Univision揭示了一个很好的实施模型：超过100个项

近年来，Univision技术继续加深其AI设计。在今年早些时候更新和推出了“一切X”之后，大型模型“ Wutong 2025”在4月的Univision合作伙伴会议上重新启动，促进了Aiot Intellignent智能身体生态系统的建设，并加速了大型模型技术的完整工业化。 USHI将Wutong大型模型的能力深入到产品矩阵中，从而以新的优质生产力来改善所有方案的智能业务。目前，大王模型是在城市管理，能源行业和商业服务等领域的100多个实际情况下按量表实施的，这些领域涵盖了诸如交通政府，生产和人生的生产安全和人们的生活安全，这涵盖了该行业对技术影响的效率的革命。所有控件中的所有控件：语句控制祈祷！有效实施农业车辆的非法检测。不必标记培训数据或模型，也不需要直接输入自然语言的说明。该系统会自动生成视觉算法，以克服不受欢迎的场景，例如消防，机油泄漏和漏水，而传统AI很难覆盖。湖北部在进入自然语言命令的简单“农业车辆”时，会自动生成由农业车辆放置的非法车辆检测模型，以识别高风险的真实时间行为。传统的开发模型需要几天，“所有控件”可以在1分钟时压缩设计时间。它已成功地应用于各种复杂的情况，例如头盔，多种车辆和不使用雪的车辆。特别是在一个企业公园项目中，用户输入诸如“堆叠火通道元素”，“燃油泄漏”，“水L”之类的步骤eak" and the system instantly generates custom algorithms to automatically detect fire passages and oil leakage problems. The online time of the algorithm has been significantly reduced, and tests in high -risk regions are no longer based on physical work. Look for all things in Interior Mongolia: 1 minute ¡find someone inside! "Yellow hair and white pants" blocks all searches for your goal. Combining semantic understanding and image comparison capabilities, users can输入文本，音频或图像，以便与传统的手动检测过程结合使用大量的视图，并在夜间在夜间的夜晚迅速在夜间通话中，在夜间的夜晚中提高了夜间汽车的效率。通过an智能分析。游泳，野生捕鱼，抬高栏杆并发现北部的交通违规：我的错误信息中有95％被排除在外！为了减少错误警报，“核心”中断为零，“核心”建立了一个基于大型模型的智能分析中心，执行二次过滤和对原始警报的自动审查，并将警报转发到Univision平台或第三方。在Hebei矿中部署了近100台前置摄像头和智能设备后，抬起独轮车，卡车和P区域的虚假警报数量已从4,000多次下降到200多个。错误警报的删除率超过了95％，提高了警报的准确性并减少了生产中断的风险。如果未显示您的技能，那么当您实施它们时，您将看到真相！通过智能商业业务，Wutong模型在数千个行业的生产率中积累了技术，这使得S“在那里”呈现效率杆和一个用于各种行业场景的安全阀。