物体检测WindowsSDK集成文档 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
物体检测WindowsSDK集成文档 简介 本文档介绍物体检测通用小型设备Windows SDK的使用方法。 硬件支持： Intel CPU 普通版 * x86_64 CPU 加速版 - Intel Xeon with AVX2 and AVX512 - Intel Core Processors with AVX2 - Intel Atom Processors with SSE * - AMD
9.厂区工人抽样行为识别 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
9.厂区工人抽样行为识别 项目说明 业务背景 在企业生产安全管理中，厂区安全是重要课题之一。厂区的人多、物杂、环境复杂等特性给安全管理带来挑战。当前大多数企业厂区都已加装视频摄像头，但主要依赖人工来对摄像头进行监测和预警。 业务难点 由于人眼、人脑的数据采集、分析能力具有局限性、不稳定性，因此依赖人工的监控方式无法做到视频数据的全量覆盖、及时分析和实时预警，从而给厂区安全管理带来隐患。 解决思路
物体检测服务器API集成文档 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
物体检测服务器API集成文档 本文档主要说明定制化物体检测模型发布为服务器API（通过部署包实现）后如何使用。如还未训练模型，请先前往 EasyDL 进行训练。 如有疑问可以通过以下方式联系我们： 在百度智能云控制台内 提交工单 进入 EasyDL社区交流 ,与其他开发者进行互动 部署包使用说明 部署方法 EasyDL定制化物体检测模型的服务器API通过EasyPack实现，目前提供单机一键部署的
经典版声音分类创建数据集 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
经典版声音分类创建数据集 在训练之前需要在数据中心【创建数据集】 设计分类 每个标签就是对这个音频希望识别出的全部结果。标签的上限为1000种。 标签名由数字、中英文、中/下划线组成，长度上限256字符。 音频的具体格式要求 训练集音频需要和实际场景要识别的音频环境一致，举例：如果实际场景要识别的音频都是手机摄录的，那训练的音频也需要同样的场景获得，而不要采用网上随便下载的音频。 每个标签的音频需
声音分类模型效果评估报告说明 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
声音分类模型效果评估报告说明 模型评估报告内容说明 模型训练完成后我们可以在模型列表中看到模型效果及查看模型评估报告的入口。进入模型评估报告页面，我们可以看到整体报告内容中包含以下几个区域内容： 模型基本信息 在这个部分可以选择应用类型（声音分类目前仅支持云服务）、训练版本、相应版本提交的音频数量、相应版本提交的分类数量。 整体评估 在这个部分可以看到模型训练整体的情况说明，包括基本结论、准确率、
EasyDL结构化数据公有云API价格说明 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
EasyDL结构化数据公有云API价格说明 EasyDL结构化数据支持发布为在线API的任务类型包括：表格数据预测、时序预测 模型训练并发布为API后，可以在 控制台 看到已发布上线的所有公有云服务。 可以根据实际需求，开通「按量后付费」后，购买「调用点包」，高调用量下的优惠方案。也可以购买「QPS叠加包」，满足业务场景的高并发需求。具体介绍见下方。 按量后付费 只需在智能云控制台「EasyDL结
EasyDL跨模态公有云API价格说明 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
EasyDL跨模态公有云API价格说明 EasyDL跨模态支持发布为在线API的任务类型包括：图文匹配 模型训练并发布为API后，可以在 控制台 看到已发布上线的所有公有云服务。 可以根据实际需求，开通「按量后付费」后，购买「调用点包」，高调用量下的优惠方案。也可以购买「QPS叠加包」，满足业务场景的高并发需求。具体介绍见下方。 按量后付费 只需在智能云控制台「EasyDL」-「公有云服务」中找到
物体检测EdgeBoard(FZ)专用SDK集成文档 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
EdgeBoard系列硬件可直接应用于AI项目研发与部署，具有高性能、易携带、通用性强、开发简单等四大优点。 详细硬件参数请在 AI市场 浏览。
图像分类EdgeBoard(FZ)专用SDK集成文档 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
EdgeBoard系列硬件可直接应用于AI项目研发与部署，具有高性能、易携带、通用性强、开发简单等四大优点。 详细硬件参数请在 AI市场 浏览。
千帆平台模型退役 文心大模型
随着大模型的不断迭代升级，大模型平台会不断上线新版本的模型，比如2月5日上线ernie-3.5-8k-0205，用户可以提前体验带日期的新版本模型，以决定是否接受滚动更新至该版本。 未带日期版本模型（如ernie-3.5-8k）将在一段时间以后 滚动更新升级 ，指向该 最新版本 模型，例如ernie-3.5-8k在ernie-3.5-8k-0205上线一个月以后指向该最新版本。
