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- 字符識別算法研究 內(nèi)容精選 換一換
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14:47:34 簡介 Tesseract是一個光學(xué)字符識別引擎，支持多種操作系統(tǒng)。Tesseract是基于Apache許可證的自由軟件，自2006年起由Google贊助開發(fā)。2006年，Tesseract被認(rèn)為是最精準(zhǔn)的開源光學(xué)字符識別引擎之一。 配置流程 1.編譯工具配置 執(zhí)行如下來自：百科華為好望商城丨算法商與集成商，跨產(chǎn)業(yè)鏈天塹的親密握手 華為好望商城丨算法商與集成商，跨產(chǎn)業(yè)鏈天塹的親密握手 時間：2021-02-19 11:40:22 云計算 對于算法提供商來說，算法工程化是一大難題。Huawei HoloSens Store的隱性價值則是從更深層次的算法開發(fā)賦能算法提供商。來自：云商店
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隨著南京研究院的不斷發(fā)展，對管理和業(yè)務(wù)的數(shù)字化水平要求也在不斷提高。原先，南京研究院的OA系統(tǒng)與供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)相對獨立，容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)維護(hù)困難、數(shù)據(jù)偏差、審批困難等問題。 因此南京研究院要求實現(xiàn)業(yè)務(wù)全面整合、系統(tǒng)持續(xù)演進(jìn)、全面移動辦公的一體化數(shù)字化辦公平臺。 此次，南京研究院攜手泛來自：云商店0系列課程。機(jī)器學(xué)習(xí)（包括深度學(xué)習(xí)分支）是研究“學(xué)習(xí)算法”的一門學(xué)問，本課程講述機(jī)器學(xué)習(xí)算法、分類、整體流程、重要概念、常見算法。 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：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的來自：百科
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時延。同時機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中，F(xiàn)PGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗、和低時延等優(yōu)勢，可針對不同算法動態(tài)編程設(shè)計最匹配的硬件電路，滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計算和極低時延的要求。因此，F(xiàn)PGA在滿足機(jī)器學(xué)習(xí)的硬件需求上提供極具吸引力的替代方案。 基因組學(xué)研究：通過基因測序和分來自：百科![]()
機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究方向之一，包括很多大家耳熟能詳?shù)?span style='color:#C7000B'>算法。人工智能技術(shù)可謂構(gòu)建在算法之上，我們需要運用算法去實現(xiàn)我們的想法，因此，想要了解人工智能技術(shù)，也需要學(xué)習(xí)常用的機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法。 課程簡介 本課程將會講解機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)，集成算法等。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員：來自：百科![]()
10:08:10 一種對稱分組密碼算法，由美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院（NIST）于2001年11月26日發(fā)布，是對稱密鑰加密中最流行的算法之一。高級加密標(biāo)準(zhǔn)算法從很多方面解決了令人擔(dān)憂的問題。實際上，攻擊 數(shù)據(jù)加密 標(biāo)準(zhǔn)的那些手段對于高級加密標(biāo)準(zhǔn)算法本身并沒有效果。如果采用真正的128來自：百科![]()
14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。 課程簡介 本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。來自：百科![]()
延。同時機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中， FPGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗、和低時延等優(yōu)勢，可針對不同算法動態(tài)編程設(shè)計最匹配的硬件電路，滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計算和極低時延的要求。因此，F(xiàn)PGA在滿足機(jī)器學(xué)習(xí)的硬件需求上提供極具吸引力的替代方案。 基因組學(xué)研究：通過基因測序和分來自：百科![]()
Contest，簡稱SODiC），以“數(shù)聚粵港澳，智匯大灣區(qū)”為主題，面向全球高等院校、專業(yè)研究機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)分析公司、開發(fā)者征集基于開放數(shù)據(jù)的創(chuàng)新應(yīng)用解決方案和算法模型。 本次SODiC大賽共設(shè)置4個賽道：算法賽、數(shù)據(jù)創(chuàng)意賽、數(shù)據(jù)分析賽和南山專題賽。大賽緊扣城市治理和民生服務(wù)主題，開放政府?dāng)?shù)來自：百科![]()
以及單階段檢測子: YOLO, SSD；成功的檢測子包含的幾個模塊；圖像分割典型算法和圖像分割關(guān)鍵算法。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解典型的現(xiàn)代物體檢測子包含的兩階段檢測子。 2、了解圖像分割典型算法和圖像分割關(guān)鍵算法。 課程大綱 第1章 語義理解：分類，檢測以及分割 華為云 面來自：百科![]()
Contest，簡稱SODiC），以“數(shù)聚粵港澳，智匯大灣區(qū)”為主題，面向全球高等院校、專業(yè)研究機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)分析公司、開發(fā)者征集基于開放數(shù)據(jù)的創(chuàng)新應(yīng)用解決方案和算法模型。 本次SODiC大賽共設(shè)置4個賽道：算法賽、數(shù)據(jù)創(chuàng)意賽、數(shù)據(jù)分析賽和南山專題賽。大賽緊扣城市治理和民生服務(wù)主題，開放政府?dāng)?shù)來自：百科![]()
Contest，簡稱SODiC），以“數(shù)聚粵港澳，智匯大灣區(qū)”為主題，面向全球高等院校、專業(yè)研究機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)分析公司、開發(fā)者征集基于開放數(shù)據(jù)的創(chuàng)新應(yīng)用解決方案和算法模型。 本次SODiC大賽共設(shè)置4個賽道：算法賽、數(shù)據(jù)創(chuàng)意賽、數(shù)據(jù)分析賽和南山專題賽。大賽緊扣城市治理和民生服務(wù)主題，開放政府?dāng)?shù)來自：百科![]()
針對高層住宅、商業(yè)樓宇，為了禁止電瓶車進(jìn)入，減小因為電瓶車起火導(dǎo)致的火災(zāi)風(fēng)險，本算法通過實時監(jiān)測電梯內(nèi)的攝像頭畫面，方便樓宇管理人員及時發(fā)現(xiàn)電瓶車，提高管理效率。 核心功能： 單點抓拍、攝像頭獨立抓拍、電瓶車檢測、抓拍檢測電梯內(nèi)的電瓶車； 產(chǎn)品特點： 本算法使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過使用大量實際場景圖片訓(xùn)練來自：云商店![]()
能急劇下降。本課程將從弱監(jiān)督視覺理解的角度，介紹在降低模型對特定應(yīng)用場景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。 課程簡介 本課程介紹了在降低模型對特定應(yīng)用場景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解： 1、如何構(gòu)建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型。 2、如何學(xué)習(xí)顯著性物體、邊緣等通用屬性。來自：百科![]()
OCP與USCP運籌優(yōu)化算法賽道第一名 在GECCO 2020國際會議中，華為云擎天架構(gòu)的調(diào)度算法團(tuán)隊同時獲得OCP與USCP運籌優(yōu)化算法賽道第一名，算法運行結(jié)果刷新了十個文獻(xiàn)算例的已知最好結(jié)果。 51項國際榜單紀(jì)錄 華為云擎天架構(gòu)調(diào)度算法團(tuán)隊打破了51項由全球優(yōu)化算法領(lǐng)域權(quán)威機(jī)構(gòu)SIN來自：專題![]()
國人工智能學(xué)會和華為技術(shù)有限公司聯(lián)合舉辦，華為云和北京信息科學(xué)與技術(shù)國家研究中心提供支持，以企業(yè)真實場景和實際數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，面向全球開放的高端算法競賽。大賽旨在通過競技的方式，提升人們對數(shù)據(jù)分析與處理的算法研究與技術(shù)應(yīng)用能力，探索大數(shù)據(jù)的核心科學(xué)與技術(shù)問題，嘗試創(chuàng)新大數(shù)據(jù)技術(shù)，推動大數(shù)據(jù)的產(chǎn)學(xué)研用。來自：百科![]()
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)用場景和產(chǎn)業(yè)價值。 課程簡介 為了解決真實世界中的問題，我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的數(shù)據(jù)，同時也需要機(jī)器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力，在現(xiàn)實世界中部來自：百科![]()
數(shù)據(jù)，研究高光譜數(shù)據(jù)反演方法，驗證反演結(jié)果的精度。 【賽事簡介】 “華為云杯”2019 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽是由深圳市政務(wù)服務(wù) 數(shù)據(jù)管理 局聯(lián)合深圳市坪山區(qū)人民政府與深圳市前海管理局共同主辦,以”數(shù)聚粵港澳,智匯大灣區(qū)"為主題,面向中國大陸和中國港澳地區(qū)高等院校、專業(yè)研究機(jī)構(gòu)、數(shù)來自：百科![]()
時延。同時機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中，F(xiàn)PGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗、和低時延等優(yōu)勢，可針對不同算法動態(tài)編程設(shè)計最匹配的硬件電路，滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計算和極低時延的要求。因此，F(xiàn)PGA在滿足機(jī)器學(xué)習(xí)的硬件需求上提供極具吸引力的替代方案。 基因組學(xué)研究：通過基因測序和分來自：百科![]()
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