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華為云計算 云知識 基于深度學習算法的 語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結合清華大學開源語音數據集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關內容與應用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 計算服務：讓算力釋放算法之美 計算服務：讓算力釋放算法之美 時間：2020-12-15 15:21:01 華為云IaaS服務系列課程之計算服務。 通過當前市場上計算產品構成：通用計算、異構計算、專屬計算三種產品構成了解華為云計算服務的產品內容以及常見使用操作。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 萬里眼高空拋物智能追溯算法 萬里眼高空拋物智能追溯算法 時間：2020-12-31 11:29:40 視頻監(jiān)控 視頻檢測 華為云好望商城萬里眼高空拋物智能追溯算法-SDC D系列特性： 1）超過百分之95檢測率。 2）誤報率低，算法可過濾雨雪，樹木，飛鳥等干擾。 3）支持CD系列相機。來自：云商店![]()
go語言逆向技術之---恢復函數名稱算法 go語言逆向技術之---恢復函數名稱算法 時間：2021-12-06 10:48:50 【摘要】 在對程序做安全審計、漏洞檢測時，通常都需要對程序做逆向分析，本文在沒有符號表的情況下，提出了一種恢復函數名稱的算法，方便對go語言二進制文件進行逆向分析，提升分析效率。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 “垃圾”回收算法的三個組成部分 “垃圾”回收算法的三個組成部分 時間：2021-03-09 17:34:57 AI開發(fā)平臺 人工智能 開發(fā)語言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個組成部分： 1. 內存分配：給新建的對象分配空間 2. 垃圾識別：識別哪些對象是垃圾 3.來自：百科![]()
。 創(chuàng)建算法 進入ModelArts控制臺，參考創(chuàng)建算法操作指導，創(chuàng)建自定義算法。在配置自定義算法參數時，需關注“超參”和“支持的策略”參數的設置。 對于用戶希望優(yōu)化的超參，需在“超參”設置中定義，可以給定名稱、類型、默認值、約束等。 單擊勾選自動搜索，用戶為算法設置算法搜索功能來自：專題![]()
下發(fā)人臉檢測算法 購買邊緣人臉檢測算法包。 登錄視頻分析服務控制臺，并選擇與邊緣節(jié)點相同的區(qū)域。 在頁面左側導航欄中選擇“服務 > 園區(qū)智能體”，進入視覺能力包列表，在邊緣人臉檢測算法包所在行單擊“購買”。 圖1 購買邊緣人臉檢測算法包 選擇“購買時長”和“視頻路數”，單擊“立即購買”。來自：幫助中心![]()
Recognition）提供多維度的視頻分析算法，支持對視頻中人、車、物、行為的多目標檢測、識別、分析等能力，在多種場景下準確高效地輸出視頻結構化信息，為用戶構建強大、全面、便捷的視頻內容分析能力。 產品優(yōu)勢 準確識別：利用高精度的人臉檢測與識別服務，提供安全可靠的人臉布控、軌跡追蹤、人臉搜索等服務來自：百科![]()
利用計算機對人臉圖像進行處理、分析和理解，進行身份識別的一種智能服務。 身份驗證 使用人臉檢測與比對功能，可進行身份核實，適用于機場、海關等人證合一驗證場景。 圖1身份驗證 電子考勤 人臉檢測及比對功能適用于客戶企業(yè)對員工進行電子考勤，也可協助企業(yè)客戶做安防監(jiān)控。 圖2電子考勤 軌跡分析來自：百科![]()
道用戶的密碼，就應該使用哈希算法存儲口令的單向哈希值。 實際使用中會加入鹽值和迭代次數，避免相同口令生成相同的哈希值，以防止彩虹表攻擊。 對稱密碼算法 對稱密碼算法使用相同的密鑰來加密和解密數據。對稱密碼算法分為分組密碼算法和流密碼算法。 分組密碼算法將明文分成固定長度的分組，用來自：專題![]()
手段判定駕駛員狀態(tài)的功能，但成本相對較高，需出廠前預裝，通用性較差。 基于AIoT的駕駛員狀態(tài)實時監(jiān)測系統(tǒng)，通過Landmark 算法來實現人臉檢測及特征點提取，再利用眼部特征點計算EAR值，進而結合 PERCLOS 疲勞判斷準則，算出PERCLOS值，再結合體征數據變化情況，來綜合判別駕駛員的疲勞程度。來自：百科![]()
用戶線下開發(fā)的自定義模型。 技能開發(fā)完成后可發(fā)布到技能市場或直接部署到端側設備。 2.技能市場 技能市場預置了豐富了AI技能：人形檢測、人臉檢測、 人臉識別 、人臉屬性檢測、客流統(tǒng)計、疲勞駕駛、異常聲音檢測（例如哭聲檢測）、車牌識別，且后續(xù)將繼續(xù)增加其他技能。普通用戶可自行挑選并訂購來自：百科![]()
括優(yōu)化的機器學習算法，從而實現Spark性能倍級提升。 內容大綱： 1. 大數據機器學習算法發(fā)展歷程； 2. 機器學習算法優(yōu)化的技術挑戰(zhàn)； 3. 鯤鵬BoostKit機器學習算法原理創(chuàng)新； 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實踐； 5. 鯤鵬BoostKit機器學習算法實踐。 聽眾收益：來自：百科
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