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更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過本實(shí)驗(yàn)將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的 語音識(shí)別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并且熟悉整個(gè)處理流程,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測(cè)等環(huán)節(jié)。 實(shí)驗(yàn)摘要 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備:登錄華為云賬號(hào) 1. OBS 準(zhǔn)備 2.ModelArts應(yīng)用來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 內(nèi)容審核 內(nèi)容審核 時(shí)間:2020-10-30 15:37:36 內(nèi)容審核( Content Moderation )基于基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像、文本、視頻內(nèi)容的智能檢測(cè)檢測(cè),可自動(dòng)進(jìn)行涉黃、廣告、涉政涉暴、涉政敏感人物、違禁品和灌水文本等內(nèi)容的檢測(cè),幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn),大幅降低人工審核成本。來自:百科
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了解AUTOSAR的產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn),了解MDC的總體硬件和軟件架構(gòu); 2.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上來自:百科TBE(Tensor Boost 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)。 張量(Tensor)是TBE算子中的數(shù)據(jù),包括輸入數(shù)據(jù)與輸出數(shù)據(jù),TensorDesc(Tensor描述符)是對(duì)輸入數(shù)據(jù)來自:百科
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RASR優(yōu)勢(shì) 識(shí)別準(zhǔn)確率高 采用最新一代語音識(shí)別技術(shù),基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Networks,簡(jiǎn)稱DNN)技術(shù),大大提高了抗噪性能,使識(shí)別準(zhǔn)確率顯著提升。 識(shí)別速度快 把語言模型、詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個(gè)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),同時(shí)在工程上進(jìn)行了大量的優(yōu)化,大幅提升解碼速度,使識(shí)別速度在業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位。來自:百科關(guān)鍵通信的端到端最低應(yīng)用時(shí)延,保障業(yè)務(wù)連續(xù)性及可靠性。 IoT邊緣智能 云端分析模型,規(guī)則引擎推送下行到邊緣節(jié)點(diǎn),邊緣執(zhí)行獲得最大限度實(shí)時(shí)智能響應(yīng)。邊緣數(shù)據(jù)緩存并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)空閑時(shí)間上行至云平臺(tái),提供數(shù)據(jù)匯聚和優(yōu)化分析訓(xùn)練使用。 云端分析模型,規(guī)則引擎推送下行到邊緣節(jié)點(diǎn),邊緣執(zhí)行獲得最大限度實(shí)時(shí)智能響應(yīng)。邊緣數(shù)來自:專題使用MindSpore訓(xùn)練手寫數(shù)字識(shí)別模型 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 電子相冊(cè)智慧整理 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)景區(qū)精準(zhǔn)識(shí)別場(chǎng)景 使用MindSpore訓(xùn)練手寫數(shù)字識(shí)別模型 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 電子相冊(cè)智慧整理 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)景區(qū)精準(zhǔn)識(shí)別場(chǎng)景 HCIA-AI HCIA-AI 華為認(rèn)證人工智能工程師來自:專題10:22:29 場(chǎng)景說明 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 支持設(shè)備數(shù)據(jù)上報(bào)和設(shè)備命令下發(fā),但若要將兩者聯(lián)動(dòng)起來,一般需要由應(yīng)用服務(wù)器實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)邏輯。 設(shè)備接入服務(wù) 提供規(guī)則引擎功能,平臺(tái)上簡(jiǎn)單幾步操作即可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)上報(bào)特定數(shù)據(jù)時(shí)平臺(tái)自動(dòng)下發(fā)指定命令,減少應(yīng)用服務(wù)器開發(fā)工作量。 本示例為設(shè)備自帶的溫度傳感器上報(bào)的溫來自:百科管理規(guī)則:概述 如何提高消息處理效率:消息可以批量生產(chǎn)和消費(fèi) 如何提高消息處理效率:消息可以批量生產(chǎn)和消費(fèi) 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 什么是 云地圖服務(wù) :產(chǎn)品特點(diǎn) 規(guī)則引擎(聯(lián)通用戶專用):概述 方案概述:應(yīng)用場(chǎng)景 是否提供“至少一次”的消息交付功能? 如何保證消息隊(duì)列中的消息是安全的?來自:百科、伙伴等所有產(chǎn)業(yè)鏈上下游的連接應(yīng)用。 ● 基于全新的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)變革:構(gòu)建基于互聯(lián)網(wǎng)真正的交易終端數(shù)據(jù)觸達(dá)、實(shí)時(shí)驅(qū)動(dòng)的“社會(huì)化商業(yè)神經(jīng)系統(tǒng)”,實(shí)現(xiàn)社群經(jīng)濟(jì)、共享經(jīng)濟(jì)、平臺(tái)經(jīng)濟(jì)等全新模式,驅(qū)動(dòng)整個(gè)企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)變化。 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。來自:百科打手機(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。算法采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取數(shù)據(jù)中關(guān)鍵特征,忽略圖片數(shù)據(jù)中的不相關(guān)信息,并結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行推理判斷。 將訓(xùn)練完成后的算法加載到AI攝像機(jī)內(nèi)部,利用攝像機(jī)內(nèi)部A來自:云商店
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