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我们的关键发现是，个地快如果在正确的成像条件下利用这种效果，任何标准扫描光学显微镜都可以自发地以超分辨率成像。发展我们的工作使显微镜专家能够用他们现有的工具以新的方式展望。个地快AWSSES向用户发送带有数据访问点(包括捕获的图像)的电子邮件通知。

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NVIDIADeepStreamSDK用作流分析工具包。JetsonNano实时分析连接的网络摄像头收集的镜头2021-10-13 15:57:34尤进琴 if (isMobile()){ document.write(); }else{ } 导读机器视觉安全系统的MaViS旨在为用户提供基于机器学习的安全平台，该平台可自动监控和检测场景中的人员，然后通过向用户的电子邮件发送图像和视频来实时提醒用户。这些函数处理数据并将其返回到S3存储桶，而相应的视频数据存储在AmazonRDS数据库中。MaViS由三部分组成：边缘设备(在本例中为NVIDIAJetsonNano开发人员套件)、云和用于警报的移动组件。

该团队在项目的第一次和第二次迭代中对RaspberryPi和JetsonNano进行了试验，并决定在最终项目迭代中继续使用JetsonNano和DeepStreamSDK。使用的边缘平台是NvidiaJetsonNano4GBDeveloperKit，云基础设施是使用AmazonWebServices(AWS)构建的。

对于这个项目，团队专注于人员类来检测可能的入侵者。使用的边缘平台是NvidiaJetsonNano4GBDeveloperKit，云基础设施是使用AmazonWebServices(AWS机器视觉安全系统的MaViS旨在为用户提供基于机器学习的安全平台，该平台可自动监控和检测场景中的人员，然后通过向用户的电子邮件发送图像和视频来实时提醒用户。

JetsonNano将检测事件发送到云中的S3存储桶，然后触发一系列lambda函数。这是因为需要在边缘执行尽可能多的计算。该团队选择了一个经过预训练的ResNet10模型来识别一些类别，例如车辆、两轮车、人或路标。在JetsonNano上运行的应用程序代码是用Python实现的。if (isMobile()){ document.write(); }Arduino商店的设计速度更快，运行更​​流畅，现在比之前的商店快30%左右。

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