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高空抛物检测智能视频解决方案
2、更智能：可实现对高空抛物的实时检测和自动告警，显示落物轨迹并将相关视频和图像进行保存 3、更精准：通过深度学习等算法可克服日夜光照、水雾、阴影、飞鸟等影响 4、更人性：交互式操作，简单易懂，安装方便 5、易扩展：可随需进行算法升级和能力扩展 6、范围广：可检测大范围的建筑物，即能检测因建筑物过大而在监控
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GaussDB学习_gaussdb数据库_高斯数据库学习_华为云
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人员倒地检测
区域的人员进行倒地检测，算法采用机器视觉图像感知技术，通过计算机视觉技术及深度学习技术，对人员的精确检测跟踪，实现对人体倒地检测分析检测。 商品介绍 针对出现在视频画面中特定区域的人员进行倒地检测，算法采用机器视觉图像感知技术，通过计算机视觉技术及深度学习技术，对人员的精确检测、
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什么是视频标签
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人工智能市场
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打手机智能识别
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能检测算法解决此类问题，从而节约监督人员人力成本，提高监督效率，覆盖更广的监督范围，更能精确的监测到作业人员打手机行为，加强安全管控。 打手机智能检测算法是基于人工智能技术领域中的深度学习技术，结合大数据，使用大量的人员打手机图片数据采用监督学习的方式进行智能检测训练。算法采用深
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AI人工智能免费学习课程
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，多年丰富经验，倾囊相授；一站式学习体验，渐进式赋能，由浅入深，综合提升技能；还配套学习群及时交流群，专家1v1答疑，伴你轻松开启AI学习之旅。普惠AI触及每个企业，每个开发者，让智能无所不及！ 2020年不可错过的普惠AI好课——《AI专业学习路径》 1）包含14门课程，共计31个课时；
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优学院课程学习（学生端）
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课程单元页面 3、学习课程内容 在课程单元页面，选择想要学习的课程单元，点击【开始学习】，进入课程播放器页面。 图 点击【开始学习】 图 课程播放器页面 在课程播放器页面，点击左侧的目录，可以切换课程的章节；点击下方的“下一页”、“上一页”可以进行课程页面的切换。课程单元学习完成后，点击
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货物遗撒识别
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若检测到地面上有包裹或者货物,可立即报警并通知现场人员,得到及时处理。 商品介绍 算法针对物流中心货物遗撒进行检测，判断分拣循环线周边地上是否出现遗撒包裹。采用深度学习技术，基于开源yolo算法进行深度定制，货物是否被遗撒的算法模型，将模型通过转换后，移植到SDC。 售后服务范围 服务时间：7*12小时
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如何激活优学院学习卡
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如何激活优学院学习卡 如何激活优学院学习卡 时间：2021-04-08 14:21:46 云市场 严选商城 行业解决方案 教育 使用指南 商品链接：优学院平台；服务商：北京文华在线教育科技股份有限公司 登录优学院平台，在【首页】右侧点击【激活学习卡】按钮，进入激活学习卡的页面。 图
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职业认证在线课程学习导读
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Bootstrap Icons学习与基本介绍
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自动学习之预测分析
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如何学习区块链技术
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ModelArts Pro有什么优势
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程。 开放的生态：用户间快速共享、交易。 AI开发平台ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。
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ModelArts有什么优势
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模型超参自动优化，简单快速。 零代码开发，简单操作训练出自己的模型。 支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 自研MoXing深度学习框架，提升算法开发效率和训练速度。 优化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在线推理。 可生成在Ascend芯片上运行的模型，实现高效端边推理。 灵活 支持
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智慧校园应用管理平台主要功能-专题知识学习与定制学习计划
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索需要学习的课程，进行在线学习与专题内容测试，学习后可下载相应专题学习资料。 你可以在答题区域输入答案，点击“确认答案”. 或者点击“上传答题照片”，打开微信扫描二维码，拍照上传或者直接选择图片上传。上传成功后，点击“确认答案”即可。 定制学习计划 点击学习中心“个性学习”栏目，
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ModelArts
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模型超参自动优化，简单快速。 零代码开发，简单操作训练出自己的模型。 支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 自研MoXing深度学习框架，提升算法开发效率和训练速度。 优化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在线推理。 可生成在Ascend芯片上运行的模型，实现高效端边推理。 灵活 支持
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大V讲堂——人工智能的能与不能
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I应用场景及技术如何落地。 课程简介 本课程将从算法和算力两个维度对人工智能的能与不能展开分析和讨论。。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解： 1.人工智能的边界与应用场景。 2.人工智能历史及发展方向。 课程大纲 第1章 算法：人工智能的能与不能 第2章 算力：从CPU，GPU到NPU
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GPU是什么_GPU是干什么的_GPU的作用_GPU简介
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1/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 G系列G3/G1提供多种显存，满足图形图像场景。P系列提供P2v/P1/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 生态优秀 完善的生态环境，全面支持多种GPU应用程序、深度学习框架。G系列支持OpenGL、
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ModelArts模型训练_模型训练简介_如何训练模型
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了解更多 使用订阅算法构建模型实现花卉识别 本案例以“ResNet_v1_50”算法、花卉识别数据集为例，指导如何从AI Gallery下载数据集和订阅算法，然后使用算法创建训练模型，将所得的模型部署为在线服务。其他算法操作步骤类似，可参考“ResNet_v1_50”算法操作。 使用自定义算法构建模型（手写数字识别）
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