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基于YOLOv5的安全帽检测研究_史德伟

佩戴安全帽作为施工场地的重要防护措施,在意外来临时可有效保护施工人员的头部. 因此高效、精准的检测安全帽的佩戴十分重要. 本文将使用 YOLOv5 目标检测算法,实现安全帽戴检

  • 2023-02-03
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以攻击者的视角守护企业安全-OmriSegevMoyal

以攻击者的视角守护企业安全-Omri Segev Moyal

  • 2022-01-10
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打造智慧园区解决方案

用户的多元化对平台的需求各不相同,因此对不同用户的需求进行分析,研究各类应用的面向对象和领域,通过统一服务管理平台实现应用定制化是最终可以面向各类服务对象的关键。

  • 2021-10-26
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AI智能+智慧酒店场景解决方案

AI、IoT“一体化”后,“人工智能”逐渐向“应用智能”发展。深度学习需要物联网的传感器收集,物联网的系统,也需要靠人工智能做到正确的辨识、发现异常、预测未来,由此可见,人工智能结合物联网(AIoT)是接下来的重大发展,而这样的发展,影响到各行各业,甚至会进行产业颠覆,也就是说,接下来AIoT服务,将在我们身边大量出现。

  • 2021-10-18
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低秩稀疏矩阵优化问题的模型与算法

低秩稀疏矩阵优化问题是一类带有组合性质的非凸非光滑优化问题. 由于零模与秩函数 的重要性和特殊性, 这类 NP-难矩阵优化问题的模型与算法研究在过去?几年里取得了长足发 展. 本文从稀疏矩阵优化问题、低秩矩阵优化问题、低秩加稀疏矩阵优化问题、以及低秩张量 优化问题四个方面来综述其研究现状; 其中, 对稀疏矩阵优化问题, 主要以稀疏逆协方差矩阵估 计和列稀疏矩阵优化问题为典例进行概述, 而对低秩矩阵优化问题, 主要从凸松弛和因子分解 法两个角度来概述秩约束优化和秩 (正则) 极小化问题的模型与算法研究. 最后,总结了低秩 稀疏矩阵优化研究中的一些关键与挑战问题, 并提出了一些可以探讨的问题。

  • 2021-04-17
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体检信息化平台解决方案

该方案主要是解决医院提价平台数字化、信息化的方案,传统的体检方式,是通过纸质媒介来把病例的信息录入,这样非但效率低下,而且不易于保存存档。该方案能够使医护体检人员快速的、精准的去录入体检人员的信息,能够大批量、有序化的存储病例信息,提高相关体检单位的整体工作效率。

  • 2021-02-16
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互联网时代中华元素的数字化艺术传播研究

研究的主要创新点:首先,对中华元素概念界定进行了一定的发展,认为必要的文 化筛选是中华元素能够适应现代创新转化和在跨文化传播中构建国家形象的关键。其 次,首次对中华元素的数字化艺术转译进行系统的研究,从凝练的符号语言表达;沉浸 式体验中的文脉传承等五个方面详细论述了数字化艺术转译的原则和策略,这是数字化 艺术传播成功与否的关键。再次,首次提出以“可沟通”的传播语言来实现海外传播中 的文化鸿沟的弥合。又次,提出以纵向型的“内驱型受众”和“培育型受众”对受众分 类,结合横向型的本土和海外受众分类进行精准化传播,并要利用互联网的网状节点优 势,构建自发成长型的传播结构。最后,首次立足于互联网更高的发展阶段,对中华元 素的数字化艺术传播的理论研究进行系统论述。这既是对此处研究严重不足的一次补 充,也是在努力解决在面临互联网快速发展下的机遇和挑战——优秀的中华传统文化该 如何抓住机遇,并借助数字化艺术进行高效、高质地传播,同时能够拥有健康、良性的 可持续发展。

  • 2021-06-27
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5g应用场景白皮书ppt课件

与前儿代移动网络相比,5G网络的能力将有飞跃发展。例如,下行峰值数据速率可达20Gbps,而上行峰值数据速率可能超过10Cbpst此外,5G还将大大降低时延及提高整体网络效率:简化后的网络架构将提供小于5毫秒的端到端延迟。那么5C给我们带来的是超越光纤的传输速度(Mobile Beyond Giga),超越工业总线的实时能力(Real-Timne World)以及全空间的连接CAI )-Onlinie EverywhereT, 5G将开启充满机会的时代。另外5G为移动运营商及其客户提供了极具吸引力的商业模式。为了支撑这些商业模式,未来网络必须能够针对不同服务等级和性能要求,高效地提供各种新服务。运营商不仅要为各行业的客户提供服务,更需要快速有效地将这些服务商业化。

  • 2021-04-17
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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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