在国家政策、技术创新和企业发展需求转变等多个维度的共同驱动和协同下，特别是工业互联网作为“新基建”的提出，都在推动工业制造朝着数字化、网络化、智能化方向发展。军工装备制造行业承担着国民经济和国防建设的重要使命，构建以智能制造为核心目标的智能工厂、智慧企业已经成为各大军工企业发展的重要趋势和焦点。
智慧矿山是这几年的热点话题，伴随着国家对矿业行业的不断重视和扶持，推动矿山智慧化升级改造、保障安全生产也成为当前的重要任务。“智慧矿山”的建设，需要集成应用各类传感感知、信息通讯、自动控制、智能决策等先进信息化技术，能够显著提升矿山生产效率与安全水平，通过先进装备和信息化融合应用，实现能源矿山的风险防控与安全生产。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 公网ip和内网ip之间如何分辨，公网ip和内网ip之间有什么区别?很多人都知道根据网络使用的范围不同又分为公有网络和私有网络。公有网络就是指处于公有网络
一般android手机操作至此，已经可以在android studio中识别到，但是本次oppo r17却未能识别，如下图
工地车辆未冲洗识别抓拍系统 智慧工地通过出入口摄像头，工地车辆未冲洗识别抓拍系统 智慧工地可以对每辆要出施工工地的工程车辆的清洗实现自动识别判定。如果工地车辆未冲洗识别抓拍系统 智慧工地识别到车辆冲洗不合格，工地车辆未冲洗识别抓拍系统 智慧工地就会自动进行抓拍并将违规车辆信息回传给智慧工地系统平台。目标检测架构分为两种，一种是two-stage，一种是one-stage，区别就在于 two-stage 有region proposal过程，类似于一种海选过程,网络会根据候选区域生成位置和类别，而one-stage直接从图片生成位置和类别。今天提到的 YOLO就是一种 one-stage方法。YOLO是You Only Look Once的缩写,意思是神经网络只需要看一次图片，就能输出结果。
反光衣实时识别检测系统是根据视频流的自动化图象识别检测，运用前沿的深度神经网络与云计算技术，替代工作人员的眼睛。在工地、化工厂、煤矿石化等生产安全地区布署反光衣实时识别检测系统，运用现场已有的视频监控可以无死角全自动检测生产安全地区，对作业工作人员是不是穿戴反光衣开展实时识别和检测，当系统识别到现场工作人员未按照要求穿戴反光衣时，会立刻导出告警信息内容，通告后台管理监管工作人员，帮助管理者安全生产管理。
家里有两台群辉服务器，但只有一个UPS，一直想让两台群辉都能检测到ups，在市电停电的情况下提前关机，避免系统或硬盘损毁。
我们运用Python 3.8.1版本，爬取网络数据，基于卷积神经网络（CNN）的图像处理原理，搭建口罩识别技术训练集，构建人脸识别系统，最终建立高校师生行踪查询管理系统。
判断域名解析是否支持ipv6 找一台支持ipv6网络的客户端电脑，仅使用ipv6网络来ping网站域名，如果解析域名返回的ip地址不是ipv6，则说明域名ipv6解析未做。编译nginx
usb是我们现代生活中不可或缺的一个东西，大家平常只要使用电脑，肯定都接触过usb吧。本篇文章对于大部分同学来说并没有实际意义，主要面向想了解USB的一些同学，以及一些做嵌入式的同学。 首先第一个问题，当我们在电脑中插入了一个U盘，那么电脑是怎么知道有一个U盘插入的呢？ 一般usb有4根线，作为数据的D+，D-，以及供电的Vbus和GND。我们需要知道在集线器的端口上（比如电脑的usb口）分别接了一个15K欧姆的下拉电阻到地。这样，在集线器的端口悬空时，就被这两个下拉电阻拉到了低电平。而在USB设备端，在D
智慧工地车辆冲洗系统 工地渣土车工程车辆未冲洗自动抓拍系统通过Python基于YOLOv7深度学习网络对现场画面实时监测分析。当智慧工地车辆冲洗系统 工地渣土车工程车辆未冲洗自动抓拍系统识别到现场车辆冲洗不干净或者没有冲洗，系统就立即抓拍。
李杉 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 从图像和语音识别到自然语言分析，神经网络已经在很多领域大展身手。过去几年，它们的精确度已经几乎可以与人类媲美。但仍有很多神经网络无法完成的任务—
对于制造业来说，工人按要求穿戴安全衣物是至关重要的，在生产作业的过程中，规范穿戴安全衣物不仅能够帮助工人抵御一定的安全风险，而且有助于区分工人的工种，帮助更好的对现场进行管理。而违规着装极易增加安全隐患，并且引发现场安全事故和工程质量问题。
校园消防安全一直以来是社会各界备受关注的问题。为了保障师生的人身安全和财产安全，越来越多的学校开始引入AI智能检测技术，通过运用AI智能烟火检测技术，对学校的周界、教室、走廊、公共区域、教学楼、食堂等场所进行安全监测，及时发现火灾隐患，保障校园安全。TSINGSEE青犀校园烟火检测及预警方案适用于全国各地幼儿园、小学、中学、高中、大学等监控系统智能升级改造。
“忽略区域”是指图片上指定位置与大小的矩形区域，完全处于这些区域内的文字块，将被排除。
安全帽是建筑业、制造业等工业生产中重要的劳保工具，应用十分广泛。但是在实际场景中，比如建筑工地或工厂流水线上，依然有很多工人忽视安全帽的重要性，同时，由于企业的监督不到位，因未佩戴安全帽而引发的安全事故不计其数，因此对工作人员进行安全帽佩戴状况的实时检测是非常重要且必要的。
——「A 项目测试环境的搭建」依赖于某些硬件设备，这些硬件设备由 B 部门协调负责，A项目 PM 多次催促 B 部门提供硬件设备，B部门虽然口头答应了，实际却以各种理由拖延执行，最终导致A项目进度延后。
标题：3D Object Detection Method Based on YOLO and K-Means for Image and Point Clouds
之前不是做了个开源项目嘛，在做完GitHub登录后，想着再显得有逼格一点，说要再加个人脸识别登录，就我这佛系的开发进度，过了一周总算是抽时间安排上了。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1.技术体系 1.1技术体系整理 其中绿色底色的代表Demo中表现出的能力比较成熟，可以直接应用。 脑图地址： http://naotu.bai
在 素材 面板中 , 选择 " 文本 " 选项卡 , " 智能字幕 " , 然后选择 " 识别字幕 " , 即可设置字幕 ;
mac上不像windows平台Virtualbox安装后可以自动创建两个虚拟网卡vmnet1 vmnet8,如果需要虚拟机连接互联网,并且可以在mac中来访问虚拟机网络,简单的办法就是创建两个网卡:一个NAT Network,一个HOST only Adpater.
在矿山的开发工作中，安全事故多发生在开采和运输环节中。井下矿大部分都是通过皮带传送，因此，利用AI人工智能技术解决生产中的安全隐患，尤其是对皮带及周边的安全隐患进行智能检测与提前预警，已经势在必行。
众所周知，eQTL分为了cis-eQTL和trans-eQTL两种作用方式，cis模式下只能调控临近的基因，而trans模式突破了距离限制，在该模式下一个eQTL位点潜在的靶标基因数量大大增加。在eQTL-gene构成的调控网络中，eQTL节点的degree并不是均匀分布，往往少数几个位点的degree很高，表示这些位点调控了大多数的基因，我们将这些调控了多个基因的eQTL位点称之为eQTL hotspot。
对于亿级流量的线上系统来说，可靠性是至关重要的。从字面上理解，可靠性要求故障少、可信赖。与安全性一样，它们都是信息系统的固有属性之一，也是保障产品质量的关键因素。
什么是防火墙？古时候，人们常在住所之间砌起一道砖墙，一旦火灾发生，它能够防止火势蔓延到别的住所。同理，如果一个网络连接到了Internet上，它的用户就可以访问外部世界并与之通信。但同时，外部世界也同样可以访问该网络并与之交互。为了安全起见，可以在该网络和Internet之间插入一个中介系统，竖起一道安全屏障。这道屏障就叫作“防火墙”。防火墙是一种软件或硬件设备，其基本功能就是对网络间通讯进行筛选，防止未授权的访问进出网络，从而实现对网络进行访问控制。可以看成是安置在可信任网络和不可信任网络之间的一个缓冲，
据《科学世界报道》网2016年1月6日报道，日本科学家开发出了一种能“读心”的设备，该计算机设备能从脑电波中读取和破译信息。这种拥有“心灵感应”般的计算机使研究人员意识到可以用来验证一个人在高声说出或内在思考同一句话时的大脑电波是否保持一致。 由日本九州技术研究所的脑机接口专家山崎俊雅领导的科学家小组针对12名成年男性、妇女和儿童进行了实验，在他们朗诵一系列语句时记录他们的脑电波并同时仔细检查他们的大脑。研究者使用脑电流图以及脑电流描记术（EEG）作为他们在布罗卡区域（大脑的运动性语言中枢，主管语言讯息的处
AI 科技评论按：眼见“深度学习教父”Geoffrey Hinton在许多场合谈到过自己正在攻关的“Capsule”之后，现在我们终于等到了这篇论文，得以具体感受Capsule的特性。AI 科技评论把
在我最开始写文章的时候曾经写过一篇文章 基于 Java 实现的人脸识别功能，因为刚开始码字不知道写点什么，就简单弄了个人脸识别的Demo。
个推拥有丰富的数据资源，通过知识挖掘、机器学习等技术，提炼数据价值，为行业客户提供数据智能产品和解决方案。为更好地保障自身数据质量，为合作伙伴提供更加优质的数据智能服务，个推构建了数百个指标对数据质量进行监控，并形成“数据质量心电图”，可视化地展现日增数据量、数据总量变化趋势等情况，帮助相关人员更直观地发现数据异常点，及时感知数据质量。
在人和小鼠中，已经识别到的转录因子有几百种之多。众所众知，转录因子的调控作用是具有细胞或者组织特异性的，在某种特定的组织或细胞中，发挥调控功能的只是一小部分转录因子。
EasyCVR视频融合平台基于云边端一体化架构，具有强大的数据接入、处理及分发能力，平台支持海量视频汇聚管理，能在复杂的网络环境中，将分散的各类视频资源进行统一汇聚、整合、集中管理，实现视频资源的鉴权管理、按需调阅、全网分发、智能分析等。
导读 在我们的测试工作中，是不是经常遇到这样的情形，发生了线上问题，产品、研发或者测试同学一拍脑袋：当时怎么没有想到，怎么给漏掉了呢？明明是一个非常简单的事情，用大拇指都能想到的验证场景，为何当时就漏测了呢？但实际情况是，逃逸到线上的缺陷，疑难杂症式的极端异常的问题很少，大部分都不复杂且可以在设计和开发中规避，或者在测试过程中被识别出来。针对此类问题，从测试覆盖度的角度，本文试图解释一下为何会发生这样的事情，以及如何有效规避。
比方说，我们现在有一个公开数据集，它全部都是有标注的。此时我们可以使用有监督的学习来看一下结果，再使用10%的有标注的数据集结合剩下90%的未标注的数据来使用半监督学习的方法，我们希望半监督学习的方法也能达到有监督学习的水平。
如果一条条去刷确实很耗时间，如果 Python 能帮忙筛选出颜值高的小姐姐那就省了很多事。
金属矿山电子封条系统模型算法通过python+yolov5网络模型框架算法，金属矿山电子封条系统模型算法识别到运输设备启动运行或者识别到运输设备运行工作状态下有煤、无煤转换，进行预警分析，金属矿山电子封条算法利用智能化视频识别等技术,实时监测分析矿井出入井人员、人数变化及非煤矿山生产作业状态等情况。金属矿山电子封条系统模型算法Yolo先使用ImageNet数据集对前20层卷积网络进行预训练，然后使用完整的网络，在PASCAL VOC数据集上进行对象识别和定位的训练。金属矿山电子封条系统模型算法的最后一层采用线性激活函数，其它层都是Leaky ReLU。训练中采用了drop out和数据增强（data augmentation）来防止过拟合。
有这样一个场景,对于同一个业务领域,面向C端用户和B端商家或者管理人员,而C端和B端使用的接口能力不同,举个例子,对于电商场景的FAQ,由商家或者管理人员维护更新,而C端用户只有查看的诉求和能力,并且C端用户和管理人员不在同样的区域,用户可能在欧洲,商家和管理人员在国内,那么如果同一份代码在两个区域部署,当然会解决网络延时问题,但是也带来了资源浪费问题,对于部署在欧洲针对用户开放的服务,管理侧相关接口永远不可能被调用到,对于部署在国内的面向商家和管理侧的服务,C端接口也是基本不可能被调用到,我们都知道服务接口和实现都是承载到应用容器中的,最直接的就是带来内存空耗的资源浪费。
增强子是真核生物基因组中的一段长度在几十到几千bp之间的DNA序列，可以显著提高靶标基因的转录活性，属于顺式作用元件的一种。
EasyDSS视频直播/点播服务平台诞生至今，我们做了不少版本的功能更新和升级，除EasyDSS外，TSINGSEE青犀视频全线产品均有演示平台供参考，用户可以进入演示平台阅览界面，也有测试版本供大家下载测试，若大家有兴趣可以联系我们进行测试。
1、有的模块，会通过一个GPIO口来选择当前是什么模式，比如将一个IO口拉低则进入透传模式，也就是不再识别AT指令，即使收到AT指令也是直接透传给主机
例如：某服务器有四个主频为3.0GHZ的CPU，每个CPU四核，超线程。可以虚拟多少VCPU口和总资源？
Apache Solr 发布公告，旧版本的ConfigSet API 中存在未授权上传漏洞风险，被利用可能导致 RCE （远程代码执行）。
人脸验证需要解决的就是在数据库中只有一张图片的情况下能够识别出新的人脸，即所谓的one-shotlearning problem。答案是选项3和4。
这个包据说是开源的OCR中非常好用的一个，在图像识别的领域里，tesseract-ocr引擎曾是1995年UNLV准确度测试中最顶尖的三个引擎之一。在1995年到2006年期间，它几乎没有什么改动，但是它可能仍然是现在最准确的开源OCR引擎之一。它会读取二进制的灰度或者彩色的图像，并输出文字。一个内建的tiff阅读器让它可以读取未压缩的TIFF图像，但是如果要读取压缩过的TIFF图像，它还需要一个附加的libtiff库。
最近都是在做APP的测试，APP测试最为重要的一步就是抓取数据包，第一步完成才更好的往下去开展，下面我来总结几款本人常用的抓包方式。
内核：Linux 4.14.98 Modem：展锐UDX710 驱动：LAN78XX PHY驱动 USB PHY：LAN7800
HuskyLens是一款简单易用的人工智能摄像头（视觉传感器），内置6种功能：人脸识别、物体追踪、物体识别、巡线追踪、颜色识别、标签(二维码)识别。仅需一个学习按键即可完成AI训练，摆脱繁琐的训练和复杂的视觉算法，让你更加专注于项目的构思和实现。
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