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運(yùn)維效率。 工業(yè)視覺(jué) 傳統(tǒng)的工業(yè)制造主要采用人工肉眼檢測(cè)產(chǎn)品的缺陷,不僅使得檢測(cè)產(chǎn)品速度慢、效率低下,而且在檢測(cè)過(guò)程中容易出錯(cuò),導(dǎo)致誤檢、漏檢等問(wèn)題?;?span style='color:#C7000B'>機(jī)器視覺(jué)的質(zhì)檢方案,通過(guò)云端建模分析與邊緣實(shí)時(shí)決策的結(jié)合,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)視覺(jué)檢測(cè),提升產(chǎn)品質(zhì)量。 優(yōu)勢(shì): 高效:云端已訓(xùn)練的視覺(jué)模型來(lái)自:百科
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,聚類,回歸,異常檢測(cè)等算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出,可加載到規(guī)則引擎,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警 生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料數(shù)據(jù),對(duì)生產(chǎn)所需物料進(jìn)行準(zhǔn)確分析預(yù)估,降低倉(cāng)儲(chǔ)周期,提升效率 優(yōu)勢(shì) 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)界時(shí)間序列算法模型,并結(jié)合華為供應(yīng)鏈深度優(yōu)化 一鍵式發(fā)布 機(jī)器學(xué)習(xí)、推理平臺(tái)預(yù)集來(lái)自:百科
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