 人脸识别考勤机门禁一体机来自：云商店![]()
多协议支持：通过GB28181协议实现摄像设备管理、视频流收集传输。 AI应用：使用人脸识别、视频分析、ModelArts服务进行智能分析处理。 图2智慧城市安防 视频审核 提供视频推流，容量按需伸缩，可以快速部署互动直播平台，通过对接视频分析服务、人脸识别服务、内容检测等服务实现视频内容管理。 图3视频审核 华为云来自：百科![]()
更高。 RASR优势： 识别准确率：采用最新一代语音识别技术，基于DNN（深层神经网络）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领先地位。来自：百科![]()
自动触发偏离告警，确保巡更人员严格按照规划的巡更路线，保障园区安全。 便捷通行-人脸识别闸机代替保安岗，“无感知”畅行园区 方案特点： 1.5s内快速识别人脸与人脸库比对，实现1:N比对，快速通行 将人脸识别系统、闸机系统、报警系统、访客系统、HR系统等联动 客户价值： 实现了权限的来自：云商店![]()
EI Developer V2.0认证的人员 3、希望了解华为AI产品使用、管理和维护的人员 课程目标 完成该项目培训后，您将能够： 掌握神经网络基础理论 掌握图像处理理论和应用 掌握语音处理理论和应用 掌握自然语言处理理论和应用 了解华为AI发展战略与全栈全场景解决方案 了解ModelArts概览来自：百科![]()
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资源协调快-下 大型工程OA管理方案：组织全员内外协同，工程可控、资源协调快-上 相关推荐 神经网络介绍 排序策略:深度网络因子分解机-DeepFM 策略参数说明:核函数特征交互神经网络 排序策略-离线排序模型:AutoGroup GPU Ant8裸金属服务器使用Megatron来自：云商店![]()
PDF、OFD 文档中的文字识别成可编辑的文本，支持通用类识别、证件类识别、票据类识别、行业类识别、自定义定制模板识别等。 - 人脸识别服务 FRS： Face Recognition Service，能够在图像中快速检测人脸、分析人脸关键点信息、获取人脸属性、实现人脸的精确比对和检来自：百科![]()
云知识 任务调度器调度流程介绍 任务调度器调度流程介绍 时间：2020-08-19 09:58:46 昇腾AI软件栈任务调度器调度流程在神经网络的离线模型执行过程中，任务调度器接收来自离线模型执行器的具体执行任务，这些任务之间存在依赖关系，需要先解除依赖关系，再进行任务调度等步骤，最后根据具体的任务类型分发给AI来自：百科![]()
险与释放审核人力，提升效率。 产品优势： 1. 多模态审核：支持同时对视频字幕、声音与画面多维度智能核查； 2. 准确率高：采用深度卷积神经网络与海量训练数据，模型识别准确率高； 3. 识别速度快：实时对视频进行审核，快速识别视频违规项。 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业来自：百科![]()
本文为大家介绍办公楼宇智能解决方案的使用案例。 01 方案场景 02 方案组网 03 方案亮点 1、人脸识别，助力建设智慧办公楼 人脸通行：动态人脸检测，无感通行，便捷高效。 人脸考勤：免排队打卡，无感考勤，杜绝造假。 安全防控：机房、监控室陌生人脸识别告警，防止闯入。 2、智能入侵检测，低误报 区域入侵检测：草坪周来自：云商店![]()
实验指导用户完成基于华为昇腾 弹性云服务器 的目标检测应用。 实验目标与基本要求 ① 了解华为昇腾全栈开发工具MindStudio； ② 了解如何利用华为昇腾处理器加速神经网络推理应用； 实验摘要 1.准备环境 2.配置工程 3.编写代码 4.运行并验证 温馨提示：详情信息请以实验页面：https://lab.huaweicloud来自：百科![]()
实验指导用户完成基于华为昇腾弹性云服务器的图像分类应用。 实验目标与基本要求 1.了解华为昇腾全栈开发工具Mind Studio； 2.了解如何利用华为昇腾处理器加速神经网络推理应用； 实验摘要 1.准备环境 2.配置工程 3.关键代码补充 4.编译并查看结果 温馨提示：详情信息请以实验页面：https://lab来自：百科
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