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景 產(chǎn)品優(yōu)勢 識別精準(zhǔn) 精準(zhǔn)檢測車輛、車道線,精確統(tǒng)計車流量,檢測算法不受場景、天氣、車型等因素影響 穩(wěn)定可靠 成功應(yīng)用于各類交通場景,經(jīng)受過復(fù)雜場景考驗,對環(huán)境變化具有較強的魯棒性 簡單高效 服務(wù)提供的輸入輸出接口功能明確,配置項少,簡單易用;支持大規(guī)模視頻流實時分析 服務(wù)多元化來自:百科Studio手機小程序界面勾選“用戶協(xié)議”,然后單擊“掃一掃”,用手機掃描步驟4中的二維碼。 序號1:當(dāng)前手機攝像頭調(diào)試的技能名稱以及實時輸入的視頻流。單擊技能名稱,可切換技能,在手機彈出的新界面選擇新的技能,然后單擊“確定”,即可切換技能。 序號2:當(dāng)前調(diào)試的技能輸出視頻流。 序號3:操作列,可進行如下操作 -前置攝像頭:切換手機攝像頭為前置攝像頭。來自:百科
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領(lǐng)域都有海量數(shù)據(jù)的處理,該領(lǐng)域需要硬件加速來解決生物計算量的性能瓶頸。FPGA云服務(wù)器提供的強大的可編程的硬件計算能力可以很好滿足海量生物數(shù)據(jù)快速計算的需求。 金融風(fēng)險分析:金融行業(yè)對計算能力、基于超低時延和高吞吐能力的及時響應(yīng)有很高的要求,比如基于 定價 樹模型的金融計算、高頻金融來自:百科DL)是機器學(xué)習(xí)的一種,機器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動機是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦來自:百科
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本實驗主要介紹基于AI1型服務(wù)器的黑白圖像上色項目,并部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實驗主要介紹基于AI1型 彈性云服務(wù)器 完成黑白圖像上色應(yīng)用開發(fā),通過該實驗了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運行的一般過程和方法。 基本要求: 1. 對業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架(Ca來自:百科
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