- ai技術(shù)的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用 內(nèi)容精選 換一換
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Computing)技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)成為當(dāng)今科技領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一。AIGC技術(shù)的發(fā)展可以追溯到人工智能和圖形計(jì)算兩個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展歷程。人工智能技術(shù)的興起,使得計(jì)算機(jī)能夠模擬人類的智能行為,而圖形計(jì)算技術(shù)的進(jìn)步,則賦予了計(jì)算機(jī)處理視覺信息的能力。這兩者的結(jié)合,為AIGC技術(shù)的誕生提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。來自:百科計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的方法以及應(yīng)用場景。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、掌握數(shù)字圖像的基礎(chǔ)知識(shí)和變換方法。 2、掌握圖像分類技術(shù)的原理和應(yīng)用場景。 3、掌握目標(biāo)檢測技術(shù)的原理和應(yīng)用場景。 4、掌握圖像分割技術(shù)的原理和應(yīng)用場景。 5、掌握視頻處理的技術(shù)原理和應(yīng)用場景。 課程大綱來自:百科
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是指在計(jì)算機(jī)及計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中確認(rèn)操作者身份的過程,從而確定該用戶是否具有對某種資源的訪問和使用權(quán)限,進(jìn)而使計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的訪問策略能夠可靠、有效地執(zhí)行,防止攻擊者假冒合法用戶獲得資源的訪問權(quán)限,保證系統(tǒng)和數(shù)據(jù)的安全,以及授權(quán)訪問者的合法利益。對稱加密算法和非對稱加密算法都可以實(shí)現(xiàn)身份認(rèn)證。來自:百科化,政治的發(fā)展。城市的安全穩(wěn)定,離不開高效的應(yīng)急管理系統(tǒng)。 當(dāng)前,應(yīng)急管理系統(tǒng)存在兩個(gè)問題: 第一, 應(yīng)急管理工作中有一個(gè)很重要的需求就是可視化管理,而可視化主要依賴于視頻監(jiān)控系統(tǒng),傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控手段主要用于監(jiān)視、錄像和回放,不能充分挖掘視頻監(jiān)控技術(shù)在應(yīng)急管理工作中的應(yīng)用效果,這來自:云商店
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無監(jiān)督學(xué)習(xí) - 關(guān)聯(lián)規(guī)則 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致力于讓云無處不在,讓智能無所不及,共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊一元域名華為 云桌面來自:百科深度學(xué)習(xí):IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場景開發(fā),融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向,向您展示AI與IoT融合的場景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 搭建到智能算法應(yīng)用,并實(shí)現(xiàn)售賣來自:百科輯的實(shí)現(xiàn)。 4.靈活的流量控制 華為云API網(wǎng)關(guān)APIG的流控策略有效避免了惡意用戶的攻擊,保護(hù)后端應(yīng)用的穩(wěn)定性與安全性。 總結(jié):華為云APIG + 華為云FunctionGraph,為AI開發(fā)注入新活力 AI應(yīng)用開發(fā)時(shí)代,華為云API網(wǎng)關(guān)APIG與華為云 函數(shù)工作流 Functi來自:百科服務(wù),使用嵌入網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗(yàn)的訓(xùn)練平臺(tái)輸入數(shù)據(jù),快速完成模型的開發(fā)和訓(xùn)練,形成精準(zhǔn)的模型,用于應(yīng)用服務(wù)開發(fā) 優(yōu)勢 網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗(yàn)嵌入、助力開發(fā)者快速完成模型開發(fā)訓(xùn)練 NAIE訓(xùn)練平臺(tái)預(yù)置多種預(yù)集成通信模型服務(wù),Zero編碼,讓開發(fā)者無須AI經(jīng)驗(yàn)也可快速完成網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域模型的開發(fā)和訓(xùn)練 向?qū)介_發(fā)提升模型開發(fā)效率,開放協(xié)同支持多框架來自:百科戶提供更精細(xì)化的緩存管理。 CDN 緩存時(shí)間會(huì)對“回源率”產(chǎn)生直接的影響。若CDN緩存時(shí)間較短,CDN邊緣節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)會(huì)經(jīng)常失效,導(dǎo)致頻繁回源,增加了源站的負(fù)載,同時(shí)也增大的訪問延時(shí);若CDN緩存時(shí)間太長,會(huì)帶來數(shù)據(jù)更新時(shí)間慢的問題。開發(fā)者需要增對特定的業(yè)務(wù),來做特定的數(shù)據(jù)緩存時(shí)間管理。來自:百科
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