大數據平臺提供的服務包括數據存儲、處理、分析和可視化等。AI平臺開發與實施服務則涉及算法設計、模型訓練、系統集成和優化等方面，以支持智能決策和自動化任務。

大數據平臺提供的AI平臺開發與實施服務可以提供哪些服務？以下是詳細的分析和解答：

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1、云原生一體化數倉

離線實時一體化：通過MaxCompute和Hologres的深度融合，提供豐富靈活的離線實時一體化能力。

湖倉一體：支持對數據湖的開放管理，實現數據分析的多樣化統一管理。

全鏈路數據治理：涵蓋資產全景、數據地圖、智能監控等多模塊，支（本文來源：WWW.KEngnIAO.cOM）撐大數據開發和治理工作。

2、人體檢測

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精準定位：支持多人檢測，可同時識別圖片中的復數人體。

人臉比對1:1：基于已授權的兩張圖像，返回是否為同一人的置信度。

人臉屬性識別：檢測出圖像中的人臉數量，輸出性別、年齡等信息。

3、百度AI開放平臺

語音技術：提供全球領先的語音技術，如語音識別、語音合成。

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圖像技術：包括圖像識別、人臉識別等先進的圖像處理技術。

NLP技術：提供自然語言處理技術，如情感分析、文本結構化。

4、阿里靈杰AI開放服務

視覺智能：基于人臉人體的檢測分析和比對技術，應用于生物識別、認證等場景。

視頻生產：提供視頻內容的編輯、生成、增強等能力。

目標檢測：對指定或通用的目標進行檢測、識別、打標。

5、騰訊大數據平臺

數據+算法驅動：探索“平臺自治”方案，實現自動化運營。

一站式自診斷：提供自診斷、自優化、自管理能力，降低使用門檻。

相關問題與解答欄目

Q1: 大數據平臺在AI平臺開發與實施服務中扮演什么角色？

A1: 大數據平臺在AI平臺開發與實施服務中扮演著基礎設施的角色，提供了數據處理、存儲和分析的能力，支持AI模型的訓練和部署，以及提供必要的數據治理和優化功能。

Q2: 如何選擇合適的AI平臺開發與實施服務提供商？

A2: 選擇合適的AI平臺開發與實施服務提供商時，應考慮其技術實力、服務質量、行業經驗、客戶評價以及是否提供定制化解決方案等因素，還應考慮服務提供商的安全性、可靠性和技術支持能力。

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