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我们为您提供 智能动态驾驶舱 从少数高频场景、固定指标进行事件静态分析转变为按指令动态生成洞察分析结果 城市热点洞察 根据网络热图定位舆情事件、一键梳理舆情事件脉络、并给出合理的处置建议、生成舆情报告 事件研判中枢 沉淀事件处置知识，动态生成决策指引，辅助基层人员，让每个人都成为有经验的研判专家 政务大模型 政务知识增强-更全面 千万级政务问答、百万级政策指南预训练 政务检索增强-更准确 对政务数据强化学习
智能物流地图解决方案
一见安全生产智能应用平台 遵循工业互联网体系架构，基于百度领先的多模态AI技术、工业大语言模型和安全生产CV大模型，深度结合安全生产业务场景，精准识别人员违规、设备和环境异常等安全隐患，具备快速感知、实时监测、超前预警、联动处置和系统评估五种新型能力，助力企业实现安全生产的可预测、可管控。
电网安全巡检方案
方案介绍 依托飞桨深度学习平台及电网巡检业务实践中沉淀的安全隐患识别模型，大幅提升缺陷识别率。可提供终端设备+AI缺陷识别模型+云端电力智能巡检平台一体的端到端解决方案。 输电通道智能巡检 实现基于监拍装置的输电通道安全隐患识别，具备施工机械、导线异物、山火等13类安全隐患的识别能力。
电子商务场景方案_文字识别OCR-百度AI开放平台
银行卡、营业执照等常用卡片及证照，支持营业执照信息的准确性核验，降低人工录入成本，提升信息核验效率 营业执照核验 支持各类营业执照信息的准确性核验，通过营业执照关键字段一键查询企业工商信息，并比对校验要素信息的一致性，提升业务效率，保障业务安全 商品图片搜索 在指定图库中搜索出相同或相似的图片，适用于图片精确查找、相似素材搜索、拍照搜同款商品、相似商品推荐等场景，提升用户购物体验 内容安全审核 基于深度学习的智能内容审核方案
内容审核_内容安全_智能审核-百度AI开放平台
同时，用户可自定义视频黑库，基于视频对比检索技术，高效过滤不良视频 合作案例 特色优势 维度丰富 支持文本、图像、语音等多维度识别分析，包含丰富的识别标签，精确匹配各种业务需求 准确率高 依托百度深厚的深度学习技术、以及海量数据积累，AI模型识别准确率高，效果行业领先 灵活配置 可灵活调整识别标签、松紧度，支持自定义图片/文本黑库和水印名单，更加贴近业务需求 图像大模型审核 基于Ernie-Vil模型
智慧生态环境解决方案
领先的环境 AI 模型和技术 基于大数据、知识图谱、深度学习、语义挖掘等技术，构造一地一策的城市动态污染认知计算模型。 专业地图能力支撑 百度专网地图可为生态环境管理专题业务应用开发提供实时丰富的地图数据和引擎能力支撑。 典型应用案例 客户痛点 解决方案 客户价值 北京市某街镇生态环境精细化感知 街镇环保职能落实难，散乱污监管难，日常监管技术支撑不足，依赖人力突击检查、整治效果提升慢。
双碳解决方案
AI技术与双碳场景深度融合 AI技术与碳资产管理、能源生产、能源消费、能源输配等场景深度结合，依托AI自主学习模型优化生产策略，实现数据价值闭环。 业务实践 企业能耗在线监测 监测涵盖电、水、蒸汽、压缩空气等多种能源类型的530余个点位，定制化20余类统计报表，帮助企业全面掌握碳排放情况。 热力管网调度策略优化 接入数百个换热站和上万个户端，优化热网调度策略和全网水热压力，试点站实现节能20%。
深度图+障碍物提示： - 机器人视觉 | 百度智能云文档
深度图+障碍物提示： 开启深度图和障碍物提示，只需要在基本的 app_tracking 后加 -show_depth 参数即可 ./app_tracking -sensor_type XP2 -cam_calib_path xxxxx.yaml -show_depth 开启后，程序将会在新的窗口显示深度图，同时如果前方一米内有障碍物，程序会在命令行窗口打印提示并显示距离，如下图。
千帆AI加速器_线上加速营_免费大模型案例课程_千帆大模型平台深度应用与实战演练
百度智能云千帆AI加速器-清华经管学院MBA《人工智能商业应用》 千帆大模型平台 深度应用与实战演练 * 人已报名 2024.10.11 开营 免费报名 学习指南 企业用户激励 课程介绍 为清华大学经管学院MBA学员设计，旨在通过实战演练，深入掌握千帆大模型平台的使用技巧，从数据处理到模型构建，再到业务场景应用，全方位提升学员在大数据与AI领域的实战能力，助力学员在数字化时代中成为高效的管理者与创新者
工作流组件：深度使用实践 - 千帆AppBuilder-产品文档
工作流组件：深度使用实践 概述 这是一篇深度使用工作流组件的教学文档，会详细介绍一个复杂应用（包含多个工作流组件）的搭建和调试过程。通过这篇文档，你可以找到如下这些问题的答案： 1、如何搭建一个通过API接口查询信息的组件？ 2、如何从用户query中抽取信息并将这些信息应用到工作流组件，如何提高信息抽取的准确性？ 3、如何让你的组件有上下文理解能力？ 4、如何让应用按照固定的格式输出内容？
