业务风控安全
方案咨询 方案架构 方案优势 应用场景 核心价值主张 部署方式 合作案例 咨询服务 方案架构 蓝军攻防平台检测业务漏洞，业务数据通过在线/离线的接口进行数据加工后导入风控的决策引擎，通过关系图谱、机器学习模型、深度学习模型，进行计算及分析，最终形成可视化结论。
合同智能处理_智能合同 - 百度AI开放平台
任风险分析、知识产权风险分析等；此外，也可以在合同撰写和审批流程中协助快速确定最终合同版本，提高工作效率，降低风险 技术优势 文心大模型驱动 基于大模型对海量合同文本的深度学习，精准理解合同上下文信息，快速生成详尽细致的风险分析，提升识别审核效率 抽取效果好 内置常见合同要素抽取能力
智感超清转码
借助于深度学习技术对画面的颜色、亮度、对比度，边缘纹理信息进行增强，在人眼主观上实现一个恒定质量的用户体验，同时在码率上能节省30%+。
电信资源可视与运营
方案优势 智能的数据采集 多维度自有数据采集 多源数据自动差分融合 影像深度学习道路自动提取 全景图像自动精准识别 丰富的时空数据 2亿POI全球覆盖 1000万道路里程覆盖 20亿日均轨迹里程 4亿使智能语音助手用户 平滑的图层迁移 构建统一的GIS地图门户 有效纳管各域时空数据 支持不同GIS数据图层共享 助力业务系统平滑迁移升级 一致的服务体验 享受互联网级的数据更新 与互联网一致的地图能力
电网安全巡检方案
缺陷识别不精确 安全巡检智能化在持续推进，但受技术水平等因素限制，缺陷识别的准确率并不理想，带来大量的人工复核工作量。 智能分析效率不高 多采用将现场图像传回云端分析的模式，对通信通道、前端图像采集设备功耗要求较高，难以及时识别缺陷并告警。 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。
使用TensorRT加速深度学习推理 - GPU云服务器 | 百度智能云文档
TensorRT可以从所有主流的深度学习框架中导入训练好的模型并进行优化，同时提供相应的API和解析器(parser)，此外它还可以利用高精度对低精度进行校验。生成经过优化的运行时引擎可以部署到数据中心，车辆端和嵌入式环境中。 TensorRT主要包括一个深度学习推理的优化器(optimizer)和运行时(runtime)，可以为深度学习推理应用提供低延迟和高吞吐的特性。
BigDL 分布式深度学习框架 1
深度学习简介
[AI行业案例]-用NLP打造小说深度学习推荐系统
为话本小说深度学习推荐系统提供了重要的特征加工方案，经过多个版迭代开发，从而使整个话本小说APP用户阅读时长增加70%。 案例故事 核心诉求 小说用户兴趣多样，千人千面必然比千人一面的效果要好，流量基于智能推荐进行分发，不仅能节约人力，还能极大地提升用户的阅读时长。为了提升智能推荐的准确度我们需要得到足够精确的用户特征和小说内容特征。
PaddlePaddle深度学习实战之图像导入
介绍深度学习的发展历史、腾飞要素、起效原因等
AI深度学习与编解码
视频时代即将到来，8K智感超清的质量增强。
