专业化的高可靠，高性能的关系型数据库服务。提供简易方便的 Web 界面管理、可靠的数据备份和恢复、完备的安全管理、完善的监控等功能。
目前BSN还支持 Hyperledger Fabric，FISCO BCOS、CITA等国内主流的联盟链底层框架进行适配 百度超级链XuperChain是百度集团重点发力的技术方向，也是百度四大独立开源品牌之一
项目重启的这段时间，ElasticJob 持续在 GitHub 的周和月度排行榜上有名。
为了解决这一困境，百度地图在不断夯实室外、道路场景定位服务的同时，也率先启动了对室内定位服务的探索。
抽奖活动将于活动结束后开启，每集满 3 次点赞兑换 1 次抽奖，最高 5 次。
为打造出更具易用性、更具扩展性、更具高性能的区块链技术，满足日益蓬勃的区块链落地需求，「开放原子超级链内核」重磅发布，并启动巡回沙龙，邀请广大开发者共同探讨！
“中国软件杯”大学生软件设计大赛是一项面向中国在校学生的公益性赛事，是2021年全国普通高校大学生竞赛榜单内竞赛。 大赛由国家工业和信息化部、教育部、江苏省人民政府共同主办，致力于正确引导我国在校学生积极参加软件科研活动，切实增强自我创新能力和实际动手能力，为我国软件和信息技术服务业培养出更多高端、优秀的人才。 2022年，百度飞桨承办了A组和B组各赛道，现A组已正式发布。 赛题介绍 目前，我国遥感领域已步入了高分辨率影像的快车道，对遥感数据的分析应用服务的需求也与日俱增。传统方式对高分辨率卫星遥感图像的对特征刻画能力差且依赖人工经验工作量巨大。随着人工智能技术的兴起，特别是基于深度学习的图像识别方法获得了极大的发展，相关技术也推动了遥感领域的变革。相对于传统基于人海战术的目视解译方法，基于深度学习的遥感图像识别技术可以自动分析图像中的地物类型，在准确率和效率方面展现出极大的潜力。 此次赛题由百度飞桨和北航LEVIR 团队共同设计，要求选手使用百度AI Studio平台进行训练，基于国产化人工智能框架——百度飞桨PaddlePaddle框架进行开发，设计并开发一个可以通过深度学习技术实现对遥感图像自动解译的WEB系统。 在这套WEB系统中，选手需要实现目标提取、变化检测、目标检测和地物分类四大分析功能，官方将提供每个功能实现所需的训练数据集。 目标提取（使用图像分割技术对卫星图像中指定对象完成分割）变化检测（使用图像分割技术对同区域两个时期的卫星图像变化情况完成分析）目标检测（使用目标检测技术对卫星图像中指定对象完成检测）地物分类（使用图像分割技术对卫星图像每个像素完成分类） “变化检测”训练数据集样例 为了让选手更加关注软件系统的开发与设计，其中仅“变化检测”一项功能为算法考核项，需要选手根据官方提供的数据集进行人工智能模型的训练，并将结果上传到AI Studio得到分数，计入总分。 参赛对象 本科生、研究生、高职生可报A组赛题，B组赛题只能高职生报名，目前A组赛题已发布。 A组赛题赛事报名入口👇https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/151/0/introduction
会上，百度大脑发布了新近开放和升级的 AI 能力，重磅推出乘风人脸通行考勤平台，并在现场实操模拟通行考勤场景演示平台部署过程，全面展现百度大脑人脸识别服务的端边云协同的解决方案。
如果Dreamview无法启动，请使用下面的脚本检查Dreamview的启动日志并重新启动Dreamview。
使用基于关节点的行为识别方法可以去除环境的干扰，让模型重点关注选手的动作，进而提升识别准确率。 2.
在 CyberRT 中，有如何定义、实现、启动组件的机制说明。
