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- 檢測gpu網(wǎng)站 內(nèi)容精選 換一換
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云知識 高空拋物檢測建筑工地案例 高空拋物檢測建筑工地案例 時間：2021-01-25 17:55:22 視頻檢測 物聯(lián)網(wǎng) 華為云好望商城高空拋物檢測，服務(wù)商：北京博思廷； 某建筑公司是一家大型的建筑公司，建筑工地覆蓋整個江蘇省，范圍廣管理難度大。華為云好望商城高空拋物檢測算法配套G6來自：云商店華為云計算 云知識 管理檢測與響應(yīng)如何收費 管理檢測與響應(yīng)如何收費 時間：2020-12-21 16:24:54 管理檢測與響應(yīng)提供了企業(yè)版、等保安全、等保套餐和等保建設(shè)助手四種服務(wù)版本，您可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇相應(yīng)的服務(wù)版本。詳情以產(chǎn)品價格詳情頁：https://www.huaweicloud來自：百科
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云知識 內(nèi)容檢測服務(wù)使用SDK 內(nèi)容檢測服務(wù)使用SDK 時間：2020-11-27 09:51:23 本視頻主要為您介紹內(nèi)容檢測服務(wù)使用SDK的操作教程指導(dǎo)。 場景描述： 華為內(nèi)容檢測服務(wù)以Restful API的方式提供給用戶使用，用戶可使用AK/SK認證方式。 當前，服務(wù)處于商用階段，用戶需申請開通服務(wù)。來自：百科華為云計算 云知識 內(nèi)容檢測服務(wù)獲取訪問密鑰 內(nèi)容檢測服務(wù)獲取訪問密鑰 時間：2020-11-27 09:47:50 本視頻主要為您介紹內(nèi)容檢測服務(wù)獲取訪問密鑰的操作教程指導(dǎo)。 場景描述： 華為內(nèi)容檢測服務(wù)以Restful API的方式提供給用戶使用，用戶可使用AK/SK認證方式。來自：百科
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5、易擴展：可隨需進行算法升級和能力擴展 6、范圍廣：可檢測大范圍的建筑物，即能檢測因建筑物過大而在監(jiān)控畫面中呈梯形導(dǎo)致下落方向從200°到340°的拋擲物，也可以檢測到此情況下拋擲物飛出監(jiān)控畫面左右邊界的情景。 安裝示意圖 網(wǎng)絡(luò)拓撲圖 商品鏈接：博思廷高空拋物檢測智能視頻解決方案；北京博思廷 華為好望商城來自：云商店![]()
華為云計算 云知識 高空拋物檢測能為醫(yī)院帶來什么優(yōu)勢 高空拋物檢測能為醫(yī)院帶來什么優(yōu)勢 時間：2021-01-25 17:07:43 視頻檢測 物聯(lián)網(wǎng) 華為云好望商城高空拋物檢測，服務(wù)商：北京博思廷； 華為云好望商城高空拋物檢測算法，可以實時監(jiān)測樓外立面，當有高空墜物時，通過智能來自：云商店![]()
華為云計算 云知識 電扶梯智能檢測解決方案 電扶梯智能檢測解決方案 時間：2020-12-31 09:39:05 視頻監(jiān)控 視頻檢測 華為云好望商城博思廷電扶梯智能檢測解決方案，實時檢測電扶梯自身運行狀態(tài)，同時檢測電扶梯出入口及梯面上人員及物品的異常事件并告警，提示客戶及時干預(yù)或來自：云商店![]()
布，降低人工審核成本和業(yè)務(wù)違規(guī)風險 優(yōu)勢 準確率高 基于改進的深度學(xué)習算法，檢測準確率高 處理速度快 基于大規(guī)模GPU集群，快速識別敏感信息 網(wǎng)站論壇 不合規(guī)圖片的識別和處理是用戶原創(chuàng)內(nèi)容（UGC）類網(wǎng)站的重點工作，基于 內(nèi)容審核 ，可以識別并預(yù)警用戶上傳的不合規(guī)圖片，幫助客戶快速定位處理，降低業(yè)務(wù)違規(guī)風險來自：百科![]()
華為云計算 云知識 漏洞掃描 服務(wù)查看檢測日志視頻教程 漏洞掃描服務(wù)查看檢測日志視頻教程 時間：2020-11-18 11:10:19 本視頻主要為您介紹華為云漏洞掃描服務(wù)查看漏洞檢測日志的操作教程指導(dǎo)。 場景描述： 用戶可通過漏洞掃描服務(wù)查看網(wǎng)站和主機的漏洞掃描情況。 用戶可以將來自：百科![]()
網(wǎng)絡(luò)AI應(yīng)用更高效使能網(wǎng)絡(luò)自動駕駛的云服務(wù)平臺。為了引導(dǎo)新手在AI領(lǐng)域、網(wǎng)絡(luò)規(guī)建維優(yōu)業(yè)務(wù)領(lǐng)域從入門到精通，NAIE打造了網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習賽2021，并有網(wǎng)絡(luò)AI大神指導(dǎo)你完成從0到1的通關(guān)。本學(xué)習賽同步開啟KPI異常檢測、硬盤異常檢測、日志異常檢測三個賽道供自行選擇，提交成績過線的選來自：百科![]()
華為云計算 云知識 安全帽檢測-SDC C系列 安全帽檢測-SDC C系列 時間：2021-01-19 18:29:58 視頻監(jiān)控 視頻檢測 華為云好望商城安全帽檢測-SDC C系列， 1、當檢測到有人員未佩戴安全帽時產(chǎn)生告警，并上傳告警圖像； 2、顯示告警時間、地點、未佩戴安全帽人員等信息；來自：云商店![]()
如您在使用過程中發(fā)現(xiàn)彈性云服務(wù)器的配置過高或過低，可以使用變更規(guī)格修改云服務(wù)器配置。 網(wǎng)站搭建的操作指導(dǎo)請參考華為云網(wǎng)站搭建指導(dǎo)。 步驟二：快速購買彈性云服務(wù)器 步驟二：快速購買彈性云服務(wù)器 操作步驟 登錄管理控制臺。 管理控制臺左上角，選擇區(qū)域和項目。 選擇“計算 > 彈性云服務(wù)器”。 單擊“購買彈性云服務(wù)器”。來自：專題![]()
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信息工業(yè)品缺陷慧眼智能檢測系統(tǒng)人工配套服務(wù)，海棠信息工業(yè)品缺陷慧眼智能檢測系統(tǒng)。 洞察安全檢測系統(tǒng)的服務(wù)商是哪家公司？ 洞察安全檢測系統(tǒng)的服務(wù)商是西安科安軟件有限責任公司。 介紹一下洞察安全檢測系統(tǒng)的服務(wù)商。 科安軟件是一家擁有完全自主知識產(chǎn)權(quán)的科技公司,致力于網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)品、視頻來自：專題![]()
華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習賽2021-KPI異常檢測 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習賽2021-KPI異常檢測 時間：2021-01-05 11:40:25 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習賽2021-KPI異常檢測提供某運營商的KPI真實數(shù)據(jù)，參賽選手需要根據(jù)歷史40天異常標簽數(shù)據(jù)（訓(xùn)練數(shù)據(jù)集），訓(xùn)練模型并檢測后續(xù)17天內(nèi)各KPI（測試數(shù)據(jù)集）中的異常。來自：百科![]()
基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實現(xiàn)人車檢測模型訓(xùn)練和部署 時間：2020-12-02 11:21:12 本實驗將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個人車檢測模型的AI應(yīng)用。人車檢測模型可以應(yīng)用于自動駕駛場景，檢測道路上人和車的位置。 實驗?zāi)繕伺c基本要求來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用昇騰AI彈性云服務(wù)器實現(xiàn)目標檢測應(yīng)用 使用昇騰AI彈性云服務(wù)器實現(xiàn)目標檢測應(yīng)用 時間：2020-12-01 16:01:31 實驗指導(dǎo)用戶完成基于華為昇騰彈性云服務(wù)器的目標檢測應(yīng)用。 實驗?zāi)繕伺c基本要求 ① 了解華為昇騰全棧開發(fā)工具MindStudio； ②來自：百科![]()
基于昇騰AI處理器的目標檢測應(yīng)用（ACL） 基于昇騰AI處理器的目標檢測應(yīng)用（ACL） 時間：2020-12-01 15:09:18 本實驗通過模型轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)預(yù)處理/網(wǎng)絡(luò)模型加載/推理/結(jié)果輸出全流程展示昇騰處理器推理應(yīng)用開發(fā)過程，幫助您快速熟悉ACL這套計算加速庫。 實驗?zāi)繕伺c基本要求來自：百科![]()
源文件等?；谶@些特點源代碼SCA和二進制SCA的檢測原理也存在很大的不同。 2、源代碼SCA檢測原理 由于源代碼中包含有豐富的程序信息，因此源代碼的SCA檢測既有大顆粒度的檢測方法，也有細顆粒度的檢測方法。 2.1 大顆粒度檢測方法：根據(jù)源代碼文件的相似度來判斷屬于什么組件和版來自：百科![]()
并有網(wǎng)絡(luò)AI大神指導(dǎo)你完成從0到1的通關(guān)。本學(xué)習賽同步開啟KPI異常檢測、硬盤異常檢測、日志異常檢測三個賽道供自行選擇，提交成績過線的選手頒發(fā)華為NAIE認證的社會實踐證書，予以成績證明! 本賽道為日志異常檢測賽道。通信網(wǎng)絡(luò)中部署的大規(guī)模通信設(shè)備在運行過程中會產(chǎn)生海量日志，日志記來自：百科![]()
2020GDE全球開發(fā)者大賽KPI異常檢測 2020GDE全球開發(fā)者大賽KPI異常檢測 時間：2020-12-09 17:57:22 2020GDE全球開發(fā)者大賽KPI異常檢測提供某運營商的KPI真實數(shù)據(jù)，參賽選手需根據(jù)歷史一個月異常標簽數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型并檢測后續(xù)一周內(nèi)各KPI中異常。 【賽事簡介】來自：百科
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