Kirish boshqaruvining xususiyatlari Yoqish vaqtini o'rganish tizimi

1) Modulyar tizim tuzilishi funktsiyasi.

Kirishni boshqarish Boshqarish vaqtini tan olish muddati, turli intizomli bo'limlar o'zlarining vakolatlariga ko'ra mustaqil boshqaruvni amalga oshirish uchun qulay bo'lgan "server + ish stantsiyasi" ning "server + ish stantsiyasi" ni qabul qiladi va hokimiyatni kesib o'tish va boshqarish tartibsizliklaridan qochadi. Masalan, ma'lumotlar serveri ma'lumotlarni almashish va saqlash uchun maxsus ishlatiladi; Texnik ish stantsiyasi foydalanishni boshqarish muddatini ko'rish vaqtini tan olish muddatini tanlashda qo'llaniladi; Talabnoma ish stantsiyasi yo'lovchilar va xodimlarni boshqarish uchun ishlatiladi;

2) kuchli oflayndan foydalanish funktsiyasi
Pikselning davomat davri kuzatuvni boshqarishning o'zgarishi boshqaruv tizimi kuchli oflayn funktsiyaga ega. Uskuna tizimi va foydalanishni boshqarish tizimi odatdagidek, foydalanishni boshqarish tizimi odatda yo'lovchilarning kirish va chiqishiga ta'sir qilmasdan ishlatilishi mumkin. Uskuna kontrolyatorining saqlash sig'imi 100000 fotosuratga va 100,000 ta tarixiy yozuvlarga erishishi mumkin, bu qisqa muddatli aloqa etishmovchiligi tufayli ma'lumotlar yo'qotilishini keltirib chiqarmaydi.
3) kuchli bog'liqlik funktsiyasi
Kirishni boshqarish Boshqarish vaqtini ko'rish davri tizimi kuchli bog'liqlikning kuchli funktsiyasiga ega, bu vaqtni ko'rish vaqtlari, ovozli efir va boshqa uskunalar bilan bog'liq bo'lishi mumkin. Tizim signalni qo'zg'atganda, ovozli prostlar uchun saytda fotosuratlar va ovozli eshittirishni avtomatik ravishda saqlaydi. Masalan, kanalga kirish uchun noqonuniy karta ishlatilganda, kirishlarni boshqarishning asosiy e'tirofi va qatnashish tizimi avtomatik ravishda rasmni suratga olish va ovozli takliflarni amalga oshiradi va bir vaqtning o'zida ovozli signallarni havola qiladi.
4) Tekshiruv va tanlab olish aniqligini sezilarli darajada yaxshilaydigan katta ma'lumotlarga asoslanib, chuqur o'rganishni o'rganish.
Yulduzni tan olish vaqtini ko'rish algoritm neyron tarmog'iga asoslangan chuqur o'quv rejimini qabul qiladi. Oddiy ishlov berish bloklaridan foydalanish murakkab foydalanishni boshqarishning murakkabligi va qatnashish tizimini shakllantirish uchun bir-biriga mos keladi, bu insoniyat ta'limoti va kognitiv tizimiga taqlid qiladi va bu qiyin munosabat va davolovchi qoidalar va qabul qilish qoidalarining yashirin ifodasini oladi o'rganish jarayonida erishish. Formadagi xususiyatlar, kul rang funktsiyalari, teri to'qimachilik xususiyatlari va boshqa an'anaviy xususiyatlar va boshqa an'anaviy xususiyatlar va tarqalgan an'anaviy xususiyatlar va tarqalgan an'anaviy xususiyatlar va yuqori darajadagi an'anaviy xususiyatlar, yuqori aniqlik, yuqori mustahkamlik, ishonchli yuzni taqqoslash algoritmini taqqoslash;
Xavfsizlik, jamoat xavfsizligi, ta'lim, moliya va boshqa sohalarda amaliy dasturlar asosida, bizda chuqur o'qitish, chuqur o'qitishdan foydalanib, chuqur ma'lumotlardan foydalanib, chuqur ma'lumotlardan foydalanib, turli xil sifat, post, engil, gender va boshqalar. , odamlarning yuz xususiyatlarini olishni avtomatik ravishda o'rganish. Ko'p sonli yuzni ijobiy va salbiy ma'lumotlar bilan o'qitilgandan so'ng, algoritm aniqlik, buzg'unchilik, mustahkamlik va hokazolarda ko'plab keng ko'lamli loyihalar asosida sinovdan o'tkazildi va amaldagi ariza bilan to'liq mos keladi.
5) Jiddiy yuzma-xil rasmni ishlov berish vositalarini taqdim eting
Ma'lumotlar bazasini quyidagilar bazasini yaratish jarayonida fotosuratlarning sifati notekis va rasm rasmlari ularni tegishli standartlar va talablarga javob berish uchun avtomatik ravishda yoki qo'lda qayta ishlanishi mumkin. Fotosuratlarni qayta ishlash funktsiyalari quyidagicha:
U plastiklar yoki boshqa usullar orqali yuz rasmlarini sun'iy ravishda ekishni qo'llab-quvvatlaydi.
Uchinchi tomon rasmlarini qayta ishlash va tahlil vositalarini boshqarish.
Rasmni qayta ishlash vositalariga quyidagilar kiradi: Rangni qayta ishlash, kontrastni sozlash, ranglarni tozalash, orolni tozalash, originalni tiklash, kesish vositalari, avtomatik o'lchamdagi yorqinliklar, Avtomatik ko'p darajadagi kontrast, avtomatik ko'p darajadagi to'yinganlik, avtomatik ko'p darajadagi keskinlik va boshqalar.