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此类需求和风险可归类为以下三个方面：何自(1)现阶段大量部署的终端计算设备安全风险高，何自暴露设备数量太多、暴露端口太多、设备漏洞太多、固件更新不及时、通信协议安全性不高、数量过多无法管控。(3)人工智能的发展，赌徒的人数据被终端采集后传输汇集到集中式云计算中心，赌徒的人网络实时性和带宽都带来量级的要求，对云中心部署方案带来了挑战，同时还需要新的模式来适应AIoT。

(2)当前的人脸识别技术、何自行人识别技术、何自行为分析等视频分析技术往往是接近于实验室场景下的初级应用、数据孤立下的单点识别应用，距离全天候场景下的精准锁定以及最快时间、最小成本、跨摄像机下的识别搜索，还有很大的差距，真正解决客户实战问题的能力还有待于提高。(3)智能AI摄像机及视频结构化分析产品开始进入安防市场，赌徒的人产生了海量的结构化视频数据，赌徒的人但基于结构化视频数据的深度智能应用，如时空分析、模式挖掘、预测预警、技战法训练等尚在探索阶段，有可能形成新的数据浪费和低效投资。何自人像抓拍摄像机的架设位置应满足GA/T922.2-2011的要求。

但从风险角度而言，赌徒的人在AI与安防融合发展的进程中，赌徒的人将大量非结构化视频转化为可快速检索的结构化数据，一旦网络被攻击，数据泄漏后的损失将更为恶化。按照《安全防范视频监控人脸识别系统技术要求》(GA/T31488-2015)，何自《安防人脸识别应用视频人脸图像提取技术要求》(GA/T1334-2016)等技术要求，何自人像识别摄像机主要指安装在公安检查站人行通道，如车站、机场、码头等出入口或闸机，以及人行道、非机动车道、步行街、商业中心等重要部位出入口，能够有效限制人员通行、具有良好人像抓取条件的部位，应面向人员行进方向正面安装，具有良好的光照条件。

2.场景限制高人工智能算法的泛化能力是模式识别问题长期面临的一个问题，赌徒的人也是现阶段的主要瓶颈。

设备本身由于产品性能、何自算力性能等多方面要求造成布置成本较高，何自而科学化勘布点需求带来的时间和人力成本，海量图片高并发网络带宽需求带来的设备和链路成本，多业务系统联网应用带来的沟通和研发成本，大数据研判分析应用带来的设备及研发成本，以及不断增长的设备与集成施工和机房改造等因素则进一步叠高了安防+AI落地的成本。玩上半个小时，赌徒的人多备点水在旁边，猫咪玩累了就会乖乖的去休息，晚上也能安静的睡一会。

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