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应用使用场景 自动驾驶：识别和估计前方行人的距离，以便采取相应的安全措施。 智能监控：在拥挤的人群中识别个体，并估算其位置以防止踩踏事件。 机器人导航：帮助机器人避开行人并安全导航。 好的，以下是针对自动驾驶、智能监控和机器人导航的示例代码实现。
深度神经网络-隐马尔科夫模型深度神经网络-隐马尔科夫模型（DNN-HMM）利用DNN的强大的特征学习能力和HMM的序列化建模能力进行语音识别任务的处理，在很多大规模任务中，其性能远优于传统的GMM-HMM混合模型。
其实质是利用射频自动识别(RFID)技术，通过计算机互联网实现物品(商品)的自动识别和信息的互联与共享。2.
总的来说，ModelBox是一个功能强大、灵活、易用的AI开发平台，可以用于构建各种类型的AI应用，如语音识别、图像识别、自然语言处理等。无论是初学者还是专业人士，都可以使用ModelBox来快速构建和部署AI应用。
一架无人机正沿着金鸡湖、独墅湖两岸巡弋，预防监控个别偷渔现象，通过无人机视频实时回传，基于偷渔识别AI算法识别到如有偷渔者，无人机自动喊话驱离并同步生成工单，由后台系统派遣至水上中队、水上派出所进行联合处置闭环，整个过程做到了无人化、自动化、智能化。
ModelArts Pro内置高精度的通用文字，通用表格，盖章检测识别，手写文字识别等基础预训练模型，企业级OCR平台可以基于这些模型进行增量训练，从而在进一步收缩开发时间的同时，保证模型精度。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
【常见场景】目前识别到的数据磁盘使用率超阈值告警触发场景主要有如下几种：1 用户数据持续增长（vacuum等）；2 临时数据落盘；3 xlog回收不及时；4 产生core文件；【基本处理方法】数据磁盘告警阈值一般都比只读阈值小，以保证只读风险被提前识别，此告警处理的基本思路是确认数据磁盘中哪些文件是不该存在的并清理掉他们
重新运行：会告诉你bus.jpg里面，有4个人，1辆公共汽车；zidane.jpg里面有2个人，一个tie(不知道是不是领带）我们看看原图：好家伙，半个人也能识别。。。貌似领带少识别出1条。。再直接推理在线图片：
</align><align=left> </align><align=left> [*]图像反黄检测：利用深度神经网络模型对图像违规内容进行预测，准确识别图像中涉黄内容，将违规信息扼杀在萌芽状态 [*]文本内容检测：采用人工智能文本检测技术有效识别涉黄、涉政文本内容，提供定制化的文本敏感内容检测方案
天眼数聚专业数据服务商提供银行卡实名认证接口服务，支持主流银行卡卡号的识别，并返回发卡行和卡片类型，识别速度超快，可在1秒内完成，准确率可达到99％以上。
先通过发送{$CARDSCAN=1}命令寻找到一张卡片，发送一次会收到正在寻卡的提示，当寻找到一张卡片时会回复 “找到卡片 ID= XXXXXXXXXXXXXXXX”发送{$CARDSCAN=2}命令可以使用防碰撞方式寻找多张卡，此时将多张卡片放入天线识别区可以读到多张卡片的ID
展望无感支付应用技术的组合，零售场景海雀主动识别消费者身份联动支付，语音交互确认交易内容并对语音数据二次效验身份。语音交互完毕，即支付完成✅。详情请点击博文链接：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/122642
智能问答系统通过中文分词、短文本相似度、命名实体识别等相关技术计算两个问题对的相似度，可解决问答、对话、语料挖掘、知识库构建等问题。舆情分析通过关键词提取、文本聚类、主题挖掘等算法模型，挖掘突发事件、舆论导向，进行话题发现、趋势发现、舆情分析等。
传统火灾探测器的探测原理为探测火灾过程中的物理参量，如粒子密度、温度、火焰的电学、光学特性变化等来进行火灾识别，但很难可靠地发现早期火灾。近年来的研究发现，火灾燃烧过程中产生的多种气体（如CO、CO2等）可以作为火灾探测的标志。
这时因为这些软件产生的rtsp流中，可能没有PPS SPS信息，导致dvpp vdec不识别视频数据。视频检测样例只支持网络摄像头的rtsp流，不支持拉流软件产生的流
1.根据atlas 200 dk官方文档制作sd卡，制卡成功；2.将卡插入开发板，上电等待一小时mini_led1和led2也没亮，另外两个指示灯正常亮；3.通过usb将pc机与开发板相连，识别出Google HI1910；4.排除制卡失败原因，我已经反复多次细心查看文档，硬件版本与文档对应无误
平台 app cube问题描述：由于是通过js代码，唤起摄像头，进行拍照，获取的图片是个base64的，我通过其它的方法，将base64转化为了可以识别的 URL，即blob:https://studio.e.huawei.com/42099f71-3f5d-4bdd-a6bc-bd45ad7c827d
1、底部面板--批量刷新--属性批量刷新--下载模板2、按照模板填写需要修改的编码以及属性信息后另存该CSV文件（注：直接保存可能出现文件格式错误，不能被系统识别。3、选择范围（单板）后导入文件，点击“执行”按钮4、底部面板显示执行结果
【过程描述】将output\train_output\weights中的best.onnx模型名字更改为YOLOv5_s.onnx后放入了开发板程序的model中使用atc转换成为om模型但是在识别时显示错误
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