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- 深度學(xué)習(xí)的停車桿識別 內(nèi)容精選 換一換
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云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)使用簡單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科
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征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動機是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦的機制來解釋說明數(shù)據(jù)，如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)的典型模型：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用：計算機視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自：百科華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時間：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 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)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科
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本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科![]()
的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科![]()
至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
700，擅長大規(guī)模視覺識別、自動機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章來自：百科![]()
開到了公司的停 車場，因而早上的時候，家里的車位相當(dāng)于就閑置了，公司的車位擁擠了。但是到了晚上回家 的時候，家里的車位擁擠了，公司里的這些車位就又閑置出來了。所以這些車位就有一個時間 段的不平衡。同時對于車位的管理者來說，收費和巡檢也存在問題，商場內(nèi)的車位可以對其進行統(tǒng)一管理。來自：百科![]()
API、交流學(xué)習(xí)和實戰(zhàn)的平臺。 【賽事背景】 華為云已經(jīng)成為全球主要云服務(wù)供應(yīng)商，在華為云上開放了2400+ API，包括計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用服務(wù)、軟件開發(fā)服務(wù)、視頻、數(shù)據(jù)庫、EI智能等74+產(chǎn)品，如何利用這些豐富強大的API快速開發(fā)自己的應(yīng)用和服務(wù)，成為大家關(guān)注的熱點。 本次AI 人臉識別 賽，為華為云來自：百科![]()
速公路的運營、調(diào)度、保障起著至關(guān)重要的作用。 按照本次規(guī)范要求，路側(cè)視頻監(jiān)控設(shè)備按照每2公里一對攝像機的方式建設(shè)，傳統(tǒng)的高速云臺槍型攝像機作為目前高速公路主流的路側(cè)視頻采集設(shè)備,已經(jīng)在高速行業(yè)長期的使用，其功能特點適用于大面積區(qū)域活動目標(biāo)的監(jiān)視。但是隨著高速客戶行業(yè)需求的發(fā)展，如來自：云商店![]()
平臺分析的模式比前端非智能攝像機加后端平臺做視頻分析的模式更具優(yōu)勢，大大提升了算力的利用效能，同時降低對芯片制程的要求。 挑戰(zhàn)5：城市破路施工影響大，審批難 老城區(qū)在智能化升級改造中常面臨破路施工難題，對交通影響巨大。同時破路施工的審批周期常在三個月以上，而不需要破路的施工審批周來自：云商店![]()
護士站：部署海螺攝像機，實時查看護士站的情況，并記錄聲音。 樓道：部署D00款攝像機，加強流動人員管控。 商品鏈接：高空拋物檢測-D系列 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。 華為云將來自：云商店![]()
民問題的處理效率和民眾的滿意度。 接下來，工單分發(fā)到相關(guān)部門后，一些多部門協(xié)同性比較復(fù)雜的事件處置，往往需要靠關(guān)系來協(xié)同解決，同時相關(guān)領(lǐng)域有比較大的重復(fù)工作，所以機器人協(xié)同服務(wù)會將交易量大、重復(fù)性高、易于標(biāo)準(zhǔn)化的業(yè)務(wù)工作以自動化和智能化來接管，以標(biāo)準(zhǔn)化的用戶體驗替代不穩(wěn)定的服務(wù)質(zhì)來自：百科![]()
FD文檔中的打印字符進行檢測識別成可編輯的文本格式，以JSON格式返回識別結(jié)果。 通用類自動文字識別 通用表格識別：提取表格內(nèi)的文字和所在行列位置信息，適應(yīng)不同格式的表格。同時也識別表格外部的文字區(qū)域。用于各種單據(jù)和報表的電子化，恢復(fù)結(jié)構(gòu)化信息。 智能分類自動文字識別 智能分類識來自：專題![]()
機器學(xué)習(xí)的整體流程 4. 其他機器學(xué)習(xí)重要方法 5. 機器學(xué)習(xí)的常見算法 6. 案例講解 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。來自：百科![]()
了解更多 通用類文字識別功能介紹 通用表格識別：提取表格內(nèi)的文字和所在行列位置信息，適應(yīng)不同格式的表格。同時也識別表格外部的文字區(qū)域。用于各種單據(jù)和報表的電子化，恢復(fù)結(jié)構(gòu)化信息。 通用表格識別提取表格內(nèi)的文字和所在行列位置信息，適應(yīng)不同格式的表格。同時也識別表格外部的文字區(qū)域。用于各種單據(jù)和報表的電子化，恢復(fù)結(jié)構(gòu)化信息。來自：專題![]()
支持9種增值稅發(fā)票的信息核驗，支持返回票面的全部信息。 飛機行程單識別 識別飛機行程單中的文字信息，并以JSON格式返回識別的結(jié)構(gòu)化結(jié)果。 識別飛機行程單中的文字信息，并以JSON格式返回識別的結(jié)構(gòu)化結(jié)果。 車輛通行費發(fā)票識別 識別車輛通行費發(fā)票中的關(guān)鍵文字信息，并以JSON格式返回識別的結(jié)構(gòu)化結(jié)果。來自：專題![]()
品質(zhì)，實現(xiàn)個性化和智能化的服務(wù)，滿足多樣化和個性化的需求。 目前，通用AI所涉及的應(yīng)用場景十分豐富，由于它可以根據(jù)不同的場景自動調(diào)整和優(yōu)化自己的模型和策略，而且還可以從以往的經(jīng)驗中不斷學(xué)習(xí)和改進，所以可以適應(yīng)各種復(fù)雜和變化的環(huán)境，通用AI在熱門行業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用如下： 1. 互聯(lián)網(wǎng)來自：百科
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