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- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 坐標(biāo)變換 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 時(shí)間：2020-12-07 16:53:14 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的重要基礎(chǔ)，理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、優(yōu)化目標(biāo)與實(shí)現(xiàn)方法是學(xué)習(xí)后面內(nèi)容的關(guān)鍵，這也是本課程的重點(diǎn)所在。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科云知識(shí) 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 時(shí)間：2020-12-14 10:07:11 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)最熱門的話題之一，已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)、應(yīng)用和發(fā)展現(xiàn)狀。 課程簡介 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索(NAS)來自：百科
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 坐標(biāo)變換 相關(guān)內(nèi)容
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通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解： 1、如何構(gòu)建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型。 2、如何學(xué)習(xí)顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構(gòu)建弱監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，并進(jìn)而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識(shí)學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1章 什么是開放環(huán)境的自適應(yīng)感知 第2章 面向識(shí)別與理解的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共性技術(shù) 第3章 通用視覺基元屬性感知來自：百科流程編排器負(fù)責(zé)完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在昇騰AI處理器上的落地與實(shí)現(xiàn)，統(tǒng)籌了整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生效的過程。 數(shù)字視覺預(yù)處理模塊在輸入之前進(jìn)行一次數(shù)據(jù)處理和修飾，來滿足計(jì)算的格式需求。 張量加速引擎作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子兵工廠，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型源源不斷提供功能強(qiáng)大的計(jì)算算子。 框架管理器將原始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型轉(zhuǎn)換成昇來自：百科
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 坐標(biāo)變換 更多內(nèi)容
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整個(gè)預(yù)處理過程中，Matrix完成不同模塊的功能調(diào)用。DVPP作為定制化的數(shù)據(jù)補(bǔ)給模塊，采用了異構(gòu)或?qū)Ｓ玫奶幚矸绞絹韺?duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行快速變換，為AI Core提供了充足的數(shù)據(jù)源，從而滿足了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算中大數(shù)據(jù)量、大帶寬的需求。 華為云 面向未來的智能世界，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)鍵是以云來自：百科![]()
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)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(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) 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 實(shí)戰(zhàn)篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予機(jī)器識(shí)圖的能力 實(shí)戰(zhàn)篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予機(jī)器識(shí)圖的能力 時(shí)間：2020-12-09 09:28:38 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機(jī)器擁有了視覺的能力，實(shí)戰(zhàn)派帶你探索深度學(xué)習(xí)！ 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括：深度學(xué)習(xí)平臺(tái)介紹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類模型、經(jīng)典入門示例詳解：構(gòu)建手寫數(shù)字識(shí)別模型。來自：百科![]()
能夠準(zhǔn)確識(shí)別編輯變換后視頻、自媒體再創(chuàng)作視頻與原始版權(quán)視頻之間的相似關(guān)系。為金融、教育、綜藝、短視頻網(wǎng)站等平臺(tái)視頻內(nèi)容交易生態(tài)提供版權(quán)識(shí)別技術(shù)，防止侵權(quán)視頻侵害原創(chuàng)作者和平臺(tái)利益 優(yōu)勢 準(zhǔn)確率高 基于 視頻指紋 技術(shù)，準(zhǔn)確識(shí)別視頻相似度；支持常見的視頻編輯操作：轉(zhuǎn)碼、變換幀率、變換分辨率、變換比例、旋轉(zhuǎn)、鏡像、模糊、噪聲等來自：百科![]()
（1）新建工程 打開軟件 Master ，點(diǎn)擊文件→新建工程，或直接點(diǎn)擊新建工程圖標(biāo) 。填寫工程名稱，確定工程路徑、JOB 路徑及坐標(biāo)系。點(diǎn)擊確認(rèn)（這里坐標(biāo)系保持跟 pos 坐標(biāo)系一致即可）。 （2）影像加載 a) 導(dǎo)入影像 在照片組右鍵，選擇導(dǎo)入照片或?qū)胝掌M。前者導(dǎo)入時(shí)選擇影像文件，后者來自：云商店![]()
（2）添加控制點(diǎn) 添加控制點(diǎn)方法有三種，第一是手動(dòng)輸入控制點(diǎn)坐標(biāo)，第二是導(dǎo)入控制點(diǎn)文件，第三是導(dǎo)入 CC 的導(dǎo)出的控制點(diǎn)。 輸入控制點(diǎn)坐標(biāo) 添加單個(gè)點(diǎn)。在控制點(diǎn)信息上右鍵，選擇添加控制點(diǎn)， 編輯控制點(diǎn)名稱，手動(dòng)輸入控制點(diǎn)坐標(biāo)并定義好控制點(diǎn)坐標(biāo)系，完成后點(diǎn)確認(rèn)，完成控制點(diǎn)添加。 導(dǎo)入控制點(diǎn)文件來自：云商店![]()
漏洞趨勢：呈現(xiàn)近7天內(nèi)已接入服務(wù)在基線檢查中的漏洞分布趨勢。 威脅態(tài)勢 展示近7天內(nèi)每日受到威脅的資產(chǎn)的數(shù)量和日志訪問量，威脅態(tài)勢的橫坐標(biāo)表示時(shí)間，左側(cè)縱坐標(biāo)表示受威脅資產(chǎn)的數(shù)量，右側(cè)縱坐標(biāo)表示受威脅訪問的日志量。將鼠標(biāo)箭頭置于某個(gè)日期上，可以看到該日受威脅的資產(chǎn)總數(shù)和日志量大小。 待辦工單 展示當(dāng)前工作空間內(nèi)的待辦事項(xiàng)。來自：專題![]()
數(shù)據(jù)可視3.遠(yuǎn)程協(xié)作4.數(shù)據(jù)智能。 1.環(huán)境理解：基于幾何理解和語義理解等AI技術(shù)，對(duì)物理世界進(jìn)行感知和認(rèn)知。 2.數(shù)據(jù)可視：將虛擬坐標(biāo)與現(xiàn)實(shí)世界坐標(biāo)對(duì)齊，把業(yè)務(wù)相關(guān)的3D模型、視頻、 圖文信息、表單等內(nèi)容信息實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地疊加在真實(shí)物體之上。 3.遠(yuǎn)程協(xié)作：與AR眼鏡等終端結(jié)合，全來自：云商店![]()
（1）提交重建 確認(rèn)空三無誤，進(jìn)行三維重建工作。 在重建任務(wù)集上右鍵，選擇提交重建任務(wù)。 在彈出的對(duì)話框中，輸入提交模型的名稱，選擇瓦片坐標(biāo)系，和控制點(diǎn)一致，點(diǎn)擊下一步。 由于模型輸出需大量內(nèi)存，需要對(duì)模型進(jìn)行分塊處理，使其占用少量內(nèi)存。選擇模型分塊模式，確定分塊大小。分塊大小來自：云商店![]()
Engine）作為算子的兵工廠，為基于昇騰AI處理器運(yùn)行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供算子開發(fā)能力，用TBE語言編寫的TBE算子來構(gòu)建各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。同時(shí)，TBE對(duì)算子也提供了封裝調(diào)用能力。在TBE中有一個(gè)優(yōu)化過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TBE標(biāo)準(zhǔn)算子庫，開發(fā)者可以直接利用標(biāo)準(zhǔn)算子庫中的算子實(shí)現(xiàn)高性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算。除此之外，TBE也提供來自：百科![]()
Integer 縮放級(jí)別，取值范圍[0~20]。 x 是 Integer 縮放網(wǎng)格上的 X 坐標(biāo)。 值必須在 [0, 2的z次方-1] 范圍內(nèi)。 y 是 Integer 縮放網(wǎng)格上的 Y 坐標(biāo)。 值必須在 [0, 2的z次方-1] 范圍內(nèi)。 請(qǐng)求參數(shù) 表2 請(qǐng)求Header參數(shù) 參數(shù)來自：百科![]()
美圖應(yīng)用：上傳照片進(jìn)行主體檢測，實(shí)現(xiàn)背景虛化、圖像裁剪等圖像處理。 家居設(shè)計(jì)圖像處理：檢測家居圖像多主體坐標(biāo)信息，對(duì)海量設(shè)計(jì)圖分類和打標(biāo)。 電商詳情頁優(yōu)化：檢測圖像中商品主體的坐標(biāo)信息，調(diào)整商品主體位置優(yōu)化布局實(shí)現(xiàn)智能設(shè)計(jì)。 輔助智能識(shí)圖：裁剪突出圖像中的主體區(qū)域，提高 圖像識(shí)別 準(zhǔn)確率。來自：專題![]()
型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(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。 4、掌握主流深度學(xué)習(xí)模型的技術(shù)特點(diǎn)。 課程大綱 第1章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)概念 第2章 數(shù)據(jù)集處理 第3章 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 第4章來自：百科![]()
返回識(shí)別的文字和坐標(biāo)。 文字識(shí)別api 行駛證識(shí)別 文字識(shí)別api行駛證識(shí)別可以識(shí)別行駛證圖片中主頁與副頁的文字內(nèi)容，并返回識(shí)別的文字和坐標(biāo)。 文字識(shí)別api駕駛證識(shí)別 文字識(shí)別api駕駛證識(shí)別可以識(shí)別駕駛證圖片中主頁與副頁的文字內(nèi)容，并返回識(shí)別的文字和坐標(biāo)。 文字識(shí)別api護(hù)照識(shí)別來自：專題![]()
昇騰AI軟件棧邏輯架及功能介紹 昇騰AI軟件棧邏輯架及功能介紹 時(shí)間：2020-08-18 17:12:46 昇騰AI軟件?？梢苑譃?span style='color:#C7000B'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)軟件模塊、工具鏈以及其它軟件模塊。 1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件主要包含了流程編排器（Matrix），框架管理器（Framework），運(yùn)行管理器（Runtime）、數(shù)字視覺預(yù)處理模塊（Digital來自：百科
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