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低时延场景 深度学习 机器学习中多层神经网络需要大量计算资源,其中训练过程需要处理海量的数据,推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中,FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗和低时延等优势,可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路,满足机器学习中海量计算和低来自:百科。这就意味着,开发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资源受限来自:百科
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烟火监测产品 烟雾火焰检测 烟雾火焰检测算法适用于室内、园区等低空场景, 采用自定义深度学习网络及区域回归算法,高效提取烟雾、明火火焰特征; 对低空场景中的烟雾火焰目标进行检测, 并定位目标在画面中的位置,进行及时有效的报警。 查看详情 煤气罐识别 煤气罐检测算法主要针对出现在监测视频画面中的限制区域进行煤气罐的检测来自:专题
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制的小事交给ModelArts Pro。 AI开发平台 ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。来自:百科析;如何基于历史数据学习与运维经验库,对异常进行智能分析并给出可能原因。 AOM 通过AI智能算法分析各类运维指标趋势变化,提前预测潜在异常,包括指标的增幅过高、规律变化等。 优势 场景智能识别:根据运维指标特征选择算法匹配,如状态跳变、周期异常等。 自适应算法:当出现过多告警时,自动调整算法参数抑制告警。来自:百科时间:2020-10-30 15:12:04 图像识别 ( Image Recognition ),基于深度学习和大数据,利用计算机对图像进行分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象的技术。基于深度学习技术,可准确识别图像中的视觉内容,提供多种物体、场景和概念标签,具备目标检测和属性识别等能来自:百科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 建议搭配使用来自:百科Service,简称G CS )提供云端基因测序解决方案,支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因测序场景。基因容器基于轻量级容器技术,结合大数据、深度学习算法,优化官方标准算法,为您提供灵活可定制的测序流程、秒极可伸缩的高可靠资源。 智能边缘平台(Intelligent EdgeFabric,简称IE来自:百科