时序数据大量存在于各行各业当中，尽管数量庞大且应用价值很高，但由于其获取方式和可解释性的限 制，长期以来被大多数国内外科技巨头和研究学者所忽略，成了人工智能应用领域中“屋子里面的大象”。通过介 绍时序数据特点，分析领域研究和应用难以融合的原因；阐述时序数据AI典型应用包括相似度搜索、分割和模式识 别及研究领域概况；介绍时序AI系统构建流程、设计原则及参考架构等系统实施原则，通过多个真实案例分析，重 点比较架构决策因素以及传统机器学习和深度学习在时序数据上的应用效果。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
从260年前的第一次工业革命，到以人工智能、大数据、物联网为代表的数字技术驱动的第四次工业革命，人类社会经历了蒸汽时代、电气时代、信息时代，并正在处于智能时代之中。每一次的跨越式的进步，都是由技术变革带来生产力的大幅提升，并催生出全新的行业，全新的生态，推动着时代不断向前。
中服云方案库，涵盖大数据、AI、物联网、数字化、智能制造、智能家居、智能楼宇、智能建筑、智慧城市、智慧场景、安防、5G+、模型算法、技术软件、行业展望、行业报告等各行各业相关方案资源。
自主ISP优化，提高逆光场景下设备一次识别成功率； ToF检测，精准距离识别，降低误识，提升防干扰能力； 多接口支持，韦根、RS485、继电器等； 高扩展性，支持与第三方平台对接基于人脸鉴权配合功能扩展。
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随着安防监控技术和视频识别技术的发展，监控系统向更强的功能、更快的速率、更清晰的效果方向发展，尤其越来越强调安防监控与其他应用的合一，这就要求必须采用开放、标准的现代识别技术。
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