- arm神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 內(nèi)容精選 換一換
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針對(duì)高層住宅、商業(yè)樓宇,為了禁止電瓶車進(jìn)入,減小因?yàn)殡娖寇嚻鸹饘?dǎo)致的火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn),本算法通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電梯內(nèi)的攝像頭畫(huà)面,方便樓宇管理人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)電瓶車,提高管理效率。 核心功能: 單點(diǎn)抓拍、攝像頭獨(dú)立抓拍、電瓶車檢測(cè)、抓拍檢測(cè)電梯內(nèi)的電瓶車; 產(chǎn)品特點(diǎn): 本算法使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過(guò)使用大量實(shí)際場(chǎng)景圖片訓(xùn)練得到的模來(lái)自:云商店標(biāo)簽 視頻 OCR 識(shí)別視頻中出現(xiàn)的文字內(nèi)容,包括字幕、彈幕、以及部分自然場(chǎng)景文字和藝術(shù)字等 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 識(shí)別準(zhǔn)確 采用標(biāo)簽排序?qū)W習(xí)算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,識(shí)別精度高,支持實(shí)時(shí)識(shí)別與檢測(cè) 簡(jiǎn)單易用 提供符合RESTful的API訪問(wèn)接口,使用方便,用戶的業(yè)務(wù)系統(tǒng)可快速集成 層次標(biāo)簽來(lái)自:百科
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網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員 需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展;熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”;熟來(lái)自:百科通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的,從2015年開(kāi)始,學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要較高算力和能好的。并且有大量的研究論文集中于如何將這些AI模型從云上部署到端側(cè),為AI模型創(chuàng)造更多的應(yīng)用場(chǎng)景和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。 課程簡(jiǎn)介 為了解決真實(shí)世界中的問(wèn)題,我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的來(lái)自:百科
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通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解: 1、如何構(gòu)建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型。 2、如何學(xué)習(xí)顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構(gòu)建弱監(jiān)督學(xué)習(xí)模型,并進(jìn)而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識(shí)學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1章 什么是開(kāi)放環(huán)境的自適應(yīng)感知 第2章 面向識(shí)別與理解的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共性技術(shù) 第3章 通用視覺(jué)基元屬性感知來(lái)自:百科、基于場(chǎng)景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準(zhǔn)確。 圖1 圖像標(biāo)簽 示例圖 名人識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測(cè),準(zhǔn)確識(shí)別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法判斷條形碼圖片為原始拍攝,還是經(jīng)過(guò)二次翻拍、打印翻拍等手法二次處理的圖片。利用翻拍識(shí)別可來(lái)自:百科參數(shù)分析 算法預(yù)集成 專業(yè)預(yù)測(cè)性算法支持,預(yù)集成工業(yè)領(lǐng)域典型算法,如決策樹(shù),分類,聚類,回歸,異常檢測(cè)等算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出,可加載到規(guī)則引擎,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警 生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料數(shù)據(jù),對(duì)生產(chǎn)所需物料進(jìn)行準(zhǔn)確分析預(yù)估,降低倉(cāng)儲(chǔ)周期,提升效率 優(yōu)勢(shì) 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)來(lái)自:百科括優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,從而實(shí)現(xiàn)Spark性能倍級(jí)提升。 內(nèi)容大綱: 1. 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程; 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn); 3. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理創(chuàng)新; 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實(shí)踐; 5. 鯤鵬BoostKit機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)踐。 聽(tīng)眾收益:來(lái)自:百科使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級(jí)) 中級(jí) 中級(jí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語(yǔ)音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開(kāi)發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用(ACL) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開(kāi)發(fā)來(lái)自:專題職業(yè)認(rèn)證考試的學(xué)習(xí)方法 孤立森林:參數(shù)說(shuō)明 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 安裝須知:安裝場(chǎng)景 線上培訓(xùn)課程介紹 什么是自然語(yǔ)言處理:首次使用NLP 華為云培訓(xùn)體系 典型AI庫(kù) 腳本樣例:Zeppelin 自動(dòng)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介:自動(dòng)學(xué)習(xí)功能介紹 自動(dòng)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介:自動(dòng)學(xué)習(xí)功能介紹 準(zhǔn)備算法簡(jiǎn)介:選擇算法的學(xué)習(xí)方式來(lái)自:百科Store網(wǎng)站上選擇自己的設(shè)備型號(hào)和場(chǎng)景需求,就能匹配到合適、高質(zhì)量的算法,一鍵部署到設(shè)備上。Huawei HoloSens Store目前的算法在數(shù)量約40多個(gè),機(jī)器視覺(jué)云服務(wù)總經(jīng)理徐迎輝說(shuō),為了保證算法質(zhì)量,Huawei HoloSens Store會(huì)通過(guò)剛需程度和成熟度嚴(yán)選算法的兩大標(biāo)準(zhǔn),使商城獲得良性循環(huán)的基礎(chǔ)。由此可見(jiàn),華為的HoloSens來(lái)自:云商店Engine)作為算子的兵工廠,為基于昇騰AI處理器運(yùn)行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供算子開(kāi)發(fā)能力,用TBE語(yǔ)言編寫(xiě)的TBE算子來(lái)構(gòu)建各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。同時(shí),TBE對(duì)算子也提供了封裝調(diào)用能力。在TBE中有一個(gè)優(yōu)化過(guò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TBE標(biāo)準(zhǔn)算子庫(kù),開(kāi)發(fā)者可以直接利用標(biāo)準(zhǔn)算子庫(kù)中的算子實(shí)現(xiàn)高性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算。除此之外,TBE也提供來(lái)自:百科
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