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)添加進(jìn)虛擬接口的遠(yuǎn)端子網(wǎng)中,然后使用虛擬機(jī)ping虛擬接口的本端網(wǎng)關(guān)IP地址進(jìn)行測(cè)試。 如果測(cè)試不通,則需檢查華為云的配置: 1、虛擬機(jī)是否在虛擬網(wǎng)關(guān)所選的VPC內(nèi)。 2、虛擬機(jī)IP是否在虛擬網(wǎng)關(guān)配置的本端子網(wǎng)網(wǎng)段范圍內(nèi)。 3、安全組策略和ACL是否放通虛擬機(jī)到虛擬接口本端網(wǎng)關(guān)的地址。 云專線上行和下行帶寬大小是不是一致的?來(lái)自:專題發(fā)生人為誤刪除、文件故障等事件時(shí),可將數(shù)據(jù)恢復(fù)到任意備份時(shí)間點(diǎn)。 什么是混合云備份 當(dāng)發(fā)生數(shù)據(jù)中心級(jí)別的災(zāi)難或者光纖網(wǎng)絡(luò)故障等事件時(shí),可以在公有云上通過(guò)備份數(shù)據(jù)快速創(chuàng)建云服務(wù)器,縮短業(yè)務(wù)中斷時(shí)間。同時(shí)可以根據(jù)需要,將備份 數(shù)據(jù)復(fù)制 至其他區(qū)域,實(shí)現(xiàn)云上業(yè)務(wù)快速部署 云備份視頻教程 云來(lái)自:專題
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當(dāng)前,應(yīng)急管理系統(tǒng)存在兩個(gè)問(wèn)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,這樣就不能對(duì)潛在危險(xiǎn)源發(fā)掘。在預(yù)防風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生方面,達(dá)不到提前識(shí)別、上報(bào)風(fēng)險(xiǎn)的效果。來(lái)自:云商店Core強(qiáng)大計(jì)算吞吐量的需求。同時(shí)DVPP也可以完成圖像的裁剪與縮放。 上圖展示了一種典型改變圖像尺寸的裁剪和補(bǔ)零操作,VPC在原圖像中取出的待處理圖像部分,再將這部分進(jìn)行補(bǔ)零操作,在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算過(guò)程中保留邊緣的特征信息。補(bǔ)零操作需要用到上、下、左、右四個(gè)填充尺寸,在補(bǔ)零區(qū)域中進(jìn)行圖像邊緣擴(kuò)充,最后得到可以直接計(jì)算的補(bǔ)零后圖像。來(lái)自:百科
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現(xiàn)有機(jī)器視覺(jué)學(xué)習(xí)技術(shù)通常依賴于大規(guī)模精確標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在典型實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下設(shè)計(jì)和訓(xùn)練的人工智能模型,在行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景變換時(shí),容易導(dǎo)致系統(tǒng)性能急劇下降。本課程將從弱監(jiān)督視覺(jué)理解的角度,介紹在降低模型對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。 課程簡(jiǎn)介 本課程介紹了在降低模型對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。來(lái)自:百科1、創(chuàng)建用戶組并授權(quán) 在 IAM 控制臺(tái)創(chuàng)建用戶組,并授予云備份只讀權(quán)限“CBR ReadOnlyAccess”。 2、創(chuàng)建用戶并加入用戶組 在IAM控制臺(tái)創(chuàng)建用戶,并將其加入1中創(chuàng)建的用戶組。 3、用戶登錄并驗(yàn)證權(quán)限 新創(chuàng)建的用戶登錄控制臺(tái),切換至授權(quán)區(qū)域,驗(yàn)證權(quán)限: 在“服務(wù)列表”中選來(lái)自:專題電瓶車起火事件時(shí)有發(fā)生,為保證樓宇公共安全,禁止電瓶車進(jìn)入,該產(chǎn)品采用AI智能算法,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過(guò)深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)電瓶車檢測(cè)功能。 電梯內(nèi)電瓶車檢測(cè)商品介紹: 應(yīng)用場(chǎng)景: 隨著電瓶車越來(lái)越受歡迎,電瓶車起火事件也時(shí)有發(fā)生。特別當(dāng)電瓶車被放置在樓道、室內(nèi)等封閉狹窄的環(huán)境內(nèi),更容易導(dǎo)致火災(zāi)的發(fā)生。雖然已有相來(lái)自:云商店15:29:16 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型服務(wù)器的黑白圖像上色項(xiàng)目,并部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型 彈性云服務(wù)器 完成黑白圖像上色應(yīng)用開發(fā),通過(guò)該實(shí)驗(yàn)了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運(yùn)行的一般過(guò)程和方法。 基本要求: 1. 對(duì)來(lái)自:百科智慧園區(qū) 便捷預(yù)約:結(jié)合Welink等APP可隨時(shí)隨地一鍵預(yù)約。訪客和業(yè)主都可以預(yù)約 智能啟動(dòng):會(huì)議前提前啟動(dòng)空調(diào)、燈光、窗簾等。 人臉識(shí)別 :人臉識(shí)別實(shí)現(xiàn)智能簽到,自動(dòng)開門等。 智能投票:支持多種投屏,手機(jī)電腦無(wú)線投屏,免除有線接入和各種轉(zhuǎn)接頭煩惱。 在線會(huì)議:支持遠(yuǎn)程會(huì)議,遠(yuǎn)在世界各地也能身臨其境。來(lái)自:云商店將多個(gè)攝像頭識(shí)別出的同個(gè)人臉或者車輛,協(xié)同分析來(lái)還原行人或者車輛的前進(jìn)路徑。 人臉檢索 在監(jiān)控中通過(guò)人臉識(shí)別園區(qū)指定人臉,可用于黑名單識(shí)別等。 異常聲音檢測(cè) 檢測(cè)到玻璃破碎、爆炸聲等異常聲音時(shí),上報(bào)告警。 入侵檢測(cè) 在監(jiān)控指定區(qū)域檢測(cè)到人形時(shí),發(fā)出告警。 商超智能監(jiān)控 商超場(chǎng)景適用的終端設(shè)備包括 HiLens來(lái)自:百科自2021年4月1日起,彈性負(fù)載均衡獨(dú)享型實(shí)例在不同Region分批次開始收費(fèi)。本章節(jié)主要介紹獨(dú)享型ELB實(shí)例的計(jì)費(fèi)詳情。 了解詳情 負(fù)載均衡有什么用-查看流量使用情況 已經(jīng)正常運(yùn)行了一段時(shí)間的負(fù)載均衡器。關(guān)聯(lián)的后端服務(wù)器在關(guān)機(jī)、故障、刪除狀態(tài),無(wú)法在 云監(jiān)控 中查看其監(jiān)控指標(biāo)。當(dāng)后端服務(wù)器再次啟動(dòng)或恢復(fù)后,即可正常查看。來(lái)自:專題的任務(wù),還可以跨越不同的領(lǐng)域,包括自然語(yǔ)言處理、 圖像識(shí)別 、機(jī)器學(xué)習(xí)等,具有廣泛的適用性和高度的靈活性。 通用AI的發(fā)展前景非常廣闊,它可以在各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域發(fā)揮巨大的作用,為人類帶來(lái)更多的便利和價(jià)值。通用AI可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,提升業(yè)務(wù)效率和用戶體驗(yàn),增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力和創(chuàng)新力。此外來(lái)自:百科規(guī)則引擎指設(shè)置對(duì)設(shè)備Topic的訂閱規(guī)則,以獲取所需的設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)。LINK獲取的設(shè)備消息數(shù)據(jù)可以發(fā)送給其他服務(wù)消費(fèi),例如人臉識(shí)別閘機(jī)場(chǎng)景中,設(shè)備獲取到的人臉信息有LINK收集,然后發(fā)送給人臉識(shí)別服務(wù)進(jìn)行比對(duì)識(shí)別。包含設(shè)備聯(lián)動(dòng)和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)兩種類型。 設(shè)備聯(lián)動(dòng) 設(shè)備聯(lián)動(dòng)指通過(guò)條件觸發(fā),基于預(yù)設(shè)的規(guī)則,引來(lái)自:百科類、基于場(chǎng)景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準(zhǔn)確。 圖1 圖像標(biāo)簽 示例圖 名人識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測(cè),準(zhǔn)確識(shí)別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法判斷條形碼圖片為原始拍攝,還是經(jīng)過(guò)二次翻拍、打印翻拍等手法二次處理的圖片。利用翻拍識(shí)別來(lái)自:百科簽 視頻 OCR 識(shí)別視頻中出現(xiàn)的文字內(nèi)容,包括字幕、彈幕、以及部分自然場(chǎng)景文字和藝術(shù)字等 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 識(shí)別準(zhǔn)確 采用標(biāo)簽排序?qū)W習(xí)算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,識(shí)別精度高,支持實(shí)時(shí)識(shí)別與檢測(cè) 簡(jiǎn)單易用 提供符合RESTful的API訪問(wèn)接口,使用方便,用戶的業(yè)務(wù)系統(tǒng)可快速集成 層次標(biāo)簽 層來(lái)自:百科
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