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禁有效识别入园人员身份，可疑人员、突发事件快速响应，提前预警，同时可通过一键报警装置实现危险警情一键上报。 教学活动区域态势感知功能，通过预集成危险行为检测智能算法，防止孩子活动时意外情况的发生。操场区域因为范围广，人数多，老师无法照看到所有小朋友，全景监测功能很好的解决了这一问题，帮助老师照看操场上每一位孩子。来自：云商店systemctl enable php-fpm • 修改Nginx配置文件以支持PHP； • 执行（service nginx reload）命令，重新载入nginx的配置文件。 • 依次执行以下命令，安装PHP 7和一些所需的PHP扩展； rpm -Uvh https://mirror.webtatic来自：专题
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全球首个精度超过传统数值预报方法的AI预测模型，预测速度提升10000倍 了解详情 盘古NLP大模型 业界首个超千亿参数的中文预训练大模型，利用大数据预训练、对多源丰富知识相结合，并通过持续学习吸收海量文本数据，不断提升模型的效果。 了解详情 盘古CV大模型 基于海量图像、视频数来自：专题利用大数据分析，轻松实现精准营销，及时了解用户需求，推荐引擎、画像分析等数据运营助力业务飞速发展，有效减少运营成本。 快速部署 无需等待硬件，使用预集成模板实现分钟级快速建站，提供一站式的开发和部署环境，帮助企业构建移动电商并快速上线，抢占市场先机。 华为云 面向未来的智能世界，数字化是来自：百科
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人员轨迹管理，事件报警管理等功能。从而把被动监控变为主动分析与预警，在园区、住宅、商场和超市等视频监控场景实时感知异常事件，实现事前布防、预判，事中现场可视、集中指挥调度，事后可回溯、取证等业务优势。 文字识别 商用文字识别（OCR）场景下，如单据、发票和回执的文字识别，对数据安全性和应用的性能要求非常高。来自：百科![]()
类型的标注作业，单击操作列的“智能标注”启动智能标注作业。 3.在弹出的“启动智能标注”对话框中，选择智能标注类型，可选“主动学习”或者“预标注”。 4.完成参数设置后，单击“提交”，即可启动智能标注。 5.在标注作业列表中，单击标注作业名称进入“标注作业详情”页。 6.在“数据来自：专题![]()
您的使用场景和并发需求。 如何提高识别速度？ 识别速度与图片大小有关，图片大小会影响网络传输、图片base64解码等处理过程的时间，因此建议在图片文字清晰的情况下，适当压缩图片的大小，以便降低图片识别时间。推荐上传JPG图片格式。 根据实践经验，一般建议证件类的小图(文字少)在1来自：专题![]()
FunctionGraph 常见问题 使用FunctionGraph是否需要开通计算、存储、网络等服务？ 用户使用FunctionGraph时，不需要开通或者预配置计算、存储、网络等服务，由FunctionGraph提供和管理底层计算资源，包括服务器CPU、内存、网络和其他配置/资源维护、代码部署、来自：专题![]()
游戏基础设施：实现游戏道具或装备资产化，用户可以参与游戏过程中获得奖励和现实收益，提升游戏互动性和沉浸感 游戏内容新创意：开放式场景，通过数字资产预判新游戏用户喜爱程度，有助于创新决策 增加用户粘性：游戏道具或IP周边用作奖励或者忠诚度机制来激励游戏玩家，增加用户粘性 营销 创新玩法为用户拉新、存留、营收提供巨大价值来自：专题![]()
Stack采用基于Docker的云原生架构，使得产品升级、版本变更、卸载以及安装更多应用变得更加便捷。5. 预配置和密码初始化：Elastic Stack已经完成了预配置和密码初始化，用户购买后即可自主使用，无需额外的配置和初始化工作。综上所述，Elastic Stack相比于来自：专题![]()
用户使用FunctionGraph时，不需要开通或者预配置计算、存储、网络等服务。 计算 函数工作流 functiongraph 使用FunctionGraph是否需要开通计算、存储、网络等服务？ 用户使用FunctionGraph时，不需要开通或者预配置计算、存储、网络等服务，由Funct来自：专题![]()
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内（具体请以各个服务API文档为准）。 文字识别如何提高识别速度？ 识别速度与图片大小有关，图片大小会影响网络传输、图片base64解码等处理过程的时间，因此建议在图片文字清晰的情况下，适当压缩图片的大小，以便降低图片识别时间。推荐上传JPG图片格式。根据实践经验，一般建议证件类的小图(文字少)在1M来自：专题![]()
1、业务整合审批流、信息流和决策流，让流程审批变成了有效的内部管控手段，为审批决策提供审批依据； 2、通过报表分析，高层能实时了解公司的经营数据，为审批决策及风险预判提供帮助； 3、所有数据线上化，未来数据来源都有迹可寻，推动数据分析自动化。 云市场商品 泛微e-office 泛微e-office是一款来自：云商店![]()
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同时避免过多的额外冷启动开销。 基于此，我们设计了一个高效、高密度的QoS感知调度系统JIAGU（甲骨），如图2所示。首先，我们设计了一种预决策调度，可以在低调度延迟的情况下做出准确的预测。在创建实例时，会对其部署后的性能进行预测，在不违反QoS的前提下，尽量提高实例的部署密度，来自：百科![]()
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