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通过全域感知服务，原来需要人工巡检的发现的问题，现在都可以用AI感知来替代，而且准确性还能提升。城市治理中的事项类别非常多，但很多事件的数据量很少，用常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来自：百科
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0系列课程。本课程将主要讲述为什么是深度学习框架、深度学习框架的优势并介绍二种深度学习 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下来会结合代码详细讲解TensorFlow 2的基 础操作与常用模块的使用。最后将通过基于TensorFlow的MNIST手写体数字的实 验，加深地对深度学习建模流程的理解与熟悉度。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![]()
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的有效期不能重复。详细信息请参考带宽加油包简介和购买带宽加油包。 带宽与上传下载速率是什么关系？ 带宽单位用bps(bit/s)，表示每秒钟传输的二进制位数。下载速率单位用Bps(Byte/s)表示，表示每秒钟传输的字节数。 1Byte（字节）=8bit（位），即下载速率=带宽/8来自：专题![]()
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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：通过深度学习等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来自：云商店![]()
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