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汉柏智慧楼宇人脸应用方案-54页

采用卡、证、指纹等方式解决的问题均是利用物体特征指代人,改善效率和便捷性,均属于模式识别技术。近年来,人工智能、云计算、大数据等新兴技术被广泛应用在各行各业,采用的卡、证、指纹等方式已经落后。人脸识别技术属于生物识别类别,也是人工智能范畴中的一块基石,其技术本身的先进性及可靠性也已成熟。 将人脸识别技术应用在门禁系统中,再合理、优化部署在办公楼、厂区、居住等生产生活场景中,能够打造更加便捷、安全的生产生活环境。同时应用云计算技术,可以改变门禁系统单向、孤岛式的工作方式,接入OA、考勤等业务应用范畴,提供数据服务,成为新一代门禁系统新的价值体现。

  • 2021-10-13
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GBT18802.311-2007低压电涌保护器元件第311部分气体放电管(GDT)规范

GBT 18802.311-2007 低压电涌保护器元件 第311部分 气体放电管(GDT)规范

  • 2021-09-22
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基于ITBPM和IATF的信息安全体系参考

1 目标和范围 2 安全指标体系设计原理 2.1 总体设计方法 2.2 等级化设计原则 2.3 体系化设计方法 2.4 标准化设计方法 3 主要内容 第二部分 IP网络安全对策框架 1 概述 2 安全对策框架层次结构和分类 3 安全对策等级划分 4 安全技术等级化框架 4.1 TPR类:物理环境安全 4.2 TNI类:网络与通信安全

  • 2021-07-14
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基于知识系统和人工智能技术的个性化特体人群服装设计支持系统

在服装个性化定制的大背景下,本研究针对服装设计知识的抽象性和主观性,利用感性工学和人工智能技术,对基于知识的服装设计过程进行了系统的研究。总结和分析了服装设计的各项要素、服装设计的知识特点和层次、以及基于知识的服装设计规则的建模,构建了以特体人群(PWAM)为目标设计对象的个性化服装设计支持系统(PGDSS),并以衬衫为例进行了实证分析。

  • 2021-06-30
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高斯混合模型结合加权似然的目标跟踪算法_陈超

鉴于高斯混合模型对背景变化快时无法精确检测出目标和目标跟踪的适应性差等瑕疵,提出了基于加权似然跟踪器来改进高斯混合模型实现运动目标跟踪算法。主要引入了自适应高斯混合模型来实时检测运动目标,然后空间加权似然来进行视频中的目标定位,引入加权似然期望值来改进高斯混合模型处理视频中的多尺度、多角度变化的目标跟踪不精准问题。通过VOT 2014 dataset对比实验结果表明提出的基于加权似然跟踪(Weighted Likelihood Tracking,WLT)和改进高斯混合模型(Improved Gaussian Mixture Model,IGMM)的目标跟踪算法较传统高斯混合模型跟踪算法在跟踪的精度有较大提高。在应对多尺度、多角度变化的目标跟踪表现出了较大的优势。

  • 2021-05-07
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用户体验的移动网络质量白皮书

移动网络是信息社会的基础设施,需要确保其网络质量稳定高效。2019年,全国4G用户数已达12.8亿户,移动用户手机上网比例高达99.1%, 移动网络已渗透到日常生活的方方面面,人们对网络质量及用户体验的要求越来越高。在国内“提速降费”政策指引下,运营商也普遍重视提升网络质量以吸引用户。然而,运营商传.统的网优测试普遍关注于网络覆盖率、吞吐量等宏观性能指标,在众多实际场景下,这些优越的传统指标并不能代表良好的用户体验。需要从用户日常业务体验出发,开展基于用户体验的移动网络质量评测研究。

  • 2021-03-30
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基于工业互联网的智能矿山研究与设计

阐述了基于工业互联网平台建设智能矿山的意义与目标;指出,打造煤炭工业互联网平台,就是要通过工业互联网技术使煤炭产业各环节间进行有机联动,实现产业链的真正融合,打造矿山新型数字生态,助推煤炭行业高质量发展。研究了基于工业互联网的智能矿山技术体系和业务架构;认为,基于工业互联网的智能矿山建设应首先进行算力及容灾体系建设,其次是要进行网络体系搭建,第三要搭建横纵贯通的数据中台业务。将目前我国煤炭企业智能矿山建设的发展阶段归纳为4个阶段:框架初步构建、实现采掘等单系统或单项技术智能化决策和运行阶段;多系统信息融合、实现采掘运智能联动阶段;形成智能生产、安全、管控智慧大脑阶段;形成全矿区、多产业链、多系统集成的智能矿山体系阶段。最后提出,智能矿山建设是一个科技创新和不断进步的过程,应注重顶层设计,做到传承与创新并重,基础平台、局部场景智能化建设要并行等具体建议。

  • 2021-03-30
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腾讯工业云基地方案

工业互联网作为新型数字化基础设施,是传统产业与新兴产业的连接器,新旧动能转换的工具箱,数字经济的生态网,落地腾讯云工业云基地,建设区域工业互联网平台,打造企业+行业工业互联网标杆,加速区域数字经济新生态。

  • 2021-02-16
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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