产品优势 效果显著 - 专家策略与风控模型双引擎计算 - 机器学习+社交关系复合风控模型 - 实时+离线策略双重防护 数据全面 - 超亿级别手机号黑库 - 覆盖20亿设备库 - 海量百度系账号和交易数据 全链路分析 - 多场景全流程关联分析,深度挖掘扩大召回 - 数据加密传输,不做二次使用 - 百度多年黑产对抗经验 应用场景 刷单刷券 投票打榜 现金红包 业务痛点 刷单刷券常见于O2O行业,平台商家通过给自身刷单
盗号识别 基于百度多维度数据模型+威胁情报有效识别账号是否被盗。 撞库攻击识别 基于百度海量数据形成的威胁情报和风险标签,精准溯源撞库来源,有效打击批量登录的恶意行为。 产品优势 效果显著 实时风控引擎+定制化策略维护高效防护账号安全场景下的恶意行为。 全端覆盖 基于百度大数据沉淀20亿+设备库,8亿+活跃设备,海量数据全端覆盖。
方案架构 园区智慧化建设突出“智慧”,运用百度在人工智能、大数据、云计算、物联网等领先技术上的深厚积累和沉淀,赋能园区安全、管理、经营和服务全部环节,打造设备智能化、管理数据化、应急主动化、服务精准化的新型园区服务,维持园区的可持续性发展 。
丰富的部署方案 训练完成后,可将模型部署在公有云服务器、私有服务器,封装成可离线运行的设备端SDK,或直接购买软硬一体方案,灵活适配各种使用场景及运行环境,也可直接发布为端云协同部署包,下发至边缘设备进行应用 本地部署的性能评测详细信息可见 模型算法推理性能大表 部署方式 支持的硬件 支持的系统 技术文档 公有云API 可集成公有云API即可 不限制 图像分类 物体检测 图像分割 私有服务器部署 [
最终完成由数据中心、算力设备、AI大底座、大模型应用场景等端到端的解决方案,为元宇宙、工业互联网、自动驾驶、生物医药、航空航天等沈阳特色重点产业的数字化转型和智能化升级提供高阶AI算力公共服务。
Plain Text 复制 1 * pcmu或 raw : 采样率8K,计算消耗低,音质一般,数据量适中; 2 * raw16k: 采样率16K,计算消耗低,音质适中,数据量大; 3 * G722: 采样率16K,计算消耗偏高,音质适中,数据量适中; 4 * opus: 采样率从16k~48k, 计算消耗高,数据量小,音质良好。 上下行采样率可设置不同。
纯离线服务的整体支持与评测信息可详见 算法与性能评测大表 本地服务器部署 可将训练完成的模型部署在私有CPU/GPU服务器上,支持服务器API和服务器SDK两种集成方式 模型服务性能表现更好,适用于对性能要求较高的场景,例如工业质检、流水线产品分拣等 通用小型设备 训练完成的模型被打包成适配智能硬件的SDK,可进行设备端离线计算。
纯离线服务的整体支持与评测信息可详见 算法与性能评测大表 本地服务器部署 可将训练完成的模型部署在私有CPU/GPU服务器上,支持服务器API和服务器SDK两种集成方式 模型服务性能表现更好,适用于对性能要求较高的场景,例如工业质检、流水线产品分拣等 通用小型设备 训练完成的模型被打包成适配智能硬件的SDK,可进行设备端离线计算。
纯离线服务的整体支持与评测信息可详见 算法与性能评测大表 本地服务器部署 可将训练完成的模型部署在私有CPU/GPU服务器上,支持服务器API和服务器SDK两种集成方式 模型服务性能表现更好,适用于对性能要求较高的场景,例如工业质检、流水线产品分拣等 通用小型设备 训练完成的模型被打包成适配智能硬件的SDK,可进行设备端离线计算。
公司项目面临三重挑战 1、人 开发人员不足,标注人员工作量大 2、钱 训练服务器建设成本高,标注外包费用高 3、时间 样本需求量大、采集周期长,模型转换、部署麻烦;耗费时间精力大,开发周期长 解决方案 算法加持,寻求效果提升。从数据到模型训练、调优,精度有效提升。