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- thinkcell比例圖 內容精選 換一換
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圖像識別（ Image Recognition ），基于深度學習技術，可準確識別圖像中的視覺內容，提供數(shù)萬種物體、場景和概念標簽，具備目標檢測和屬性識別等能力，幫助客戶準確識別和理解圖像內容。來自：其他圖網絡是表征學習中興起的一個新方向，為解決邏輯推理問題帶來了新的可能的方向。本課程所講的圖網絡主要包含對于圖嵌入的與圖神經網絡的介紹來自：其他
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圖網絡是表征學習中興起的一個新方向，為解決邏輯推理問題帶來了新的可能的方向。本課程所講的圖網絡主要包含對于圖嵌入的與圖神經網絡的介紹來自：其他圖片壓縮和水印添加概述 圖片壓縮和水印添加的實現(xiàn)方式 利用 函數(shù)工作流 實現(xiàn)圖片壓縮和水印添加實踐 函數(shù)工作流及相關華為云服務簡介 了解圖片壓縮和水印添加的基本知識 掌握圖片壓縮和水印添加的實現(xiàn)方式 進行函數(shù)工作流實現(xiàn)圖片壓縮和水印添加實踐 了解函數(shù)工作流及相關華為云服務簡來自：其他
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通過華為云圖像搜索服務，調用API實現(xiàn)圖像的搜索。從圖像的寫入到圖像的搜索，幫助您完整的了解以圖搜圖功能的實現(xiàn)方法。來自：其他![]()
本課程主要介紹iDME視圖模型，幫助開發(fā)者了解視圖模型的概念，掌握視圖模型的使用方法。來自：其他![]()
對自然語言處理、華為云圖引擎服務感興趣的用戶以及軟件開人員 結合自然語言處理云服務、 GES 和Flask框架實現(xiàn)醫(yī)藥數(shù)據(jù)的智能檢索 Python程序設計、自然語言處理基礎 使用自然語言處理服務實現(xiàn)AI小程序，提升自身編碼能力同時增加對圖數(shù)據(jù)使用的理解 醫(yī)藥和AI GES 醫(yī)藥查詢系統(tǒng)實踐來自：其他![]()
圖片壓縮和水印添加的實現(xiàn)方式 函數(shù)工作流及相關華為云服務簡介 圖片壓縮和水印添加概述 利用函數(shù)工作流實現(xiàn)圖片壓縮和水印添加實踐 掌握圖片壓縮和水印添加的實現(xiàn)方式 了解函數(shù)工作流及相關華為云服務簡 了解圖片壓縮和水印添加的基本知識 進行函數(shù)工作流實現(xiàn)圖片壓縮和水印添加實踐來自：其他![]()
智能信息過濾和圖片鑒別的應用場景 實現(xiàn)智能信息過濾和圖片鑒別的華為云實踐 智能信息過濾和圖片鑒別的概述 實現(xiàn)智能信息過濾和圖片鑒別所需的華為云技術 了解智能信息過濾和圖片鑒別的應用場景 進行智能信息過濾和圖片鑒別的華為云實踐 解智能信息過濾和圖片鑒別 掌握實現(xiàn)智能信息過濾和圖片鑒別所需的華為云技術來自：其他![]()
了解認證考試的考點和比例分布。來自：其他![]()
本實驗基于函數(shù)工作流服務實踐所編寫，用于指導您使用函數(shù)工作流服務實現(xiàn)為圖片打水印的功能。來自：其他![]()
隨著互聯(lián)網的快速發(fā)展，海量圖片的存儲備份和傳輸將消耗大量的存儲和網絡資源。微認證結合FunctionGraph服務，讓您體驗函數(shù)工作流帶來的高資源利用率和高處理效率。來自：其他![]()
通過人工或定制化的方式優(yōu)化和融合算子可使網絡的性能優(yōu)化數(shù)倍，但人工定制化方式效率低且不能滿足網絡越來越多樣化的需求。 本次課程將詳細介紹MindSpore新特性“圖算融合”，它提供一種極簡的算子表達方式和泛化自動算子融合能力，將AI算力更極致地解放給用戶。來自：其他![]()
本課程將全面深入地講解知識圖譜的核心基本概念及其重要發(fā)展歷程，同時重點探討如何將知識圖譜與前沿的大模型技術有機結合，實現(xiàn)檢索增強生成（RAG），以高效應對復雜的自然語言處理（NLP）任務，例如智能問答系統(tǒng)、精準信息檢索等。來自：其他![]()
通過人工或定制化的方式優(yōu)化和融合算子可使網絡的性能優(yōu)化數(shù)倍，但人工定制化方式效率低且不能滿足網絡越來越多樣化的需求。 本次課程將詳細介紹MindSpore新特性“圖算融合”，它提供一種極簡的算子表達方式和泛化自動算子融合能力，將AI算力更極致地解放給用戶。來自：其他![]()
層視覺到高層語義的多個方面，還包含以網絡架構搜索為代表的新方向；本課將在基礎課程之上，提供計算機視覺更豐富的全景視圖。本章為計算機視覺課程系列的專題課的第1部分：圖像超分辨Single Image Super-Resolution。來自：其他![]()
深度解析華為云FunctionGraph，掌握函數(shù)配置，協(xié)同APIG與 OBS 部署畫圖應用，涵蓋場景、原理及實踐。來自：其他![]()
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本實驗指導用戶在華為云ModelArts平臺使用flowers數(shù)據(jù)集對預置的模型進行重訓練，快速構建花卉圖像分類應用。來自：其他![]()
0系列課程。計算機視覺是深度學習領域最熱門的研究領域之一，它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實際作用的應用，包括 人臉識別 、圖像檢測、目標監(jiān)測以及智能駕駛等。這一切本質都是對圖像數(shù)據(jù)進行處理，本課程就圖像處理理論及相應技術做了介紹，包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經網絡，學習時注意兩者的區(qū)別。來自：其他![]()
使用numpy分析圖像數(shù)據(jù)信息，以及基礎的圖片操作來自：其他
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