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  • 本課程主要介紹HoloSens IVS3800北向對接中常用的場景,以及常見場景下的接口調用流程、具體參數的理解、常見問題的處理方法。
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    的專題課,包含6大部分,內容覆蓋底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3部分:視頻分類方法Video Classification。
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  • 智能家居、智能問答等等,本課程將從 語音識別 的基礎出發(fā),帶領大家一步步深入語音識別技術的內在機制,幫助大家講語音識別技術快速落地到實際的應用場景中。
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    華為HiLens 為端云協(xié)同多模態(tài)AI開發(fā)應用平臺,提供簡單易用的開發(fā)框架、開箱即用的開發(fā)環(huán)境、豐富的AI技能市場和云上管理平臺,對接多種端側計算設備,支持視覺及聽覺AI應用開發(fā)、AI應用在線部署、海量設備管理等。
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  • 神經網絡結構搜索是當前深度學習最熱門的話題之一,已經成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經網絡結構搜索的理論基礎、應用和發(fā)展現狀。
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    課程包含安全認知、安全場景化方案兩個模塊。安全認知幫助渠道BD及SA了解最能觸動客戶安全需求的場景。等保、網站安全是兩個熱銷安全場景,通過安全故事快速了解等保/網站安全的“是什么”、“為什么”、“怎么樣”。
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    您可能需要將已有的音視頻文件引用到各種業(yè)務場景中,如產品官網、視頻網站等,也可能需要在不同的終端進行播放,如Web端、移動端。為適用于多樣化的場景,MPC提供了轉碼功能,支持改變音視頻的編碼格式、封裝格式、分辨率、碼率等參數,從而適用于不同的業(yè)務場景、播放終端及網絡環(huán)境。
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    本課程主要介紹 好望云服務 的基礎功能、使用技巧以及注意事項。
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    對AI和CNN模型感興趣的人員,社會大眾和高校師生 搭建深度學習實驗環(huán)境,構建CNN 圖像識別 模型實現景區(qū)地標精準識別 掌握E CS 搭建深度學習實驗環(huán)境流程,掌握keras構建CNN模型流程 了解深度學習相關知識,體驗AI識景帶來的便利性 華為云景區(qū)精準識別實驗流程 景區(qū)精準識別介紹
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    HCIP-Big Data Developer系列課程。大數據融合數倉的場景解決方案,從方案架構到技術實現框架,包括數據分析平臺、華為 GaussDB 解決方案等。
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    HCIP-Big Data Developer系列課程。實時檢索場景化解決方案的應用場景、技術架構、所采用的各種技術原理及使用,最后包含實際案例幫助大家更好的理解該解決方案。
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    HCIP-Big Data Developer系列課程。本課主要給大家講解了大數據離線批處理的概念,應用場景,常用組件的使用方法,以及簡單介紹了離線批處理實戰(zhàn)。基礎的部分是大數據離線批處理概念和應用場景。難點是各個組件的具體使用,以及組件之間的組合使用。
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    本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā),融合了物聯網與AI兩大技術方向,向您展示AI與IoT融合的場景運用并解析開發(fā)流程;從 物聯網平臺 搭建到智能算法應用,并實現售賣機的智能化運營,是一個貫穿數據開發(fā)、數據采集、數據挖掘應用的完整項目。
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    計算機視覺是人工智能領域最炙手可熱的研究領域,也是在現實世界中落地應用最多的人工智能技術方向。本課程介紹了計算機視覺的基本原理和應用分支。
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    華為視頻直播服務(Live):依托華為云,憑借在運營商視頻業(yè)務領域長期技術積累,快速敏捷為行業(yè)提供高并發(fā)、低延遲、高清流暢、安全可靠的端到端直播解決方案。  
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    通過Python的相關代碼對短視頻進行視音分離并建立聲音“指紋”數據庫,通過短視頻背景音樂與聲學模型進行匹配,從而獲取到背景歌名。
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    自然語言處理是人工智能的一個重要的分支,隨著人工智能的快速發(fā)展,自然語言處理的應用愈加廣泛。本課程作為自然語言處理的入門課程,有助于幫助大家掌握自然語言處理的基礎技術理論和相關實踐。
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    題課,包含6大部分,內容覆蓋底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。本課程為計算機視覺課程系列的專題課的第6部分:圖像和視頻描述Image and Video Captioning。
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    課程包含2022年EI產品部SMB賽道主推云服務介紹,對EI云服務的基本形態(tài)、適用場景、商業(yè)模式、銷售技巧及相關案例等進行了描述,幫助渠道BD及SA建立起如何銷售EI云服務的基本概念,并運用至日常客戶拓展工作中。
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    通過Python的相關代碼對短視頻進行視音分離并建立聲音“指紋”數據庫,通過短視頻背景音樂與聲學模型進行匹配,從而獲取到背景歌名。
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    本課程主要介紹 CDN 內容分發(fā)網絡及視頻云服務兩款產品的。
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