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- 機(jī)器視覺(jué)深度學(xué)習(xí)檢測(cè) 內(nèi)容精選 換一換
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AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)來(lái)自：專(zhuān)題華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤(pán)異常檢測(cè) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤(pán)異常檢測(cè) 時(shí)間：2021-01-05 11:41:15 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤(pán)異常檢測(cè)基于網(wǎng)絡(luò)人工智能(NAIE)訓(xùn)練平臺(tái)的硬盤(pán)異常預(yù)測(cè)程序，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建硬盤(pán)故障預(yù)測(cè)模型，對(duì)數(shù)據(jù)來(lái)自：百科
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華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測(cè) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測(cè) 時(shí)間：2021-01-05 11:40:25 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測(cè)提供某運(yùn)營(yíng)商的KPI真實(shí)數(shù)據(jù)，參賽選手需要根據(jù)歷史40天異常標(biāo)簽數(shù)據(jù)（訓(xùn)練數(shù)據(jù)集），訓(xùn)練模型并檢測(cè)后續(xù)17天內(nèi)各KPI（測(cè)試數(shù)據(jù)集）中的異常。來(lái)自：百科商品介紹 針對(duì)出現(xiàn)在視頻畫(huà)面中特定區(qū)域的人員進(jìn)行檢測(cè)，當(dāng)畫(huà)面中人數(shù)超過(guò)一定閾值，則判定為人員匯聚，目前算法設(shè)定的閾值為5人（包含5人）。 算法采用機(jī)器視覺(jué)圖像感知技術(shù)，通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)及深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)人員的精確檢測(cè)、跟蹤，實(shí)現(xiàn)對(duì)人體檢測(cè)分析檢測(cè)，智能分析精確區(qū)分人和干擾物體，如其他移來(lái)自：云商店
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2、更智能：可實(shí)現(xiàn)對(duì)高空拋物的實(shí)時(shí)檢測(cè)和自動(dòng)告警，顯示落物軌跡并將相關(guān)視頻和圖像進(jìn)行保存 3、更精準(zhǔn)：通過(guò)深度學(xué)習(xí)等算法可克服日夜光照、水霧、陰影、飛鳥(niǎo)等影響 4、更人性：交互式操作，簡(jiǎn)單易懂，安裝方便 5、易擴(kuò)展：可隨需進(jìn)行算法升級(jí)和能力擴(kuò)展 6、范圍廣：可檢測(cè)大范圍的建筑物，即能檢測(cè)因建筑物過(guò)大而來(lái)自：云商店![]()
序和效率。 華為機(jī)器視覺(jué)總裁段愛(ài)國(guó)先生出席論壇并與張子龍先生、郭永鋒先生、李俊彪先生共同發(fā)布“華為+啟明+圖盟，車(chē)路協(xié)同創(chuàng)新聯(lián)合解決方案”。機(jī)器視覺(jué)前端智能化，加速路網(wǎng)數(shù)字化升級(jí)。作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)和國(guó)民生活最重要的基礎(chǔ)設(shè)施，道路交通的重要性無(wú)需重申強(qiáng)調(diào)。華為機(jī)器視覺(jué)及其合作伙伴始終與來(lái)自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021日志異常檢測(cè) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021日志異常檢測(cè) 時(shí)間：2021-01-05 11:45:27 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-日志異常檢測(cè)：大規(guī)模通信設(shè)備在運(yùn)行中會(huì)產(chǎn)生海量日志，日志記錄了設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，通過(guò)收集并分析日志，可以發(fā)現(xiàn)來(lái)自：百科![]()
局發(fā)布的《餐飲服務(wù)明廚亮灶工作指導(dǎo)意見(jiàn)》，已明確提出，鼓勵(lì)餐飲服務(wù)提供者實(shí)施明廚亮灶，以此保障消費(fèi)者的知情權(quán)。 華為機(jī)器視覺(jué)&安徽水天陽(yáng)光廚房解決方案 華為機(jī)器視覺(jué)的軟件定義攝像機(jī)、智能視頻存儲(chǔ)產(chǎn)品和安徽水天科技公司以廚房場(chǎng)景為核心的智能分析能力（廚師帽識(shí)別、口罩識(shí)別等）相結(jié)合，來(lái)自：云商店![]()
手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握深度學(xué)習(xí)平臺(tái)應(yīng)用及入門(mén)深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 深度學(xué)習(xí)平臺(tái)介紹 第3節(jié) 深度學(xué)習(xí)入門(mén)示例介紹 第4節(jié) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類(lèi)模型 第5節(jié) 華為云深度學(xué)習(xí)平臺(tái)實(shí)操演練 華為云 面向未來(lái)的智能世界，來(lái)自：百科![]()
謝老師，華為云EI技術(shù)專(zhuān)家，10年人工智能/計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究經(jīng)驗(yàn)，在國(guó)際頂級(jí)會(huì)議和期刊上發(fā)表超過(guò)50篇論文，谷歌引用數(shù)1700，擅長(zhǎng)大規(guī)模視覺(jué)識(shí)別、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了典型的現(xiàn)代物體檢測(cè)子包含兩階段檢測(cè)子：RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN, 以及單階段檢測(cè)子: YOLO來(lái)自：百科![]()
十年，人類(lèi)一定會(huì)進(jìn)入萬(wàn)物感知、萬(wàn)物互聯(lián)和萬(wàn)物智能的智能社會(huì)。5G、AI和機(jī)器視覺(jué)三種技術(shù)相互促進(jìn)、相互激發(fā)，加速智能世界的到來(lái)。未來(lái)十年，機(jī)器視覺(jué)將成為萬(wàn)物感知入口，引領(lǐng)行業(yè)數(shù)字化。 2020年，華為機(jī)器視覺(jué)不斷豐富產(chǎn)品與場(chǎng)景化解決方案，在交管領(lǐng)域重點(diǎn)聚焦智能化應(yīng)用落地，取得了巨來(lái)自：云商店![]()
圖像識(shí)別 （ Image Recognition ），基于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)，利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析和理解，以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)象的技術(shù)?；?span style='color:#C7000B'>深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺(jué)內(nèi)容，提供多種物體、場(chǎng)景和概念標(biāo)簽，具備目標(biāo)檢測(cè)和屬性識(shí)別等能力，幫助客戶準(zhǔn)確識(shí)別和理解圖像內(nèi)容，打造智能化業(yè)務(wù)系統(tǒng)，提升業(yè)務(wù)效率。來(lái)自：百科![]()
本課程包含了數(shù)字圖像基本原理，以及使用傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)方法完成計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)的方法以及應(yīng)用場(chǎng)景。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握數(shù)字圖像的基礎(chǔ)知識(shí)和變換方法。 2、掌握?qǐng)D像分類(lèi)技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。 3、掌握目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。 4、掌握?qǐng)D像分割技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。來(lái)自：百科![]()
02:18 網(wǎng)站安全檢測(cè) 域名認(rèn)證的操作流程 網(wǎng)站安全檢測(cè) 創(chuàng)建網(wǎng)站掃描任務(wù) 02:27 網(wǎng)站安全檢測(cè) 創(chuàng)建網(wǎng)站掃描任務(wù) 網(wǎng)站安全檢測(cè) 主機(jī)掃描的操作流程 04:54 網(wǎng)站安全檢測(cè) 主機(jī)掃描的操作流程 網(wǎng)站安全檢測(cè) 查看漏洞檢測(cè)日志 02:07 網(wǎng)站安全檢測(cè) 查看漏洞檢測(cè)日志 網(wǎng)站安全檢測(cè)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 工業(yè)視覺(jué)的優(yōu)勢(shì) 工業(yè)視覺(jué)的優(yōu)勢(shì) 時(shí)間：2020-08-20 09:23:53 傳統(tǒng)的工業(yè)制造主要采用人工肉眼檢測(cè)產(chǎn)品的缺陷，不僅使得檢測(cè)產(chǎn)品速度慢、效率低下，而且在檢測(cè)過(guò)程中容易出錯(cuò)，導(dǎo)致誤檢、漏檢等問(wèn)題?；?span style='color:#C7000B'>機(jī)器視覺(jué)的質(zhì)檢方案，通過(guò)云端建模分析與邊緣實(shí)時(shí)決策來(lái)自：百科![]()
據(jù)集作為深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的輸入，對(duì)AI開(kāi)發(fā)有至關(guān)重要的意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理 提供了一套高效便捷的管理和標(biāo)注數(shù)據(jù)集框架。不僅支持圖片、文本、語(yǔ)音、視頻等多種數(shù)據(jù)類(lèi)型，涵蓋圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)、音頻分割、文本分類(lèi)等多個(gè)標(biāo)注場(chǎng)景，可適用于各種AI項(xiàng)目，如計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言來(lái)自：百科![]()
視頻分析 商品：NVR800應(yīng)用軟件；服務(wù)商：機(jī)器視覺(jué) 傳統(tǒng)的人員簽到，例如現(xiàn)場(chǎng)簽到、考勤打卡等，不僅效率低下，而且容易遺漏，NVR800推出了專(zhuān)門(mén)的人員簽到業(yè)務(wù)應(yīng)用，更快速、更智能、無(wú)感簽到，能有效控制漏簽、代簽。接下來(lái)，我們就來(lái)學(xué)習(xí)下如何配置吧~ 操作步驟 1. 選擇“智能>人臉簽到”，進(jìn)入人員簽到配置頁(yè)面。來(lái)自：云商店![]()
NVR800人員路徑“搜集”，原來(lái)如此簡(jiǎn)單 云市場(chǎng)商品：NVR800應(yīng)用軟件；機(jī)器視覺(jué) 華為好望商城 NVR800人員檢索功能不僅支持檢索人員出現(xiàn)時(shí)間、出現(xiàn)次數(shù)，現(xiàn)在還支持人員運(yùn)動(dòng)路徑追蹤，根據(jù)人員出現(xiàn)時(shí)間，呈現(xiàn)運(yùn)動(dòng)路徑圖。接下來(lái)，我們就來(lái)學(xué)習(xí)下配置操作。 檢索人員路徑 1. 單擊跟蹤圖標(biāo)，進(jìn)入人員路徑跟蹤頁(yè)面。來(lái)自：云商店![]()
0系列課程。計(jì)算機(jī)視覺(jué)是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最熱門(mén)的研究領(lǐng)域之一，它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實(shí)際作用的應(yīng)用，包括 人臉識(shí)別 、圖像檢測(cè)、目標(biāo)監(jiān)測(cè)以及智能駕駛等。這一切本質(zhì)都是對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，本課程就圖像處理理論及相應(yīng)技術(shù)做了介紹，包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)時(shí)注意兩者的區(qū)別。來(lái)自：百科![]()
展、高可用的端到端解決方案。 工業(yè)視覺(jué) 傳統(tǒng)的工業(yè)制造主要采用人工肉眼檢測(cè)產(chǎn)品的缺陷，不僅使得檢測(cè)產(chǎn)品速度慢、效率低下，而且在檢測(cè)過(guò)程中容易出錯(cuò)，導(dǎo)致誤檢、漏檢等問(wèn)題。基于機(jī)器視覺(jué)的質(zhì)檢方案，通過(guò)云端建模分析與邊緣實(shí)時(shí)決策的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)視覺(jué)檢測(cè)，提升產(chǎn)品質(zhì)量。 CDN 邊緣站點(diǎn)管理來(lái)自：百科![]()
術(shù)，包括優(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
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