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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 神經網絡語音模型 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:百科用戶申請保險報銷,需提供證件、報銷單、醫(yī)療單據(jù)等紙件材料。通過 OCR 服務可實現(xiàn)信息的自動錄入和審核校對,提升效率。 文本校對-優(yōu)勢 識別精度高: 采用先進的深度學習算法,優(yōu)化業(yè)務場景,文字識別精度高 支持復雜背景: 支持蓋章、錯行、傾斜等場景的單據(jù)文字識別 在線文本校對 文本校對-財務報銷審核 文本校對-財務報銷審核來自:專題
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來自:百科實現(xiàn)AI模型的通用性,泛化能力以及高精度,驅動AI開發(fā)向工業(yè)化轉變。其中預訓練模型先基于海量數(shù)據(jù)進行預訓練,便可以直接適配多類通用場景,用戶僅需在此基礎上,基于極小的樣本進行數(shù)據(jù)微調和部署。開發(fā)周期能夠縮短到幾天,甚至幾個小時,并且模型的精度更高,魯棒性也更強。相對于傳統(tǒng)的作坊式來自:百科
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將教你從0到1通關 圖像識別 !!幫你實現(xiàn)當下熱門的垃圾分類、自動駕駛技術。 【賽事簡介】 本次比賽為AI主題賽中的挑戰(zhàn)賽。選手可以使用卷積神經網絡對生活中的街道場景進行識別。選手可重復提交代碼,直到代碼完美為止。 【參賽對象】 對AI感興趣且年滿18歲的開發(fā)者均可報名參加。 【報名須知】來自:百科
好的了解人工智能的相關內容與應用。 實驗目標與基本要求 通過本實驗將了解如何使用Keras和Tensorflow構建DFCNN的語音識別神經網絡,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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