智能视觉
智能视觉是一款面向线上图片和视频计算场景的AI计算产品。智能视觉（IntelligenceVision）为零算法基础的开发者和企业提供AI视觉计算能力，包括图像分类、物体检测、事件检测、视频检测、视频识别等能力，可以应用于家庭监控、明厨亮灶、智慧工地等各种场景，通过API支撑开发各类业务应用。
查看智能视觉产品的简介.了解智能视觉的使用流程.查看详细的智能视觉 OpenAPI.了解智能视觉的常见问题.可以在工地管理应用中，对未按规定佩戴安全帽、未穿反光衣等违规行为进行自动识别，达到异常行为自动告警的效果.检测画面中是否存在未戴安全帽的行为，如果存在则触发未戴安全帽事件.检测画面中是否存在未穿反光衣的行为...
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云产品
GPU云服务器
阿里云GPU云服务器（GPU Cloud Computing，GPU）是提供 GPU 算力的弹性计算服务，具有超强的计算能力，服务于深度学习、科学计算、图形可视化、视频处理多种应用场景。阿里云作为亚洲第一的云服务提供商，随时为您提供触手可得的算力，有效缓解计算压力，提升您的业务效率，助您提高企业竞争力。
为您提升计算效率的GPU软件.AIACC-Training是阿里云推出的神龙AI加速训练引擎，针对阿里云环境进行了深度优化，能够显著提升分布式训练效率，大幅提高网络带宽利用率。目前，AIACC-Training已创造两项世界纪录：斯坦福Dawnbench Imagenet 训练速度最快，世界第一 斯坦福Dawnbench Imagenet 训练成本最低，世界第一....
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云产品
机场视频监控
场景描述 该最佳实践适用于国内机场的视频监控行业，将线下视频文件通过混合云阵列缓存后，通过专线上传到阿里云OSS上。 也适用于其他混合云场景中，利用阵列缓存文件，并通过网络传输到阿里云OSS上的场景。 解决问题 1.通过混合云阵列+专线将线下文件传到阿 里云OSS上 2.通过阿里云OSS跨区域复制功能实现异 地文件备份 3.通过OSS的自动生命周期管理功能实现 文件生命周期管理 产品列表 OSS对象存储 混合云阵列 高速通道（专线）
名词解释 利用已经训练完成的模型，进行推断或者预测的过程，例如识别一张图片中的内 容。阿里云对象存储OSS：海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务，提供 99.9999999999%的数据可靠性。使用RESTfulAPI可以在互联网任何位置存储和访 问，容量和处理能力弹性扩展，多种存储类型供选择全面优化存储成本。详见 ...
云存储解决方案
云存储解决方案面向大数据存储、多媒体存储（视频存储）、视频监控、基因生命科学、数据迁移、自动驾驶、在线教育、混合云存储、数据迁移、数据容灾备份等多个行业用户的多元化场景，提供更安全稳定、更优化、无缝上云的智能数据存储服务，为企业上云、实现数字化转型奠定数据基础。
微博图片使用函数计算，通过弹性扩展能力支撑存储在 OSS 的微博图片实时处理，轻松应对各种请求量激增.对象存储 OSS 提供的生命周期管理帮助客户多层次的进行冷热分层，节省成本，并对海量直播视频长期有效保存.VIPKID少儿英语.通过在线和离线数据迁移相结合的解决方案，历时1个多月，高效地解决了客户海量数据从线下往云上...
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解决方案
函数计算FC
阿里云函数计算（Function Compute）是一个事件驱动的全托管计算服务。通过函数计算，您无需管理服务器等基础设施，只需编写代码并上传。函数计算会为您准备好计算资源，以弹性、可靠的方式运行您的代码。更棒的是，您只需要为代码实际运行消耗的资源付费，代码未运行则不产生费用。
人工智能领域开发者可以更专注于算法模型的训练与业务逻辑的开发，将计算集群的运维交予函数计算处理，提高工作效率.AI 工程师更专注算法，免去繁琐的运维困扰.函数计算储备充足的计算资源，根据请求量毫秒级弹性扩容，可以快速调动上万核的计算资源，平滑支撑业务洪峰.迅速调动上万核计算资源，计算力不再是瓶颈.函数计算...
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云产品
智能媒体服务 IMS
智能媒体服务IMS（Intelligent Media Services），是围绕直播和点播场景下的媒体采集、媒资管理、内容生产、制作和分发能力的一站式服务集，提供广播级、全智能、灵活多样、可多云接入的专业能力，并面向多云复杂业务流场景提供成熟的低代码终端SDK集成方案。
既可单独输出AI原子能力，也可体系化地围绕生产制作和媒资提供智能化工具.PaaS、PaaS+和SaaS的多重交付形式，支持按量付费、预付资源包按及实例订阅等多种购买方案.智能媒体服务.通用媒体管理服务.点播媒体处理.智能生产制作.视频云多媒体AI体验中心｜点击前往.视频云多媒体AI体验中心｜点击前往.智能媒体服务IMS...
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云产品
RAPIDS加速图像搜索
场景描述 本方案适用于使用RAPIDS加速平台 +GPU云服务器来对图像搜索任务进行加 速的场景。相比CPU，利用GPU+ RAPIDS在图像搜索场景下可以取得非常 明显的加速效果。 解决问题 1.搭建RAPIDS加速图像搜索环境 2.使用容器服务Kubernetes版部署图 像搜索环境 3.使用NAS存储计算数据 产品列表 容器服务Kubernetes版 GPU云服务器 文件存储NAS
示例程序执行过程 图像搜索案例的执行过程分为三个步骤：处理数据集、提取图片特征和搜索相似图 片。本文案例结果中对比了 GPU加速的 RAPIDS cuml KNN与 CPU实现的 scikit-learn KNN的性能。步骤1 下载和解压数据集。本文案例中使用了 STL-10数据集，之前已经提前下载下来，该数据集中包含 10万张 未打标的图片，图片的尺寸...
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