如 BOS 会监测 Bucket 中发生的 Put Object、Append Object 等行为,向用户的下游业务系统提供触发通知; 同时,BOS 结合百度强大的 AI 能力,将监测到的用户行为直接触发各项数据处理能力,如通用物体识别、通用文字识别、音视频转码、函数计算 CFC 等,将处理后的结果直接给到用户下游业务系统。
通过使用EasyDL实现了蛋糕识别自动化,缺陷识别更精准,减少了核对工作,提高核对检测效率,大幅释放人力。 案例故事 核心诉求 蛋糕生产流水线是连续、大批量生产质检,对外观质量的要求高。这类高度重复性的检测工作靠人工目测来完成,会给工厂带来巨大的人工成本和管理成本。人工效率低,而且容易出现缺陷漏识别的现象,无法保证高检验合格率。
各类驾驶数据、车况数据可通过车联网上传至车企数据运营平台,帮助监测车辆异常状态,并为车主提供更便捷的售后服务。 业务难题 在大规模车辆运营的情况下,如何快速识别车主的异常驾驶情况,针对性提供售后支持是汽车服务行业提高服务效率的关键瓶颈。 解决思路 通过EasyDL结构化数据场景表格预测任务类型,快速构建车辆碰撞智能识别AI预测模型,可以快速自动识别驾驶事故、预判事故严重程度,保障驾驶员安全。
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