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汉柏人脸识别新技术公安应用介绍V7.8.2-pro

实现人像识别前端应用。在前端设备上采集人脸和高危检索并提交后台,实现随时随地、动态地进行人脸照片的跟踪比对,也可以应用移动设备进行照片采集并核查人员身份。可多种终端接入后台系统进行并发式的亿级数据库一对多实时比对,实时接收后台人像检索结果列表。 (1)可为社会提供新的安检服务手段,增强公安机关或重点领域的亲民形象; (2)能填补目前流动人口管理的盲点,实现途径或流经人员的实时化管理,有利于社会治安的强力管控; (3)为户籍管理、治安管理与防控、案件侦破、维护稳定等提供高科技手段,为社会的和谐安定提供有利的支持。

  • 2021-10-13
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2020中国服务机器人产业发展现状未来趋势分析行业市场研究报告

据国际标准化组织(ISO)最新资料,将机器人定义为:具有一定程度的自主能力,可在其环境内运动以执行预期任务的可编程执 行机构。据国际机器人联盟(IFR)划分标准,可将机器人分为工业机器人和服务机器人。其中,工业机器人是指应用于生产过程与 环境的机器人;服务机器人是指除工业机器人以外,用于非制造业并服务于人类的各种机器人,分为个人/家用服务机器人及专业服 务机器人

  • 2021-03-31
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飞机气动参数辨识方法

基于模型的气动参数辨识方法是最传统也是最基础的气动参数辨识技术,其核心思想是建立飞行器的动力学模型,将气动参数表示为模型中的未知参数,然后利用飞行试验数据估计这些参数。这类方法具有明确的物理意义,参数估计结果可解释性强,在航空工程领域得到了广泛应用。

  • 2025-09-20
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2025年中国数据库行业分析报告:AI加速,颠覆创新

与上月相比,榜单前十的位次出现了细微的变动,多款产品的得分和排名也创下新高,彰显了技术创新、生态完 善和人才培育在市场竞争中的重要作用。本月OceanBase得分突破700大关,技术创新和人才培养的双轮驱动助 力于其持续发展;金仓数据库本月得分611.62,名次上升一位,近日发布的新版本也带来了技术突破。作为图数 据库代表之一,NebulaGraph 本月排名从 41 位跃升至 26 位。

  • 2025-04-01
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汉柏人脸识别-地产-写字楼-56页

汉柏人脸识别算法包括人脸检测、关键点定位、特征提取、匹配识别等功能模块: 人脸检测模块采用了基于多光谱、多尺度、多视角、多通道的Adaboost算法,可对不同姿态、不同场景、不同光照的人脸进行实时检测; 关键点定位模块采用了随机蕨级联回归算法,可对表情丰富、角度多变的人脸进行精准定位; 特征提取和匹配识别模块分别采用了深度卷积网络和联合贝叶斯模型,训练过程更加自动化、学习特征更具代表性、识别效果更好。

  • 2021-10-13
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清华【人工智能之机器人学习报告】

机器学习已经成为了当今的热门话题,但是从机器学习这个概念诞生到机器学习技术的普遍应用经过了漫长的过程。在机器学习发展的历史长河中,众多优秀的学者为推动机器学习的发展做出了巨大的贡献。 从 1642 年 Pascal 发明的手摇式计算机,到 1949 年 Donald Hebb 提出的赫布理论——解释学习过程中大脑神经元所发生的变化,都蕴含着机器学习思想的萌芽。事实上,1950 年图灵在关于图灵测试的文章中就已提及机器学习的概念。到了 1952 年,IBM 的亚瑟·塞缪尔(Arthur Samuel,被誉为“机器学习之父”)设计了一款可以学习的西洋跳棋程序。塞缪尔和这个程序进行多场对弈后发现,随着时间的推移,程序的棋艺变得越来越好[1]。塞缪尔用这个程序推翻了以往“机器无法超越人类,不能像人一样写代码和学习”这一传统认识。并在 1956 年正式提出了“机器学习”这一概念。

  • 2021-03-30
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智慧社区AI物联网平台建设方案

智慧社区就是一种新的社区运营形态,核心是利用前沿科技为社区居民提供一个安全、便利的生活环境,智慧社区涵括范围不断得到延伸,覆盖智能建筑、智能家居、视频监控、健康医疗、物业管理、数字生活、能耗管理等诸多领域,融合构建社区的人文、生活、经济环境,形成基于海量信息和智能处理的新型社区管理模式,以及面向未来的全新社区形态。

  • 2021-03-17
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爱分析2020中国人工智能厂商全景报告

基于对国内各行业甲方企业的调研,爱分析认为,企业人工智能应用呈现以下趋势: · 知识图谱技术应用场景爆发,从增强自然语言能力、人工智能模型的可解释性和机器学习的能力三个维度助力企业实现认知智能; · AI+RPA的融合应用实现企业端到端的业务流程自动化; ·AI中台以平台化开发模式替代“烟囱式”开发架构,为AI应用开发提供快速构建能力支持。

  • 2021-03-24
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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