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  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別圖片 內(nèi)容精選 換一換
  • 適用場(chǎng)景: 視頻處理:圖片自動(dòng)分類識(shí)別、圖片搜索、視頻轉(zhuǎn)碼、實(shí)時(shí)渲染、互聯(lián)網(wǎng)直播和AR/VR等視頻應(yīng)用,需要大量的實(shí)時(shí)計(jì)算能力,普通的云服務(wù)器難以滿足性能需求,F(xiàn)PGA云服務(wù)器可以提供高性價(jià)比的視頻解決方案,是視頻類場(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,
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    云知識(shí) 華為云杯2020深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽生活垃圾圖片分類 華為云杯2020深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽生活垃圾圖片分類 時(shí)間:2020-12-10 15:25:46 “華為云杯”2020深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽·生活垃圾圖片分類以“數(shù)聚粵港澳,智匯大灣區(qū)”為主題,面向全球征集基
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  • 時(shí)間:2020-12-14 16:36:37 手把手教你玩轉(zhuǎn) 人臉識(shí)別 ,初探深度學(xué)習(xí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括:人臉識(shí)別原理、機(jī)器如何提取圖像的特征。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),了解機(jī)器學(xué)習(xí)的方法及快速掌握人臉識(shí)別應(yīng)用。 課程大綱 第1節(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)內(nèi)容回顧 第2節(jié) 機(jī)器是如何進(jìn)行圖像分類
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    通過(guò) HiLens 管理控制臺(tái),將AI技能下發(fā)到集成Ascend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(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。
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    軟硬件開發(fā)套件,開放大量設(shè)計(jì)參考,適合初創(chuàng)公司、科研單位、高校、培訓(xùn)教育機(jī)構(gòu)的FPGA開發(fā)、測(cè)試及培訓(xùn)。 應(yīng)用場(chǎng)景: 視頻處理 圖片自動(dòng)分類識(shí)別、圖片搜索、視頻轉(zhuǎn)碼、實(shí)時(shí)渲染、互聯(lián)網(wǎng)直播和AR/VR等視頻應(yīng)用,需要大量的實(shí)時(shí)計(jì)算能力,普通的云服務(wù)器難以滿足性能需求,F(xiàn)PGA云服務(wù)
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    圖片格式:jpg 圖片大小:143 kb 生成圖片 通過(guò)對(duì)圖片質(zhì)量進(jìn)行調(diào)整,實(shí)現(xiàn)圖片文件大小調(diào)整,更好的適配各種展示需求。圖形化、無(wú)代碼,輕松開發(fā)。 支持上傳的圖片格式:jpg 圖片格式:JPEG 圖片大?。?31 kb 上傳圖片 壓縮比例 80% 60% 40% 20% 圖片格式:JPEG 圖片大?。?0
    來(lái)自:專題
    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
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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
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    DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種,機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦的機(jī)制來(lái)解釋說(shuō)明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。
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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(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
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    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:
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    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。
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    秒批量提取身份證出生日期,MID 函數(shù)真是太實(shí)用! 石墨文檔特色功能如下: 1、劃詞評(píng)論及全局評(píng)論 劃詞評(píng)論 文檔編輯者可以對(duì)文檔中的某處文字、段落或圖片進(jìn)行評(píng)論,并可使用 @ 功能提及其他協(xié)作者參與討論,還可給對(duì)應(yīng)評(píng)論進(jìn)行點(diǎn)贊操作。 全局評(píng)論 所有文檔協(xié)作者可對(duì)整篇文檔進(jìn)行評(píng)論、回復(fù)以及提
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    DWR架構(gòu)示意圖 數(shù)據(jù)工坊應(yīng)用場(chǎng)景 圖片/視頻處理 文檔處理 AI處理 內(nèi)容審核 圖片/視頻處理 圖片/視頻處理 數(shù)據(jù)工坊提供高可用、高質(zhì)量的圖片/視頻處理服務(wù),如壓縮、裁剪、轉(zhuǎn)碼、水印等,滿足多種業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的圖片/視頻需求。 優(yōu)勢(shì) 高效 在圖片/視頻存入或讀出存儲(chǔ)時(shí)即進(jìn)行同步或異步處理
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    若為純文字說(shuō)明,內(nèi)容不低于400字符。 2.若為圖文說(shuō)明,圖片支持JPG/JPEG/PNG格式,圖片要求寬度為900~1200px,高度不小于800px,最多可上傳5張圖片;圖片在詳情頁(yè)將按寬為1136px百分百縮放展示。 可查看參考樣例。 華為云云市場(chǎng) 精品匯聚 上云無(wú)憂 在云服務(wù)
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    時(shí)間:2020-08-19 09:27:09 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造中,算子組成了不同應(yīng)用功能的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。而張量加速引擎(Tensor Boost 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(yǔ)言編寫的TBE算子來(lái)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
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    刷卡系統(tǒng)會(huì)留下記錄,同時(shí)安防監(jiān)控也會(huì)拍下通過(guò)人的相片,推送給預(yù)先設(shè)置的監(jiān)護(hù)人,比喻老師和家長(zhǎng),保證學(xué)生的出入安全。 人臉識(shí)別閘機(jī)通道子系統(tǒng) 人臉識(shí)別閘機(jī)通過(guò)人臉識(shí)別機(jī)和傳統(tǒng)閘機(jī)相結(jié)合的模式,閘機(jī)通道系統(tǒng)在管理控制原理上與門禁系統(tǒng)類似,也是用于控制人員授權(quán)通過(guò)場(chǎng)所。與門禁系統(tǒng)不同的
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    適用場(chǎng)景: 視頻處理:圖片自動(dòng)分類識(shí)別、圖片搜索、視頻轉(zhuǎn)碼、實(shí)時(shí)渲染、互聯(lián)網(wǎng)直播和AR/VR等視頻應(yīng)用,需要大量的實(shí)時(shí)計(jì)算能力,普通的云服務(wù)器難以滿足性能需求,F(xiàn)PGA云服務(wù)器可以提供高性價(jià)比的視頻解決方案,是視頻類場(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,
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    安防需求。 使用IEF可以在邊緣節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)預(yù)處理視頻,邊緣節(jié)點(diǎn)處理后的視頻數(shù)據(jù)回傳到云端,在云端使用VAS視頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等分析服務(wù)實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別,人員軌跡管理,事件報(bào)警管理等功能。從而把被動(dòng)監(jiān)控變?yōu)橹鲃?dòng)分析與預(yù)警,在園區(qū)、住宅、商場(chǎng)和超市等視頻監(jiān)控場(chǎng)景實(shí)時(shí)感知異常事件,實(shí)現(xiàn)事前布
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