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政治敏感類圖像發(fā)布,降低人工審核成本和業(yè)務違規(guī)風險。 場景優(yōu)勢如下: 準確率高:基于改進的深度學習算法,檢測準確率高。 響應速度快:單張圖像識別速度小于0.1秒。 網(wǎng)站論壇 不合規(guī)圖片的識別和處理是用戶原創(chuàng)內(nèi)容(UGC)類網(wǎng)站的重點工作,基于 內(nèi)容審核 ,可以識別并預警用戶上傳的不合來自:百科課程目標 掌握語音處理理論和應用,具有語音處理的相關編程和云上應用能力。 課程大綱 第1章 語言處理介紹 第2章 傳統(tǒng)語音模型 第3章 神經(jīng)網(wǎng)絡語音模型 第4章 高級語音模型 第5章 技術前沿與未來展望 第6章 語音處理實驗 語音通話 VoiceCall 語音通話(Voice C來自:百科
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華為云計算 云知識 內(nèi)容審核 內(nèi)容審核 時間:2020-10-30 15:37:36 內(nèi)容審核( Content Moderation )基于基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型,實現(xiàn)對圖像、文本、視頻內(nèi)容的智能檢測檢測,可自動進行涉黃、廣告、涉政涉暴、涉政敏感人物、違禁品和灌水文本等內(nèi)容的檢測,幫助客戶降低業(yè)務違規(guī)風險,大幅降低人工審核成本。來自:百科
華為作為全球領先的ICT解決方案及服務供應商,華為生態(tài)大學承載著打造ICT人才生態(tài)的重要職責,為促進ICT人才生態(tài)健康、良性的發(fā)展,支持產(chǎn)教融合,華為聯(lián)合華為授權培訓合作伙伴,舉辦2019華為中國區(qū)大學生ICT大賽。人工智能測試環(huán)節(jié)是本次大賽的加分賽,共設一項實踐命題,參賽選手在華為線上 AI開發(fā)平臺 Model來自:百科
好的了解人工智能的相關內(nèi)容與應用。 實驗目標與基本要求 通過本實驗將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的語音識別神經(jīng)網(wǎng)絡,并且熟悉整個處理流程,包括數(shù)據(jù)預處理、模型訓練、模型保存和模型預測等環(huán)節(jié)。 實驗摘要 實驗準備:登錄華為云賬號 1. OBS 準備 2.ModelArts應用來自:百科
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