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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
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交通视频算法车辆检测精准，输出指标精度高，车流统计准确率98%以上 鲁棒性强 对复杂场景具有较强的鲁棒性，能应对场景、天气、车型等因素变化 建议搭配使用 对象存储服务 OBS 人脸识别服务 智慧停车 交通视频分析服务能识别车牌、车型，为用户提供车位的全自动管理服务 优势 识别精准 交通视频算法能精确识别车型，并对车牌进行检测和识别来自：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![]()
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![]()
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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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![]()
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示搜索结果，如果系统未检测到声音，只需点击重试或者检查手机麦。 在线 语音识别 和离线语音识别哪个好？ 在线识别：使用云端引擎，更强的算力，识别率和鲁棒性更高，缺点是必须依赖于网络，时延较高。 离线识别：使用本地引擎，算力和模型大小有限，通常都基于具体的业务场景定制，语料覆盖和泛化能来自：专题![]()
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连接云手机。 云手机的IP可以更换吗？ 云手机的公网IP和私有IP都是购买时随机分配的，不可以更换。 云手机支持人脸识别吗？ 因云手机不支持摄像头功能，所以无法人脸识别。 云手机支持摄像头吗？ 由于云手机合规要求，不支持SIM卡、手机号码、短信、摄像头等相关功能。 如何在单台云手机中安装APP？来自：专题
