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- 基于深度學(xué)習(xí)的車牌定位 內(nèi)容精選 換一換
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云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)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(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來(lái)自：百科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(dòng)機(jī)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(jī)制來(lái)解釋說(shuō)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(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)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(shí)，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(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科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(duì)雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識(shí)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(lái)的智能世界，數(shù)字化來(lái)自：百科
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的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識(shí)： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)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(jì) 第3章 基于NAS的輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來(lái)自：百科![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)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(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)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(lái)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(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)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(guò)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(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)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(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
、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(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)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 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟 基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟 時(shí)間：2021-07-01 14:11:38 灰度發(fā)布功能 – 基于權(quán)重的灰度發(fā)布，可根據(jù)需要靈活動(dòng)態(tài)的調(diào)整不同服務(wù)版本的流量比例。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務(wù)，選擇一個(gè)服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布； 步驟2：給選定服務(wù)創(chuàng)建灰度版；來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 時(shí)間：2021-07-01 11:42:59 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布?？筛鶕?jù)請(qǐng)求的內(nèi)容控制其流向的服務(wù)版本（Cookie, Header, OS, Browser）。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務(wù)，選擇一個(gè)服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布；來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實(shí)踐 基于鯤鵬BMS的Hadoop調(diào)優(yōu)實(shí)踐 時(shí)間：2020-12-01 14:32:39 本實(shí)驗(yàn)幫助指導(dǎo)用戶在短時(shí)間內(nèi)，了解大數(shù)據(jù)組件Hadoop在鯤鵬上的部署步驟，體驗(yàn)Hadoop組件在鯤鵬上的基本調(diào)優(yōu)思路。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來(lái)自：百科![]()
人流量以及視頻幀中的熱點(diǎn)分布信息。 邊緣人流量統(tǒng)計(jì)：分析邊緣節(jié)點(diǎn)上的RTSP視頻流，檢測(cè)穿過(guò)自定義線與區(qū)域的人流量以及視頻幀中的熱點(diǎn)分布信息。 車輛識(shí)別： 云上車輛識(shí)別：分析華為云上的VIS視頻流，檢測(cè)視頻中出現(xiàn)的車輛或車牌信息。 邊緣車輛識(shí)別：分析邊緣節(jié)點(diǎn)上的RTSP視頻流，檢測(cè)視頻中出現(xiàn)的車輛或車牌信息。來(lái)自：百科![]()
相信很多小伙伴體驗(yàn)沙箱實(shí)驗(yàn)《使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（初級(jí)）》后，對(duì)Python變成語(yǔ)言有了一個(gè)基礎(chǔ)的認(rèn)知，掌握了Python基礎(chǔ)的語(yǔ)法和使用方式。它的魅力遠(yuǎn)不止于此，在本文中，我們一起來(lái)感受和學(xué)習(xí)Python變成語(yǔ)言的正則表達(dá)式和多線程高級(jí)用法，以及神秘的魔法方法。話不多說(shuō)，進(jìn)入實(shí)驗(yàn)，我們馬上體驗(yàn)！來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云審計(jì) 主要功能-問(wèn)題定位分析 云審計(jì)主要功能-問(wèn)題定位分析 時(shí)間：2021-07-01 16:41:10 云審計(jì)服務(wù)可通過(guò)配置查詢條件，精確查找問(wèn)題發(fā)生時(shí)的操作及其詳情，降低問(wèn)題發(fā)現(xiàn)、定位和解決的時(shí)間、人力成本。 云審計(jì)提供的檢索維度包括： 時(shí)間、服務(wù)服務(wù)類型、資源類型、操作類型、操作者。來(lái)自：百科![]()
huaweicloud.com/testdetail.html?testId=462為準(zhǔn)。 華為云 面向未來(lái)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(dòng)，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(kāi)發(fā)者，致來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于鯤鵬的華為云混合云平臺(tái) 基于鯤鵬的華為云混合云平臺(tái) 時(shí)間：2021-05-28 10:21:45 鯤鵬 云計(jì)算 H CS 6.5.1/8.0是基于鯤鵬的華為云混合云平臺(tái)。 它支持x86和鯤鵬混合部署； 支持容器多集群模式部署； 容器管理面支持容災(zāi)高可用，數(shù)據(jù)面支持應(yīng)用多AZ部署；來(lái)自：百科![]()
規(guī)模龐大、專業(yè)化、多元化、跨地域的企業(yè)、科研院所、社會(huì)團(tuán)體等正式或非正式的組織群。從而達(dá)成組織對(duì)信息的統(tǒng)一管理。通過(guò)集團(tuán)業(yè)務(wù)的統(tǒng)一規(guī)劃和實(shí)施，支持集團(tuán)型組織對(duì)業(yè)務(wù)的集中管控，達(dá)成組織價(jià)值觀、行為的統(tǒng)一和層級(jí)管理的和諧，為集團(tuán)型組織提供了一個(gè)一體化的協(xié)同辦公和業(yè)務(wù)管控平臺(tái)。 A8+來(lái)自：云商店![]()
AI開(kāi)發(fā)者（技能開(kāi)發(fā)者） AI開(kāi)發(fā)者一般是從事AI開(kāi)發(fā)的技術(shù)人員或高校學(xué)生等群體，這些用戶想開(kāi)發(fā)具備AI能力的技能，并且可以方便地部署到設(shè)備實(shí)時(shí)查看技能的運(yùn)行效果，從中獲取一定的收入或知識(shí)。這些用戶可以在 HiLens 管理控制臺(tái)進(jìn)行AI技能的開(kāi)發(fā)。HiLens在端側(cè)集成了HiLens Framework來(lái)自：百科![]()
針對(duì)直播間觀眾提出的相關(guān)問(wèn)題做了深度解答，讓我們一起來(lái)復(fù)習(xí)一下要點(diǎn)吧！ 著眼AI未來(lái)，踐行產(chǎn)教融合 2017年以來(lái)，國(guó)家頒布了一系列政策來(lái)推進(jìn)人工智能專業(yè)人才的培養(yǎng)與發(fā)展。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能相關(guān)專業(yè)的建設(shè)及應(yīng)用發(fā)展更是被提升到國(guó)家戰(zhàn)略的高度。隨著智能社會(huì)的到來(lái)，人工智能核心來(lái)自：云商店![]()
Computing）技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)成為當(dāng)今科技領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一。AIGC技術(shù)的發(fā)展可以追溯到人工智能和圖形計(jì)算兩個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展歷程。人工智能技術(shù)的興起，使得計(jì)算機(jī)能夠模擬人類的智能行為，而圖形計(jì)算技術(shù)的進(jìn)步，則賦予了計(jì)算機(jī)處理視覺(jué)信息的能力。這兩者的結(jié)合，為AIGC技術(shù)的誕生提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。 如來(lái)自：百科
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