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并有网络AI大神指导你完成从0到1的通关。本学习赛同步开启KPI异常检测、硬盘异常检测、日志异常检测三个赛道供自行选择，提交成绩过线的选手颁发华为NAIE认证的社会实践证书，予以成绩证明! 本赛道为硬盘异常检测赛道。硬盘生命周期通常为3~5年，在2~3年后故障率明显升高，导致换盘来自：百科![]()
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巡逻、人脸通行、一卡通行、智能考勤、访客管理、智慧停车、环境监控等校园服务。 -校园门禁 利用人脸检测和识别技术精确识别身份，快速返回识别结果；实现门禁更高的通行吞吐率、校园安全自动化管理。 -识别精准 识别算法鲁棒性强，复杂场景识别准确。 -超低时延 可毫秒级识别单张人脸。 -安全区域监控来自：百科![]()
评分代表命中某标签的概率，评分越高，表示越有可能命中当前标签。 生成图片标签 对图片进行人脸检测和分析，输出人脸在图像中的位置、人脸关键属性。若照片中存在多张人脸，则返回所有符合条件的人脸特征信息。图形化、无代码，轻松开发。 上传图片 未检测到人脸信息! 人脸识别结果 视频时序截帧 视频解析 可对视频按照时间计划来自：专题![]()
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，一键安装到端侧即可使用各来自：百科![]()
华为网络AI学习赛2021-KPI异常检测 华为网络AI学习赛2021-KPI异常检测 时间：2021-01-05 11:40:25 华为网络AI学习赛2021-KPI异常检测提供某运营商的KPI真实数据，参赛选手需要根据历史40天异常标签数据（训练数据集），训练模型并检测后续17天内各KPI（测试数据集）中的异常。来自：百科![]()
基于ModelArts实现人车检测模型训练和部署 基于ModelArts实现人车检测模型训练和部署 时间：2020-12-02 11:21:12 本实验将指导用户使用华为ModelArts预置算法构建一个人车检测模型的AI应用。人车检测模型可以应用于自动驾驶场景，检测道路上人和车的位置。 实验目标与基本要求来自：百科![]()
爬取的页面数）、网站响应速度、页面复杂度、网络环境等，通常扫描时长为小时级别，最长不超过24小时。 测试环境下，200个页面的网站完成一次全量扫描耗时约1个小时，这里仅供参考，请以实际扫描时间为准。 另外扫描的过程中会向网站发送一定数量的检测请求，可能会导致网站的负载小幅度增大。来自：专题![]()
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