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、基于場(chǎng)景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準(zhǔn)確。 圖1 圖像標(biāo)簽 示例圖 名人識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測(cè),準(zhǔn)確識(shí)別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法判斷條形碼圖片為原始拍攝,還是經(jīng)過二次翻拍、打印翻拍等手法二次處理的圖片。利用翻拍識(shí)別可來自:百科能檢測(cè)算法解決此類問題,從而節(jié)約監(jiān)督人員人力成本,提高監(jiān)督效率,覆蓋更廣的監(jiān)督范圍,更能精確的監(jiān)測(cè)到作業(yè)人員打手機(jī)行為,加強(qiáng)安全管控。 打手機(jī)智能檢測(cè)算法是基于人工智能技術(shù)領(lǐng)域中的深度學(xué)習(xí)技術(shù),結(jié)合大數(shù)據(jù),使用大量的人員打手機(jī)圖片數(shù)據(jù)采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行智能檢測(cè)訓(xùn)練。算法采用深來自:云商店
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能夠基于AUTOSAR的AP平臺(tái)開發(fā)應(yīng)用程序; 3.能夠在MDC上轉(zhuǎn)換使用已有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。 課程大綱 第1章 MDC和AUTOSAR總體介紹 第2章 基于AUTOSAR的AP平臺(tái)的應(yīng)用開發(fā) 第3章 移植已有AI算法到MDC上 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)字來自:百科來自:云商店
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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
使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級(jí)) 中級(jí) 中級(jí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用(ACL) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā)來自:專題
下核心知識(shí)點(diǎn): 1. 區(qū)塊鏈 的基礎(chǔ)知識(shí):哈希運(yùn)算、數(shù)字簽名、共識(shí)算法、智能合約、P2P網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)原理 2. 區(qū)塊鏈的應(yīng)用:區(qū)塊鏈在主流行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用與實(shí)現(xiàn),區(qū)塊鏈服務(wù)構(gòu)建的企業(yè)應(yīng)用 3. 區(qū)塊鏈與加密數(shù)字貨幣:詳解區(qū)塊鏈與加密數(shù)字貨幣的關(guān)系 4. 區(qū)塊鏈的部署方案:區(qū)塊鏈服務(wù)的跨云部署和云上云下混合部署方案。來自:百科
類場(chǎng)景的理想選擇。 機(jī)器學(xué)習(xí):機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)算資源,其中訓(xùn)練過程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過程則希望極低的時(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中,F(xiàn)PGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗、和低時(shí)延等優(yōu)勢(shì),可針對(duì)不同算法動(dòng)態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路,滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海來自:百科
基于對(duì)視頻的前后幀信息、光流運(yùn)動(dòng)信息分析、場(chǎng)景內(nèi)容信息識(shí)別等分析,檢測(cè)和識(shí)別視頻動(dòng)作 優(yōu)勢(shì) 多模態(tài)識(shí)別 綜合圖像、光流、聲音等信息,識(shí)別動(dòng)作更準(zhǔn)確 識(shí)別準(zhǔn)確 采用3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,動(dòng)作識(shí)別準(zhǔn)確度高 對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景魯棒性強(qiáng) 對(duì)不同天氣條件、不同的攝像頭角度等復(fù)雜場(chǎng)景的視頻動(dòng)作識(shí)別具有良好的魯棒性 建議搭配使用: 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS來自:百科
規(guī)或者關(guān)鍵信息,包括踢、扔、拋物體等。 視頻質(zhì)量分析VQA 視頻質(zhì)量分析(Video Quality Analysis)是通過深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法識(shí)別視頻畫面質(zhì)量,將視頻畫面的質(zhì)量進(jìn)行歸類,從而過濾出清晰的高質(zhì)量視頻。 視頻 OCR :視頻OCR(Video Optical Character來自:百科
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