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0系列课程。计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一，它衍生出了一大批快速发展且具有实际作用的应用，包括 人脸识别 、图像检测、目标监测以及智能驾驶等。这一切本质都是对图像数据进行处理，本课程就图像处理理论及相应技术做了介绍，包括传统特征提取算法和卷积神经网络，学习时注意两者的区别。 目标学员来自：百科
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镜像 传统企业已有的众多单体应用，需要结合企业应用架构的演进路线，按照“云化路径”分类及其特征，围绕目标应用展开细化的应用迁移分析和设计。 针对传统本地化部署的应用，可以采用“保持不变”或“日落下线”的策略，不必投入过多成本。 针对云使能(Cloud-Enable)这一类型应用，来自：百科来自：百科
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。 时序分析 物联网数据具备的显著时序特征：按照时间维度上报、存储、查询数据。基于物联网数据的这些特征，华为云IoT数据分析服务提供时序数据洞察工具explorer，提供了开箱即用的时序洞察能力，无需任何开发。 基于统一的资产模型进行洞察探索，无需编码或数据准备，提升洞察效率；来自：百科![]()
露。 防页面篡改 政企事业单位公信力高、影响力大，一旦遭遇网页恶意篡改，网站上内容可能会涉及侵权或者被植入违法内容，对政企事业单位的形象造成严重的打击和伤害。 政企事业单位公信力高、影响力大，一旦遭遇网页恶意篡改，网站上内容可能会涉及侵权或者被植入违法内容，对政企事业单位的形象造成严重的打击和伤害。来自：专题![]()
四个特点： “大”即物联网数据体量大，我们经常听到的一个经典的案例，即GE发动机有成百上千个传感器，毫秒级频度产生各种数据。一次飞机的飞行就可以超过1TB的数据量。很多工业场景产生的数据量可能会更大。 “小”即物联网数据的价值密度小，或者也可以理解为要从海量的数据中找到价值的信息是一个比较难的事情。来自：百科![]()
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。 多种识别模式：支持多种实时语音转写模式，如流式识别来自：百科![]()
故，X死X伤。 疲劳驾驶和酒驾目前已经成为高速上的头号杀手，根据相关数据统计： ▸每年由酒后驾车引发的交通事故达数万起；而造成死亡的事故中50%以上都与酒后驾车有关； ▸每年因疲劳驾驶引发的事故，致9万多人死亡或重伤，高速路上20%的事故都是因为疲劳驾驶。 触目惊心的数字，深深的来自：百科![]()
安全云脑 _综合态势大屏 安全云脑_综合态势大屏 在现场讲解汇报、实时监控等场景下，为了获得更好的演示效果，通常需要将安全云脑服务的分析结果展示在大型屏幕上。 安全云脑默认提供一个综合感知态势大屏，可以还原攻击历史，感知攻击现状，预测攻击态势，为用户提供强大的事前、事中、事后安全管理能力，实现一屏全面感知。来自：专题![]()
使用 DLI 进行电商BI报表分析 电商实时业务数据分析 使用DLI帮助电商平台统计实时访问数据量、订单数、人数等指标，从而在显示大屏上实时展示相关数据，及时了解数据变化，调整营销策略。 使用DLI帮助电商平台统计实时访问数据量、订单数、人数等指标，从而在显示大屏上实时展示相关数据，及时了解数据变化，调整营销策略。来自：专题![]()
边缘车辆识别：分析边缘节点上的RTSP视频流，检测视频中出现的车辆或车牌信息。 入侵检测 云上入侵检测：分析华为云上的VIS视频流，当有目标闯入您设置的禁止线或禁止区域时，向应用触发告警。 边缘入侵检测：分析边缘摄像头输出的RTSP视频流，当有目标闯入您设置的禁止线或禁止区域时，向应用触发告警。 华为云 面来自：百科![]()
朱安东 朱安东表示：“AIGC正逐渐在千行百业生根发芽，并且快速成为了行业中重要的生产力工具。伴随着AIGC大模型以及领域专家类型的中小模型的快速演进，引发了海量AI推理、大模型托管以及底层强大算力的诉求。 然而，要想实现AI扎根千行百业、实现“AI everywhere”的最终目标，我们仍然有很长的路要走。”来自：百科![]()
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。 什么是华为云Astro大屏应用盘古助手？ 华为云Astro大屏应用盘古助手是由华为研发的基于盘古大模型的AI助手，它能够快速生成转换器代码，帮助您将数据接入大屏，并擅长回答各类通用问题。无论是编程、技术咨询还是其他领域的问题，华为云Astro大屏应用盘古助手都能为您提供准确、逻辑性强且友好的回复。来自：百科![]()
业务需求。典型案例如下表所示。 典型行业 设备特征 技术关注点 智慧抄表 接入设备数量多、电量有限、设备常常分布在地上或地下多个区域，要求有信号覆盖。 设备数量多，接入成本要低，自身硬件资源有限，要求设备网络要深度覆盖，低功耗，数据量较少。 智慧园区 应用子系统多、设备传感器种类来自：百科![]()
一探究竟吧。 数据集的选择与准备 机器学习中的传统机器学习和深度学习都是数据驱动的研究领域，需要基于大量的历史数据对模型进行训练，再使用模型对新的数据进行推理和预测，因此数据是机器学习中的关键要素之一。 MNIST数据集是目前手写数字识别领域使用最为广泛的公开数据集，大部分识别算来自：百科
