AI视觉检测平台利用先进的计算机视觉和深度学习技术，对实时视频流进行高效、自动化的目标识别和行为分析。平台通过摄像头或RTSP流采集视频数据，进行预处理后，采用训练好的深度学习模型进行检测与识别。  检测结果实时展示，并可触发报警或其他响应措施，适用于工业质检、安全监控、交通管理等多种应用场景。

AI视觉检测平台利用先进的计算机视觉和深度学习技术，对实时视频流进行高效、自动化的目标识别和行为分析。平台通过摄像头或RTSP流采集视频数据，进行预处理后，采用训练好的深度学习模型进行检测与识别。实施服务：项目现场的交付与调试定制开发：Ai视觉智能检测系统算法精度优化，平台功能的

牌认知度。,强大的大数据处理和实时分析能力，实现对行业趋势、竞争对手和活动效果的决策支持。,运用深度学习模型和语义关系挖掘，深入分析行业热点话题和品牌口碑，优化品牌策略。,引入强化学习算法和智能决策优化框架，完成营销决策的自动化优化，实现最佳品牌决策。

实现对行业趋势、竞争对手和活动效果的决策支持。,引入强化学习算法和智能决策优化框架，完成营销决策的自动化优化，实现最佳品牌决策。,利用全场景认知智能能力，对海量行业数据进行建模，洞察行业竞争力和品牌认知度。,运用深度学习模型和语义关系挖掘，深入分析行业热点话题和品牌口碑，优化品牌策略。

智能语音交互，只为高效而造。基于深度学习的算法应用，精准识别用户意图，自动应答，自助办理业务，用科技解放人力，提高企业运营效率、降低人工成本【利用AI语音机器人升级智能客服】深度学习、模型优化精准识别用户语音，倾听用户声音NLP、知识图谱准确理解用户意图，读懂用户的心声反应速度快

支持批量标注 4、模型工厂 Model Factory 是模型的管理中心，支持模型入库、模型上传、格式转换、版本控制、模型组合等管理，并且预置了丰富的、多类别的模型，以满足不同应用场景使用。 （1）多应用场景的模型组合，减本提效 （2）预置了数百种、多类别模型，如 CV、NLP，

2、 深度学习平台提供基于非结构化数据的深度学习模型开发、训练、评估和发布，提供专业、灵活的开发环境，支持团队协作开发、版本管理、资源统计等功能。（1）支持多种计算资源进行模型开发与训练（2）支持计算资源弹性调度（3）支持多种深度学习框架（4）支持超参调优（5）支持多种模型可视化

 本方案将缺陷分类功能迁移至云上，利用云服务便利的资源调配模式，方便快捷地实现缺陷分类。深度学习模型通过5555端口对外提供服务，客户将待分类缺陷图像数据发送至服务端，由深度学习模型判定缺陷类别后将类别及分类置信度一并返回给客户端。本模型经过英斯派克自有缺陷库训练，针对常见缺陷可准确分类，若您对训练数据

业信息化相关工程师，业务团队，讲解华为云数字化诊断模型，帮助学员学习诊断流程，赋能后能够基于工具，针对工业企业进行专业性诊断，并且进行数据分析；目标学员：政府工作人员，工业企业信息化相关工程师等课程收益：学习后，可以基于华为云模型，使用华为云数字化诊断平台，对企业进行初步诊断。规

付及开放生态平台建设等方面，深度解构企业数字化转型之路；除了理论课程，高研班还设置了产品体验和案例研讨环节。课程收益：让企业管理者在体验中，真实体会数字化转型带来的便利和价值，让企业管理者在研讨交流中，深度思考数字化转型方向和路径，巩固和加深高研班学习效果。帮助广大企业管理者深刻

格：培训时长2天，每班最大人数20人  训练营：1. AIoT创新训练营定位于培养开发者掌握物联网设备端侧开发，接入平台，数据流转，AI模型模型训练，数据分析预测等知识技能，具备AIoT融合场景设计与应用开发的能力课程内容：AI与IoT融合连通方案介绍，自动售货机功能简介、技术架

性，为销量预测模型提供可靠的数据支持3、指导品牌方利用模型正确输出预测结果。详细讲解销量预测模型的输出原理和方法，让品牌方掌握正确输出及解读预测结果的技巧4、指导品牌方对模型调优，以提高模型预测准确度。指导品牌方进行模型参数调整、数据更新和算法优化等工作，传授模型调优的方法和技巧

RPA管理中心的基础上扩展了高级功能特性，扩展了低代码开发平台的设计开发和运行，支持应用程序的低代码开发，支持一体化的编排，应用程序GUI的托拉拽开发、数据模型开发、API集成接口和工作流的集成开发等。    产品优势 强大的智能自动化能力： 预置400+自动化控件、20+AI服务、提供100+U

让学生理解并掌握Linux操作指令、鲲鹏DevKit编译理论、DevKit插件安装及编译调试和服务器编程；通过开发框架的学习，尝试新建高性能通信库工程；学习鲲鹏性能工程原理，完成性能调优实验鲲鹏软件性能调优实践2天x86迁移至鲲鹏平台创新实践课具备基本的服务器及常用操作系统知识

基于大模型的功率服务方案采用超融合技术和人工智能算力相结合的方式，完成行业大模型（气象大模型&功率预测服务）的开发训练与推理，提升功率预测水平，支撑电网考核，辅助电力交易等。基于大模型的功率服务方案采用超融合技术和人工智能算力相结合的方式，构建一个开放、可扩展的算力底座，接入多源

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