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者还得有一套对应的推理框架才能真正实现AI与IoT设备的结合。 另外,目前深度学习虽然可以在很多领域超越传统算法,不过真正用到实际产品中却要面临计算量大,内存占用高,算法延时长的问题,而IoT设备又往往有算力低、内存小及实时性要求高的特点。因此针对IoT资源受限的问题,AI模型的来自:百科
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时间:2020-12-14 16:36:37 手把手教你玩转人脸识别,初探深度学习。 课程简介 本课程主要内容包括:人脸识别原理、机器如何提取图像的特征。 课程目标 通过本课程学习,了解机器学习的方法及快速掌握人脸识别应用。 课程大纲 第1节 机器学习内容回顾 第2节 机器是如何进行图像分类来自:百科区域信控优化 通过掌握城市交通历史通行规律,并实时感知机动车、非机动车、行人交通情况,采用AI 图引擎 技术、路口自适应训练算法、干线协调算法、场景化子区优化策略算法等,实现点-线-面信号配时优化,提升交通效率,保障通行 区域联动优化:从单路口信号灯控制、干线协调优化,到区域内多个相邻来自:百科
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? · 如何让自动驾驶车辆针对紧急场景,做到毫秒级的响应? 服务优势 · 提供高精度定位及地图服务; · 多源融合感知,智能化算法检测道路交通事件(算法云端训练、边缘执行),有效实时提供碰撞告警,红绿灯相位推送,车流量感知及控制等智能服务; · 提供高可靠低时延通信。 设备接入服务 IoTDA来自:专题