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EI Developer V2.0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。来自：百科![]()
內容共享：支持自定义分辨率180-1080P的屏幕內容共享，支持主辅流等模式 美颜：免费提供基础美颜功能。支持与短视频SDK 协同使用，获得基于人脸识别技术的 AI 美颜、美妆、绿幕抠图等特效能力 实时监测：完善的通话记录和会话级实时QoS统计，通话质量透明可见，随时掌握使用情况 自定义来自：百科![]()
安防需求。 使用IEF可以在边缘节点实时预处理视频，边缘节点处理后的视频数据回传到云端，在云端使用VAS视频分析、机器学习等分析服务实现人脸识别，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，实现事前布来自：百科![]()
端开发人员快速完成集成及开发测试。 2 相关术语 2.1 人脸特征 可以从个体的人脸信息中提取出的有区别的、可重复的特征信息，从而达到个体自动识别的目的。 2.2 人脸识别 以人脸特征作为识别个体身份的一种个体生物特征识别方法。其通过分析提取用户人脸图像数字特征产生样本特征序列，并将该样本特征序列与已存储的来自：云商店![]()
展的必然趋势。 AI和IoT相互交融产生的魔力，让许多智能产品及智能应用成为无穷想象的“潜力股”。比如智能音箱中的语音唤醒，家庭监控里的人脸识别，可穿戴设备上的AI计步等等，已经验证物联网产品融入人工智能，升级成了智能设备后的“威力”。 但，物联网AI 开发者的“痛”，你遇到过么？来自：百科![]()
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在5G时代企业与消费者之间从单触点进化到去中心化的全触点，企业与用户的互动从定期通过屏幕交流演变为时刻互联的体验。5G的超高网络稳定性及低延迟能够确保线下门店的人脸识别、AR/VR、室内精准导航等沉浸式体验应用的畅快交互。 无处不在互联的“场”，精准引流 5G提供的海量连接、高带宽快传输能力保证海量设备的同时接入并保持实时在线互联来自：百科![]()
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求配置不同的规格。 了解更多 边缘镜像概述 镜像是一个包含了软件及必要配置的实例模版，包含操作系统或业务数据，还可以包含应用软件（例如数据库软件）和私有软件。 镜像是一个包含了软件及必要配置的实例模版，包含操作系统或业务数据，还可以包含应用软件（例如数据库软件）和私有软件。 了解更多来自：专题![]()
对媒体视频中的公众人物进行分析，准确识别视频中出现的政治人物、影视明星等名人 优势 简单易用 操作简单，输入视频即可得到人物分析结果 准确识别 基于深度学习的人脸识别，自动识别视频中出现的政治人物、影视明星等名人 快速高效 适用于多种视频编码格式，快速分析视频人物，提高用户浏览效率 建议搭配使用 对象存储服务OBS来自：百科![]()
发的自定义模型。 技能开发完成后可发布到技能市场或直接部署到端侧设备。 2.技能市场 技能市场预置了丰富了AI技能：人形检测、人脸检测、人脸识别、人脸属性检测、客流统计、疲劳驾驶、异常声音检测（例如哭声检测）、车牌识别，且后续将继续增加其他技能。普通用户可自行挑选并订购所需技能，来自：百科
