Taybetmendiyên Sîstema Tevlêbûna Wexta Nasnameya Nasnameya Kontrolê

1) Fonksiyona strukturên pergala modular.

Pergala Beşdariya Rûyê ya Control Nasname, avahiyek moduler a "Server + Workstation" diparêze da ku rêveberiya serbixwe li gorî desthilata xwe bicîh bîne, û ji fenomenoniya desthilata xaçepirs û tevliheviya rêveberiyê dûr bixe. Mînakî, servera daneyê ji bo danûstendina danûstendinê û hilanînê bi taybetî tête bikar anîn; Qebûlkirina karkirinê ji bo domandina karûbarê pejirandinê ya dema naskirina dema naskirina dema amadebûna dema amadebûna destûrê tê bikar anîn; Qereqola serlêdanê ji bo rêveberiya rêwî û karmendan tê bikar anîn;

2) Fonksiyona karanîna Offline ya hêzdar
Pixel Face Naskirina Wexta Serhêl a Controls Control Navnîşa Kontrolê ya Kontrolê heye fonksiyonek offline ya hêzdar. Dema ku pergala hardware û pergala kontrolê ya gihîştinê nikare bi gelemperî ragihîne, pergala kontrola gihîştinê hîn jî dikare bi gelemperî were bikar anîn bêyî ku bandorê li têketinê û derketina rêwiyan bike. Kapasîteya hilanînê ya kontrola hardware dikare bigihîje 100,000 wêneyan û 100,000 tomarên dîrokî, ku dê ji ber têkçûnên ragihandinê yên kurt-kurt, dê zirarê daneyê nebe.
3) Fonksiyonê girêdana hêzdar
Pergala Beşdariya Rûyê ya Control Navnîşa Nasnameya Hêzê Hêzek Lînkek hêzdar e, ku dikare bi serfirazî bi beşdarbûna dema naskirinê re têkildar be, weşana deng û alavên din. Dema ku pergalê alarmek digire, ew ê bixweber li ser malper û dengên deng ji bo vebijarkên dengbêjan hilîne. Mînakî, dema ku karta neqanûnî tête bikar anîn, pergala pejirandina rûyê û tevlêbûnê ya gihîştinê bixweber desteserkirina wêneyan û dengên dengan dike, û di heman demê de alavên deng û ronahî ye.
4) Beşdariya Rûyê Fêmbûna Rûyê Kêmasiya Li ser bingeha daneya mezin a rûyê, ku pir mezinbûna pergalê û rastbûna naskirinê baştir dike.
Algorîtmaya dema naskirina dema naskirinê, li ser bingeha tora neuralî moda fêrbûna kûr diparêze. Bi karanîna hejmarek mezin a yekîneyên pêvajoyê yên hêsan ên ku bi navgîniya pejirandina rûyê kompleks û pergala amadekariyê ve girêdayî ye, ew imagesê ya mirovî û cînavkaniyê dike, û rêgezê nîgaşî ya rêgez û rêgezên rûyê ku dijwar e di pêvajoya fêrbûnê de bigihîje. Bi karanîna taybetmendiyên şêwazê, taybetmendiyên grayscale, taybetmendiyên teker ên çerm û taybetmendiyên kevneşopî û wergirtina teknolojiya bilind, rastîniya bilind, rabûna bilind, algorîta pêbawer;
Li ser bingeha serlêdanên pratîkî, ewlehiya gelemperî, perwerdehî, darayî û pîşesaziyên din, ji bo fêrbûna kûr, bikaranîna daneyên kûr, bikar anîn , Fêrbûna otomatîk ji bo taybetmendiyên rûyê mirovî bistînin. Piştî ku bi hejmarek mezin a rûpelê erênî û negatîf tê perwerdekirin, algorîtmayê di rastiyê de, tolerasyona xeletiyê, rahijmendî, hwd. Ew ji hêla gelek projeyên mezin ve hatî ceribandin û bi tevahî serlêdana rastîn pêk tê.
5) Amûrên pêşgotinê yên rûpelê hêzdar peyda bikin
Di pêvajoya avahiyê de databasa navnîşa Follow, kalîteya wêneyan bêhevseng e, û wêneyên wêneyê dikarin bixweber an jî bi destan werin pêvajoyê kirin da ku wan bi standard û pêdiviyên têkildar pêk bînin. Fonksiyonên pêvajoyê yên wêneyê wekî jêrîn in:
Ew piştgirî dide pelçeya arizî ya wêneyên rûyê bi rêbazên plug-in an rêbazên din.
Piştgiriya bangkirina wêneya wêneya sêyemîn û amûrên analîzên partiyê.
Vebijarkên Pêvajoya Wêneyê, pêvajoyê rengîn, Rêzkirin, Rêzkirin, Rêzkirin, Rêzkirin, Rêzkirin, Rêzkirin, Rastkirin Multi-asta Multi-asta, Saturation Multi-asta otomatîkî, hişkiya pir-asta otomatîkî, hwd.