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从网络遥测和视频数据中获得可扩展的实时可操作见解.pdf

上传人: 2*** 编号:138941 2023-06-03 71页 4.62MB

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根据报告的内容,本文主要介绍了基于意图的分析和混合人工智能在网络遥测和视频数据中的应用。主要内容包括: 1. 基于意图的分析和混合人工智能的介绍,强调其能够根据使用上下文预测和提出意图。 2. 介绍了关键组件和技术,包括混合人工智能、多变量时间序列分析、自监督学习、计算机视觉、自然语言处理、大型语言模型和数据融合。 3. 探讨了面临的挑战和机遇,包括开发准确、可靠的意图识别、处理多样化的用户输入、确保隐私和伦理考虑等。 4. 介绍了与大学合作的研究项目,如超维计算、自维持振动传感与人工智能共生等。 5. 展示了混合人工智能在多个领域的应用案例,如城市交通安全、零售产品识别、视频分析等。 6. 介绍了最近混合人工智能的出版物,如针对深度神经网络的可持续性研究等。 7. 讨论了混合人工智能主流采纳的现状和计划,包括在多目标跟踪和对象检测领域的进展。 8. 介绍了深度视觉Android应用,展示了计算机视觉、语音识别和非公理推理系统的集成。 9. 介绍了VQPy - 一种面向视频分析的对象导向语言,以及其在人员徘徊检测中的应用。 10. 介绍了深度视觉的架构,包括基于PyTorch和OpenMMLab的MMEngine,以及CI/CD流程。 11. 介绍了Cisco研究的目标、赞助的研究项目、大学合作计划和未来的研究方向。 12. 介绍了Cisco学习认证和培训计划,包括培训课程、认证和专业认证。 13. 介绍了Cisco Live挑战赛和继续教育计划,鼓励与会者参与。
如何在网络遥测和视频数据中实现可操作的实时洞察? 混合AI如何应用于网络遥测和视频数据分析? 基于意图的分析和混合AI如何提高用户体验和决策效率?
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