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应答器异位检测
检测异常状态,立即报警。 该算法保证铁路线路应答器的正常工作,保障了铁路交通的安全。应答器异位检测算法针对铁路沿线的应答器放置状态进行检测,判断应答器放置状态是否符合规定要求。采用深度学习技术,基于开源yolo算法进行深度定制,训练应答器放置状态的算法模型,将模型通过转换后,移植到SDC。
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LiteAI四大"杀手锏",解锁物联网智能设备AI开发难关
。这就意味着,开发者还得有一套对应的推理框架才能真正实现AI与IoT设备的结合。 另外,目前深度学习虽然可以在很多领域超越传统算法,不过真正用到实际产品中却要面临计算量大,内存占用高,算法延时长的问题,而IoT设备又往往有算力低、内存小及实时性要求高的特点。因此针对IoT资源受限
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工业智能体应用场景
参数分析 算法预集成 专业预测性算法支持,预集成工业领域典型算法,如决策树,分类,聚类,回归,异常检测等算法。支持训练模型的灵活导出,可加载到规则引擎,实现实时告警 生产物料预估 基于历史物料数据,对生产所需物料进行准确分析预估,降低仓储周期,提升效率 优势 深度算法优化 基于业
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什么是票据类OCR
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