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大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉入雙向對偶系統(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。來自：百科來自：百科
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華為云計算 云知識 AI技術領域課程--深度學習 AI技術領域課程--深度學習 時間：2020-12-15 15:23:12 深度學習是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡為架構，對數(shù)據(jù)進行表征學習的算法。目前，在圖像、語音識別、自然語言處理、強化學習等許多技術領域中，深度學習獲得了廣泛的應用，并且在某些問來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學習算法的語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結合清華大學開源語音數(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內(nèi)容與應用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(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兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡來自：百科![]()
GaussDB 查看表大小 GaussDB查看表大小 GaussDB數(shù)據(jù)庫 ，又稱為 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關系型數(shù)據(jù)庫，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。本頁面詳細介紹GaussDB數(shù)據(jù)庫如何創(chuàng)建表及查詢表空間大小。 GaussD來自：專題![]()
2、碼率超過一定數(shù)值，對圖像的質(zhì)量沒有多大影響。 常用的調(diào)節(jié)碼率手段包括： ①調(diào)節(jié)編碼的幀率。通過調(diào)節(jié)序列在時間上的分辨率達到控制碼率的目的。當碼率高于信道時，通過丟幀來降低碼率；當碼率低于信道時，可提高幀率以提高視覺效果。 ②調(diào)節(jié)圖像大小。通過調(diào)節(jié)序列在空間上的分辨率來達到控制碼率的來自：百科![]()
若以上情況都不是，請?zhí)峤还温?lián)系華為云技術客服處理。 音視頻轉碼視頻能否從低分辨率轉高分辨？ 您可以通過調(diào)用新建轉碼任務接口，將參數(shù)“upsample”設置為“1”開啟上采樣，將低分辨率的視頻轉碼成高分辨率的視頻。 音視頻轉碼后的視頻如何下載 音視頻轉碼后，您可以在 媒體處理 控制臺來自：專題![]()
支持上傳的圖片格式：jpg、png、bmp、webp、gif、tiff 圖片格式：PNG 圖片大小：798 kb 上傳圖片 目標格式 jpg png bmp webp 圖片格式：jpg 圖片大小：143 kb 生成圖片 通過對圖片質(zhì)量進行調(diào)整，實現(xiàn)圖片文件大小調(diào)整，更好的適配各種展示需求。圖形化、無代碼，輕松開發(fā)。 支持上傳的圖片格式：jpg來自：專題![]()
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個機器學習或深度學習模型，模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中，得到預測、評價等結果。 ModelArts模型訓練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結果通常是一個或多個機器學習或深度學來自：專題![]()
并通過持續(xù)學習吸收海量文本數(shù)據(jù)，不斷提升模型的效果。 了解詳情 盤古CV大模型 基于海量圖像、視頻數(shù)據(jù)和盤古獨特技術構筑的視覺基礎模型，賦能行業(yè)客戶利用少量場景數(shù)據(jù)對模型微調(diào)即可實現(xiàn)特定場景任務。 了解詳情 盤古多模態(tài)大模型 融合語言和視覺跨模態(tài)信息，實現(xiàn)圖像生成、圖像理解、3D來自：專題![]()
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目標檢測：在建筑施工現(xiàn)場，基于定制化的圖像識別目標檢測系統(tǒng)，可實時監(jiān)測現(xiàn)場人員是否佩戴安全帽，以降低安全風險。 圖像搜索：基于圖像標簽的圖像搜索技術，不管用戶輸入關鍵字，還是輸入一張圖像，都可以快速搜索到想要的圖像。 展開內(nèi)容 收起內(nèi)容 圖像識別相關精選推薦 《深度學習與圖像識別：原理與實踐》—2 圖像識別前置技術來自：專題![]()
稱之為虛擬形象、數(shù)字虛擬人、虛擬數(shù)字人等。數(shù)字人的核心技術主要包括計算機視覺、計算機圖形學、動作捕捉和驅動、圖像渲染和人工智能等。 服務型數(shù)字人：利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡進行圖像合成、高度擬真的虛擬人。 具備如下特點： 2D模型，通過拍攝真人視頻訓練生成 無表情&骨骼數(shù)據(jù) 只能由AI驅動來自：專題![]()
圖像識別服務介紹 圖像識別服務介紹 圖像識別（ Image Recognition ），基于深度學習技術，可準確識別圖像中的視覺內(nèi)容，提供多種物體、場景和概念標簽，具備目標檢測和屬性識別等能力，幫助客戶準確識別和理解圖像內(nèi)容 圖像識別（Image Recognition），基于深度學來自：專題
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