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- 深度學習相似度檢測算法 內容精選 換一換
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二進制SCA工具如何實現該功能： 要實現Linux內核裁剪場景下的已知漏洞精準檢測，二進制SCA工具必須在原來檢測開源軟件名稱和版本號的基礎上，需要實現更新細顆粒度的檢測技術，基于源代碼文件顆粒度、函數顆粒度的檢測能力，從而實現裁剪場景下已知漏洞的精準檢測，即可以知道哪些代碼被編譯到最終的二進制文件中，哪些來自：百科
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使用人臉檢測與比對功能，可進行身份核實，適用于機場、海關等人證合一驗證場景。 圖1身份驗證 電子考勤 人臉檢測及比對功能適用于客戶企業(yè)對員工進行電子考勤，也可協助企業(yè)客戶做安防監(jiān)控。 圖2電子考勤 軌跡分析 人臉搜索服務可檢索出圖庫中與輸入人臉最相似的N張人臉圖片及相似度。根據返來自：百科
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驗，加深地對深度學習建模流程的理解與熟悉度。 目標學員 需要掌握人工智能技術，希望具備及其學習和深度學習算法應用能力，希望掌握華為人工智能相關產品技術的工程師 課程目標 學完本課程后，您將能夠：描述深度學習框架是什么；列舉主流深度學習框架有哪些；了解Pytorch的特點；了解TensorFlow的特點；區(qū)別TensorFlow來自：百科![]()
16:17:01 視頻檢測 視頻監(jiān)控 華為云好望商城壓板狀態(tài)智能檢測識別主要應用于電廠,變電站,等場所,利用智能攝像機的前端AI技術對工作現場的視頻進行實時分析,自動檢測壓板投退狀態(tài)并實時反饋,為安監(jiān)人員進行現場監(jiān)督提供技術保障。 商品介紹 基于大規(guī)模壓板圖片數據檢測訓練，將算法加載到攝像機來自：云商店![]()
針對園區(qū)、廠房、倉庫等室內場景中的火焰和煙霧進行檢測，為室內消防監(jiān)管提供預警手段?？梢詷O大地提高園區(qū)、倉庫、廠房等室內消防管理的效率，可以更及時的發(fā)現火災隱情。 立即購買 煙火監(jiān)測產品 煙霧火焰檢測 煙霧火焰檢測算法適用于室內、園區(qū)等低空場景， 采用自定義深度學習網絡及區(qū)域回歸算法，高效提取煙霧、明火火焰特征；來自：專題![]()
0系列課程。計算機視覺是深度學習領域最熱門的研究領域之一，它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實際作用的應用，包括 人臉識別 、圖像檢測、目標監(jiān)測以及智能駕駛等。這一切本質都是對圖像數據進行處理，本課程就圖像處理理論及相應技術做了介紹，包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經網絡，學習時注意兩者的區(qū)別。 目標學員來自：百科![]()
應用解決方案 安全帽檢測智能視頻解決方案 為解決這一系列問題，博思廷與華為聯合推出了安全帽檢測智能視頻解決方案，采用深度學習的博思廷高精度智能算法內嵌至華為軟件定義攝像機中，對檢測區(qū)域內的施工、工作人員是否佩戴安全帽（支持紅色、藍色、黃色、白色等多種顏色）進行檢測，當有人員未佩戴安來自：云商店![]()
ModelArts支持應用到圖像分類、物體檢測、視頻分析、 語音識別 、產品推薦、異常檢測等多種AI應用場景。 圖1 ModelArts架構 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數據預處理及半自動化標注、大規(guī)模來自：百科![]()
工程師小張&小李：“華為和博思廷的高空拋物檢測解決方案可幫助物業(yè)及業(yè)主提供高空拋物事后追溯和取證的相關信息，同時起到一定的震懾作用。在結合物業(yè)對高空拋物危害性的反復宣傳，起到事前預防的作用，這樣雙管齊下一定能切實的為和諧的小區(qū)環(huán)境發(fā)揮價值。” 物業(yè)經理：“高空拋物的速度都很快的，你們的攝像機抓取的準確度如何？”來自：云商店![]()
15:59:32 內容簡介： 將介紹人工智能基本知識體系，機器學習、深度學習、強化學習基礎與實踐。時空預測問題的AutoML求解— Hands on Vega：基于AIOPS平臺，利用AutoDL技術開發(fā)硬盤異常檢測模型。以及中軟宅客學院在線平臺網絡人工智能課程介紹及7天實戰(zhàn)、人才測評。來自：百科![]()
生；及時發(fā)現改進點。 2、提升顧客信賴度：后廚可視，讓顧客可以放心吃，安心吃。 3、廚房重點區(qū)域無死角監(jiān)控：安裝華為HoloSens SDC攝像機對廚房重點區(qū)域進行視頻監(jiān)控。 基于華為HoloSens SDC攝像機裝載安徽水天公司的智能算法，可實現： 廚師帽識別：對進出后廚活動的來自：云商店![]()
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敏感度分析 不同特征范圍下的準確率 將圖片根據特征值，如亮度、模糊度等劃分為幾個部分，分別測試幾個部分的精度然后繪圖。 特征分布 圖片特征值的分布圖。 值敏感度 展示不同類別數據在不同特征值范圍內的F1值 ，用于判別模型對哪個特征范圍內的圖片效果較好。 物體檢測 物體檢測評估指標說明來自：百科![]()
爬取的頁面數）、網站響應速度、頁面復雜度、網絡環(huán)境等，通常掃描時長為小時級別，最長不超過24小時。 測試環(huán)境下，200個頁面的網站完成一次全量掃描耗時約1個小時，這里僅供參考，請以實際掃描時間為準。 另外掃描的過程中會向網站發(fā)送一定數量的檢測請求，可能會導致網站的負載小幅度增大。來自：專題
