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- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 云上 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 打造案例 實(shí)現(xiàn)工程智慧營(yíng)銷 云上數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)打造案例 實(shí)現(xiàn)工程智慧營(yíng)銷 時(shí)間：2021-03-05 15:15:14 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 客戶痛點(diǎn)： 數(shù)據(jù)增長(zhǎng)迅速，已有存量數(shù)據(jù)5TB，計(jì)劃存儲(chǔ)3年約20TB數(shù)據(jù)； 查詢?nèi)蝿?wù)在MySQL耗時(shí)長(zhǎng)，部分跑不出結(jié)果，MongoDB數(shù)據(jù)無(wú)法做復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析；來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 實(shí)現(xiàn)按需選網(wǎng) 華為云物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)按需選網(wǎng) 時(shí)間：2022-11-21 11:00:22 場(chǎng)景說(shuō)明 使用 全球SIM聯(lián)接 服務(wù)的設(shè)備接入到物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)時(shí)，可能會(huì)面臨網(wǎng)絡(luò)信號(hào)強(qiáng)度弱，信號(hào)有時(shí)延等問(wèn)題。當(dāng)應(yīng)用服務(wù)器接收到設(shè)備上報(bào)的網(wǎng)絡(luò)信號(hào)強(qiáng)度數(shù)據(jù)時(shí)，您可以通過(guò)命令下發(fā)的方式切換運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)。來(lái)自：百科
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時(shí)間：2020-08-19 10:07:38 框架管理器協(xié)同TBE為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成可執(zhí)行的離線模型。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行之前，框架管理器與昇騰AI處理器緊密結(jié)合生成硬件匹配的高性能離線模型，并拉通了流程編排器和運(yùn)行管理器使得離線模型和昇騰AI處理器進(jìn)行深度融合。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行時(shí)，框架管理器聯(lián)合了流程編排器、運(yùn)行管來(lái)自：百科AI應(yīng)用：利用 人臉識(shí)別 、視頻分析服務(wù)實(shí)現(xiàn)智慧園區(qū)應(yīng)用。 智慧城市安防 VIS高效收集和傳輸城市安防產(chǎn)生的大量視頻流數(shù)據(jù)，持久化存儲(chǔ)，并與視頻分析服務(wù)對(duì)接，實(shí)現(xiàn)快速分析處理。 多協(xié)議支持：通過(guò)GB28181協(xié)議實(shí)現(xiàn)攝像設(shè)備管理、視頻流收集傳輸。 AI應(yīng)用：使用人臉識(shí)別、視頻分析、ModelArts服務(wù)進(jìn)行智能分析處理。來(lái)自：百科
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進(jìn)行信息預(yù)填（如您上傳的是身份證，預(yù)填的信息包含身份證號(hào)碼、姓名、地址等），減少用戶操作，提高信息準(zhǔn)確度。 人臉識(shí)別真實(shí)性核驗(yàn) APP備案采用人臉識(shí)別功能，支持使用人臉識(shí)別功能進(jìn)行真實(shí)性核驗(yàn)，自動(dòng)識(shí)別主辦單位或網(wǎng)站負(fù)責(zé)人的真實(shí)性，縮短備案時(shí)間，提高備案效率。 備案中心 在中華人民來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用昇騰 彈性云服務(wù)器 實(shí)現(xiàn)黑白圖像上色應(yīng)用（C++） 使用昇騰彈性云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)黑白圖像上色應(yīng)用（C++） 時(shí)間：2020-12-01 15:29:16 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型服務(wù)器的黑白圖像上色項(xiàng)目，并部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來(lái)自：百科![]()
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，上一層的輸出作為下一層的輸入，層層連接構(gòu)成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 1994年，Yann LeCun發(fā)布了結(jié)合反向傳播的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) LeNet， 其來(lái)自：百科![]()
來(lái)自：百科![]()
GaussDB (for Mongo)如何實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)計(jì)算分離的技術(shù)創(chuàng)新 GaussDB(for Mongo)如何實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)計(jì)算分離的技術(shù)創(chuàng)新 時(shí)間：2021-06-17 16:49:11 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for Mongo)通過(guò)以下這些特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了存儲(chǔ)計(jì)算分離的技術(shù)創(chuàng)新： 1. 存儲(chǔ)計(jì)算分離來(lái)自：百科![]()
什么是RPA機(jī)器人 RPA實(shí)現(xiàn)原理 什么是RPA機(jī)器人 RPA實(shí)現(xiàn)原理 1，設(shè)計(jì)器、通過(guò)該工具實(shí)施開發(fā)服務(wù)。 2、執(zhí)行器，通過(guò)該工具實(shí)施運(yùn)行服務(wù)。 3、控制臺(tái)，通過(guò)該工具實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的運(yùn)維管理服務(wù)。 1，設(shè)計(jì)器、通過(guò)該工具實(shí)施開發(fā)服務(wù)。 2、執(zhí)行器，通過(guò)該工具實(shí)施運(yùn)行服務(wù)。 3控制來(lái)自：專題![]()
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)工程中常見的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員 需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展；熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”；熟來(lái)自：百科![]()
Engine）提供了昇騰AI處理器自定義算子開發(fā)能力，通過(guò)TBE提供的API和自定義算子編程開發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開發(fā)。 TBE的重要概念之一為NPU，即Neural-network Processing Unit，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器。 在維基百科中，NPU這個(gè)詞條被直接指向了“人工智能加速器”，釋義是這樣的：來(lái)自：百科![]()
算引擎由開發(fā)者進(jìn)行自定義來(lái)完成所需要的具體功能。 通過(guò)流程編排器的統(tǒng)一調(diào)用，整個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用一般包括四個(gè)引擎：數(shù)據(jù)引擎，預(yù)處理引擎，模型推理引擎以及后處理引擎。 1、數(shù)據(jù)引擎主要準(zhǔn)備神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要的數(shù)據(jù)集（如MNIST數(shù)據(jù)集）和進(jìn)行相應(yīng)數(shù)據(jù)的處理（如圖片過(guò)濾等），作為后續(xù)計(jì)算引擎的數(shù)據(jù)來(lái)源。來(lái)自：百科![]()
華為企業(yè)人工智能高級(jí)開發(fā)者培訓(xùn):培訓(xùn)內(nèi)容 國(guó)家名稱縮寫 手機(jī)號(hào)所屬的國(guó)家 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 策略參數(shù)說(shuō)明:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Grs國(guó)家碼對(duì)照表:DR2：亞非拉（新加坡） 國(guó)家（或地區(qū)）碼 地理位置編碼 排序策略:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-PIN 提交排序任務(wù)API:請(qǐng)求消息 國(guó)家碼和地區(qū)碼 解析線路類型:地域線路細(xì)分（全球）來(lái)自：云商店![]()
時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要較高算力和能好的。并且有大量的研究論文集中于如何將這些AI模型從云上部署到端側(cè)，為AI模型創(chuàng)造更多的應(yīng)用場(chǎng)景和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。來(lái)自：百科![]()
傳輸視頻流數(shù)據(jù)。 AI應(yīng)用：利用人臉識(shí)別、視頻分析服務(wù)實(shí)現(xiàn)智慧園區(qū)應(yīng)用。 圖1智慧園區(qū)監(jiān)控 智慧城市安防 VIS高效收集和傳輸城市安防產(chǎn)生的大量視頻流數(shù)據(jù)，持久化存儲(chǔ)，并與視頻分析服務(wù)對(duì)接，實(shí)現(xiàn)快速分析處理。 多協(xié)議支持：通過(guò)GB28181協(xié)議實(shí)現(xiàn)攝像設(shè)備管理、視頻流收集傳輸。來(lái)自：百科![]()
小站，讓邊緣設(shè)備具備處理一定數(shù)據(jù)的能力，可應(yīng)用于以下場(chǎng)景。 人臉識(shí)別閘機(jī) 基于人臉識(shí)別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)園區(qū)進(jìn)出門進(jìn)行人臉識(shí)別，可實(shí)現(xiàn)刷臉進(jìn)門、智慧打卡等。 車牌/車型識(shí)別 在園區(qū)、車庫(kù)等進(jìn)出口，對(duì)車輛進(jìn)行車牌、車型識(shí)別，可實(shí)現(xiàn)特定車牌和車型的權(quán)限認(rèn)證。 安全帽檢測(cè) 從視頻監(jiān)控中發(fā)現(xiàn)未佩戴安全帽的工人，并在指定設(shè)備發(fā)起告警。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) KubeEdge Sedna如何實(shí)現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% KubeEdge Sedna如何實(shí)現(xiàn)邊緣AI模型精度提升50% 時(shí)間：2021-04-27 15:26:28 內(nèi)容簡(jiǎn)介： 隨著邊緣設(shè)備數(shù)量指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，以及設(shè)備性能的提升，數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)規(guī)模來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 通過(guò)鯤鵬開發(fā)套件實(shí)現(xiàn)C/C++代碼遷移 通過(guò)鯤鵬開發(fā)套件實(shí)現(xiàn)C/C++代碼遷移 時(shí)間：2020-12-02 09:46:30 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在鯤鵬云服務(wù)器上，完成源碼編譯類軟件的打包、遷移環(huán)境配置及軟件遷移等操作。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 ① 掌握代碼掃描工具的使用來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)字農(nóng)牧如何利用物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)24小時(shí)健康監(jiān)控？ 數(shù)字農(nóng)牧如何利用物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)24小時(shí)健康監(jiān)控？ 時(shí)間：2022-09-26 11:36:05 近年來(lái)，隨著居民生活水平的提升，居民對(duì)肉蛋奶需求呈現(xiàn)上漲趨勢(shì)，促進(jìn)了畜牧業(yè)不斷發(fā)展壯大。面對(duì)畜牧業(yè)大規(guī)模的發(fā)展，當(dāng)前我國(guó)畜來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用 AOM 實(shí)現(xiàn)云端應(yīng)用一站式運(yùn)維 使用AOM實(shí)現(xiàn)云端應(yīng)用一站式運(yùn)維 時(shí)間：2020-12-01 16:03:06 實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶使用AOM完成電子商城網(wǎng)站應(yīng)用的一站式運(yùn)維。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 ① 熟悉AOM主機(jī)監(jiān)控告警設(shè)置； ② 熟悉AOM 定位應(yīng)用異常根因。來(lái)自：百科
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