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  • 准确率高 基于改进的深度学习算法,检测准确率高 处理速度快 基于大规模GPU集群,快速识别敏感信息 在线商城 智能审核商家/用户上传图像,高效识别并预警不合规图片,防止涉黄、涉暴、涉政敏感类图像发布,降低人工审核成本和业务违规风险 优势 准确率高 基于改进的深度学习算法,检测准确率高 处理速度快
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    限定1名老师)带队学生组队为团队。 【组队要求】 1、参赛人员需要在报名系统组队,队伍名称格式:队伍名称+赛题名称(名称后缀+校园或城市 选一); 2、所有参赛人员必须注册华为云大赛平台账号,奖项名单按照报名登记的团队信息所含账号为准,如果团队成员未在华为云注册账号,将被认为是无效队员,不会纳入团队名单
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    快速判断图片中是否有涉政敏感人物等信息 广告检测 可识别图像中的文字广告、维码、水印等有推广意图的广告图像 不良场景检测 准确识别抽烟、赌博、手术等容易引人反感的图像 产品优势 检测结果准 基于华为海量图片样本库,和自研的深度 图像识别 模型,识别准确率高,帮助企业客户减少人工审核成本 检测范围广
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    场景下使用对象存储服务。 立即学习 块存储服务EVS:云上坚实的数据底座 通过本课程的学习,用户将对云硬盘形成系统的理解,掌握云硬盘的相关知识及如何在对应的场景下使用云硬盘。 课程目标 通过学习本课程,对云硬盘有系统的了解,并掌握相关操作。 立即学习 内容分发网络 CDN :提升网络响应速度
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    体验 优势 准确率高 基于改进的深度学习算法,检测准确率高 快速迭代 持续快速的迭代文本词库,及时识别新型不合规内容 注册昵称审核 对网站的用户注册信息进行智能审核,过滤包含广告、反动、涉黄等内容的用户昵称 优势 准确率高 基于改进的深度学习算法,检测准确率高 海量词库 内置海量词库,支持各种匹配规则
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    华为云好望商城新型电警变道不打灯抓拍,利用人工智能AI智能算法在摄像机监测范围内检测抓拍变道不打灯违法行为。 商品介绍 变道不打灯抓拍算法的基本原理是采用深度学习算法,对路口场景中所有出现的车辆进行准确的检测与跟踪。当根据车辆的运行路线检测到车辆存在变道行为时,运用基于深度学习的细小目标检测算法定位车辆转向灯位置,进
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    GaussDB 学习 GaussDB学习 云数据库GaussDB,华为自主创新研发的分布式关系型数据库,具有高性能、高可用、高安全、低成本的特点,企业核心数据上云信赖之选。如何快速学习和了解GaussDB呢? 云数据库GaussDB,华为自主创新研发的分布式关系型数据库,具有高性能
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    1/Pi1实例,满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 G系列G3/G1提供多种显存,满足图形图像场景。P系列提供P2v/P1/Pi1实例,满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 生态优秀 完善的生态环境,全面支持多种GPU应用程序、深度学习框架。G系列支持OpenGL、
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    华为云计算 云知识 鲲鹏分布式存储的Ceph架构及存储场景分类 鲲鹏分布式存储的Ceph架构及存储场景分类 时间:2021-05-25 16:32:28 存储与备份 鲲鹏分布式存储的Ceph架构及存储场景分类如下图。 Object:有原生的API,而且也兼容Swift和S3。 Block:精简配置、快照、克隆。
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    2、更智能:可实现对高空抛物的实时检测和自动告警,显示落物轨迹并将相关视频和图像进行保存 3、更精准:通过深度学习算法可克服日夜光照、水雾、阴影、飞鸟等影响 4、更人性:交互式操作,简单易懂,安装方便 5、易扩展:可随需进行算法升级和能力扩展 6、范围广:可检测大范围的建筑物,即能检测因建筑物过大而在监控
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    时间:2021-01-05 09:37:46 视频监控 视频检测 商品说明 发布时间:2020/08/28 11:22:33 商品场景:服务 医疗 餐饮 园区 算法分类:物品检测 规格说明:算力:1 TOPS;内存:500 MB;Flash:80 MB; SDC OS软件版本:HoloSens SDC 8
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    区域的人员进行倒地检测,算法采用机器视觉图像感知技术,通过计算机视觉技术及深度学习技术,对人员的精确检测跟踪,实现对人体倒地检测分析检测。 商品介绍 针对出现在视频画面中特定区域的人员进行倒地检测,算法采用机器视觉图像感知技术,通过计算机视觉技术及深度学习技术,对人员的精确检测、
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    华为云计算 云知识 第范式(2NF)的理解 第范式(2NF)的理解 时间:2021-06-02 14:18:06 数据库 第范式强调的是完全函数依赖。 第范式(Second Normal Form, 2nd NF)是指每个表必须有主关键字(Primary key),其他数
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    手把手教你玩转 人脸识别 ,初探深度学习。 课程简介 本课程主要内容包括:人脸识别原理、机器如何提取图像的特征。 课程目标 通过本课程学习,了解机器学习的方法及快速掌握人脸识别应用。 课程大纲 第1节 机器学习内容回顾 第2节 机器是如何进行图像分类 第3节 图像的特征提取 第4节 初探深度学习 第5节
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    习相关算法。 课程简介 本课程将会讲解机器学习相关算法,包括监督学习,无监督学习,集成算法等。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、掌握有监督学习,包括线性回归,逻辑回归,KNN,朴素贝叶斯,SVM,决策树等算法的基础知识及应用。 2、掌握集成算法包括Bagging及boosting算法的基础知识及应用。
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