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别、证件类识别、票据类识别、行业类识别、自定义定制模板识别等。 - 人脸识别服务 FRS： Face Recognition Service，能够在图像中快速检测人脸、分析人脸关键点信息、获取人脸属性、实现人脸的精确比对和检索。该服务可应用于身份验证、电子考勤、客流分析等场景。 -来自：百科来自：专题
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A工具支持组件的数量和检测算法，其二是应用程序引用开源软件的方式。 2. 因为SCA工具是根据样本组件特征来匹配被测程序中的特征来判断应用程序是否引用该组件的，因此支持组件的数量越多，那么检测率也就越高，支持的组件数量越少，越会导致检测遗漏；另外检测算法和特征设计是否合理也直接影来自：百科![]()
址和端口以供访问。 服务路由和负载均衡： 微服务引擎可以根据请求的参数和内容将请求路由到相应的服务实例，并使用负载均衡算法平衡不同服务实例的负载。 服务监控和追踪： 微服务引擎可以监控微服务的性能和状态，并提供实时的数据和警报，使得开发者可以及时发现和解决问题。 安全和认证： 微来自：专题![]()
舍就能了解食堂人流，选择用餐餐厅。校方也可以通过食堂人流量，实时追踪人员情况，便于疫情时期对学校食堂的管控。 02 项目亮点 1、头肩检测算法，高峰人流量也能精准统计 在餐厅出入口部署华为好望摄像机加载头肩检测算法，可实现最小32*32像素的小目标检测，即时在就餐高峰期，也能实现来自：云商店![]()
开发的自定义模型。 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![]()
基于历史数据学习与运维经验库，对异常事务智能分析给出可能原因。 业务实现 APM提供故障智能诊断能力，基于机器学习算法自动检测应用故障。当事务出现异常时，通过智能算法学习历史指标数据，多维度关联分析异常指标，提取业务正常与异常时上下文数据特征，如资源、参数、调用结构，通过聚类分析来自：百科![]()
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![]()
Store网站上选择自己的设备型号和场景需求，就能匹配到合适、高质量的算法，一键部署到设备上。Huawei HoloSens Store目前的算法在数量约40多个，机器视觉云服务总经理徐迎辉说，为了保证算法质量，Huawei HoloSens Store会通过刚需程度和成熟度严选算法的两大标准，使商城获得良性循环的基础。由此可见，华为的HoloSens来自：云商店![]()
云审计 服务主要功能特性 时间：2021-07-01 16:25:25 云审计服务主要功能特性包括： 1. 追踪器管理 免费使用，免费查询7天内事件； 创建多个追踪器，支持用户创建多个追踪器，提供给不同的用户使用。 2. 事件列表管理 支持查询7天内的事件； 可以通过事件周期、事件类型等多维度筛选事件列表。来自：百科![]()
华为好望商城丨算法商与集成商，跨产业链天堑的亲密握手 华为好望商城丨算法商与集成商，跨产业链天堑的亲密握手 时间：2021-02-19 11:40:22 云计算 对于算法提供商来说，算法工程化是一大难题。Huawei HoloSens Store的隐性价值则是从更深层次的算法开发赋能算法提供商。来自：云商店![]()
交通视频算法能自动识别车道信息，不需人工标记车道等信息 高并发性 支持千路视频实时分析 建议搭配使用 对象存储服务 OBS 信号灯控制 交通视频分析服务能实时或离线反映路面交通状况，为信号灯控制提供有效准确的实时交通信息，为城市道路管控带来便捷 优势 准确率高 交通视频算法车辆检测来自：百科![]()
金融：通用AI可以用于银行、证券、保险等金融机构的身份证、银行卡、合同等的识别和验证、人脸识别、身份验证等场景，提高安全性和客户体验。例如，使用文字识别 OCR 可以识别身份证、银行卡、合同等信息，并进行验证；使用人证核身 IVS 和人脸识别 FRS 可以进行人脸识别、身份验证等场景；使用 语音交互 SIS 和对话机器人来自：百科![]()
还是离线，华为云人脸识别服务 FRS 都能保证高性能、低延时、高吞吐的应用服务。 再次，华为云人脸识别服务 FRS 提供了丰富的功能和增值服务，满足了多种场景的需求。除了基本的人脸检测和人脸比对功能外，华为云人脸识别服务 FRS 还支持在海量图片特征库中进行人脸搜索，以及动作活体来自：百科![]()
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
