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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种AI技能。开发者也可自定义开发技能并发布到技能市场。来自：百科![]()
卡）。省去手动录入过程。 道路运输证识别 自动识别道路运输证的全部信息，一次扫描即可识别业户名称、道路运输证号、车辆号牌、车辆类型等全部信息。 车牌识别 自动识别图片中的车牌信息。 名片识别 自动识别名片中的信息，识别信息包括姓名、职位头衔、公司、部门、联系方式、地址、邮箱、传真来自：专题![]()
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![]()
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规的方式训练模型一个算法耗时长，准确率低。我们依托于预训练大模型、小样本学习等技术，可以对这种数据量小的城市问题进行模型训练学习。同时通过图像生成等数据增强技术，可以实现把白天的图像迁移成晚上，晴天的图像迁移成雨雾等，这样不仅提高了数据量储备，而且还可以让算法模型的准确率提升50来自：百科![]()
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目标检测技术在隐私合规检测领域的应用 深度学习中的目标检测，主要用于在视图中检测出物体的类别和位置，如下图所示。目前业界主要有YOLO [7]，SSD [8]和RCNN [9]三类深度学习算法。 以Faster RCNN为例，该算法是RCNN算法的演进。在结构上，Faster RCNN将特征抽取(feature来自：百科![]()
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。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
