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- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何進(jìn)行人臉識(shí)別 內(nèi)容精選 換一換
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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：來自：百科
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介紹什么是安全組 02:08 介紹什么是安全組 介紹在虛擬私有云上如何為 彈性云服務(wù)器 綁定彈性公網(wǎng)IP 02:31 介紹在虛擬私有云上如何為彈性云服務(wù)器綁定彈性公網(wǎng)IP 介紹如何通過VPN在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心與VPC之間建立通信隧道 03:40 介紹如何通過VPN在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心與VPC之間建立通信隧道 介紹什么是虛擬私有云來自：專題規(guī)則引擎指設(shè)置對(duì)設(shè)備Topic的訂閱規(guī)則，以獲取所需的設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)。LINK獲取的設(shè)備消息數(shù)據(jù)可以發(fā)送給其他服務(wù)消費(fèi)，例如 人臉識(shí)別 閘機(jī)場景中，設(shè)備獲取到的人臉信息有LINK收集，然后發(fā)送給人臉識(shí)別服務(wù)進(jìn)行比對(duì)識(shí)別。包含設(shè)備聯(lián)動(dòng)和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)兩種類型。 設(shè)備聯(lián)動(dòng) 設(shè)備聯(lián)動(dòng)指通過條件觸發(fā)，基于預(yù)設(shè)的規(guī)則，引發(fā)多來自：百科
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何進(jìn)行人臉識(shí)別 更多內(nèi)容
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類、基于場景內(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，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)別來自：百科![]()
文檔所有協(xié)作者的編輯歷史都被自動(dòng)保存，可被追溯查看，誤操作有據(jù)可查。 4、版本保存和還原 用戶可通過保存不同的版本，以保存某一時(shí)刻文檔的全部內(nèi)容，便于在進(jìn)行多次修改后進(jìn)行對(duì)比或者內(nèi)容還原。文檔支持保存任意多個(gè)版本，并可對(duì)每個(gè)版本單獨(dú)命名。 保存的版本通過還原操作可一鍵還原到選定的版本。 5、插入日期和時(shí)間來自：云商店![]()
識(shí)別準(zhǔn)確 采用標(biāo)簽排序?qū)W習(xí)算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，標(biāo)簽識(shí)別準(zhǔn)確度高 標(biāo)簽可定制 只需提供少量視頻與對(duì)應(yīng)標(biāo)簽，便可以按需定制標(biāo)簽類別、層次體系 2.視頻推薦 基于對(duì)視頻的場景分類、人物識(shí)別、 語音識(shí)別 、文字識(shí)別等分析，形成層次化的分類標(biāo)簽，進(jìn)行個(gè)性化視頻推薦 優(yōu)勢(shì) 多維度識(shí)別 綜合來自：百科![]()
清晰度檢測 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖像是否清晰進(jìn)行預(yù)測，識(shí)別拍攝的企業(yè)表單等原始圖片是清晰還是模糊，廣泛應(yīng)用于上傳照片到業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的場景。 扭曲校正 利用圖像處理技術(shù)對(duì)表單類圖像進(jìn)行扭曲識(shí)別和校正，識(shí)別拍攝的企業(yè)表單等圖像是扭曲的還是整齊的，并對(duì)扭曲的表單圖像進(jìn)行校正，廣泛應(yīng)用于需上傳電子表單的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的場景。來自：百科![]()
TBE提供的TBE標(biāo)準(zhǔn)算子庫和離線模型執(zhí)行器。TBE標(biāo)準(zhǔn)算子庫為昇騰AI處理器提供神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要使用到的算子，離線模型執(zhí)行器專門用來進(jìn)行離線模型的加載和執(zhí)行。運(yùn)行管理器下層是驅(qū)動(dòng)，與昇騰AI處理器進(jìn)行底層交互。 運(yùn)行管理器對(duì)外提供各種調(diào)用接口，如存儲(chǔ)接口、設(shè)備接口、執(zhí)行流接口、事件來自：百科![]()
芯片的智能小站，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 從視頻監(jiān)控來自：百科![]()
來自：專題![]()
像識(shí)別、 OCR文字識(shí)別 、人臉識(shí)別、視頻識(shí)別等前沿AI技術(shù)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、系統(tǒng)、完整的了解多項(xiàng)前沿AI技術(shù)理論； 2、學(xué)習(xí)華為云AI服務(wù)的功能和特點(diǎn)； 3、基于華為云AI技術(shù)進(jìn)行開發(fā)實(shí)操。 課程大綱 第1章 WEEK1 人臉識(shí)別和 圖像識(shí)別 第2章 WEEK2來自：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。來自：百科![]()
本課程主要內(nèi)容包括圖像分類、物體檢測、圖像分割、人臉識(shí)別、 OCR 、視頻分析、自然語言處理和語音識(shí)別這八大熱門AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)、經(jīng)典數(shù)據(jù)集和經(jīng)典算法的介紹，每章課程都是實(shí)戰(zhàn)案例，配合代碼講解和精心設(shè)計(jì)的課后作業(yè)，基于華為云一站式 AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts進(jìn)行動(dòng)手實(shí)踐，充足算力供您使用，幫助您來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Predixy如何配置 Predixy如何配置 時(shí)間：2020-11-13 14:25:03 簡介 Predixy是一款高性能全特征redis代理，支持redis-sentinel和redis-cluster。關(guān)于Predixy的更多信息請(qǐng)?jiān)L問https://github來自：百科
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