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  • 基于深度學習車道軌跡檢測 內容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 基于深度學習算法的 語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度學習)算法,結合清華大學開源語音數據集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時,更好的了解人工智能的相關內容與應用。
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    華為云計算 云知識 深度學習 深度學習 時間:2020-11-23 16:30:56 深度學習( Deep Learning,DL)是機器學習的一種,機器學習是實現人工智能的必由之路。深度學習的概念源于人工神經網絡的研究,包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學習結構。深度學習通過組合低層特
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  • 華為云計算 云知識 深度學習概覽 深度學習概覽 時間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學習相關的基本知識,其中包括深度學習的發(fā)展歷程、深度學習神經 網絡的部件、深度學習神經網絡不同的類型以及深度學習工程中常見的問題。 目標學員
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    大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間:2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉入雙向對偶系統(tǒng)為出發(fā)點,從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度,我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現狀、應用場景,著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。
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  • 從MindSpore手寫數字識別學習深度學習 從MindSpore手寫數字識別學習深度學習 時間:2020-11-23 16:08:48 深度學習作為機器學習分支之一,應用日益廣泛。語音識別、自動 機器翻譯 、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺,深度學習已經滲入到我們生活中的每個
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    ,不再單一依賴人工經驗 交通事件檢測 基于人工智能的交通事件檢測,可以自動識別交通異常事件,引導交通出行,緩解突發(fā)性擁堵 信控聯(lián)動,快速閉環(huán):對診斷出的交通異常事件,觸發(fā)信號燈AI自動優(yōu)化以疏導交通,并實時告警 實時檢測,秒級上報:基于視頻實時檢測交通異常事件,秒級上報告警,更快解決突發(fā)擁堵
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    類的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、掌握神經網絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數據處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。
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    云市場商品 華為好望商城 智能路口交通參數檢測算法 對車輛進行路線跟蹤,車輛輪廓及車牌號碼檢測,可輸出流量(斷面流量,車道流量),飽和度,車道占有率,平均速度等交通參數,可用違法抓拍功能復用.?????????? 了解詳情 最新文章 創(chuàng)建浮動IPNeutronCreateFloatingIp
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    華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間:2020-12-08 10:09:21 現在大多數的AI模型,尤其是計算視覺領域的AI模型,都是通過深度神經網絡來進行構建的,從2015年開始,學術界已經開始注意到現有的神經網絡模型都是需要
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    華為云計算 云知識 深度學習:IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習:IoT場景下的AI應用與開發(fā) 時間:2020-12-08 10:34:34 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(lián)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構開發(fā)流程;從 物聯(lián)網平臺
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    倉庫監(jiān)控、收銀合規(guī)、消防通道占用等。 高安全區(qū)域徘徊檢測、遺留物檢測等。 智能防損,如人像布控、盜竊檢測等。 園區(qū)行人分析 實時對園區(qū)內活動行人進行分析,通過配置行人黑名單,識別跟蹤高風險人員并告警;統(tǒng)計關鍵路口的行人流量,支撐園區(qū)制定管理策略。 路況實時分析 實時監(jiān)測路面車流信息,動態(tài)反映每個車道擁堵狀況,并能識
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    云知識 基于ModelArts實現人車檢測模型訓練和部署 基于ModelArts實現人車檢測模型訓練和部署 時間:2020-12-02 11:21:12 本實驗將指導用戶使用華為ModelArts預置算法構建一個人車檢測模型的AI應用。人車檢測模型可以應用于自動駕駛場景,檢測道路上人和車的位置。
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    、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn);深度神經網絡的基本單元組成和產生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、了解深度學習。 2、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡
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    華為云計算 云知識 基于昇騰AI處理器的目標檢測應用(ACL) 基于昇騰AI處理器的目標檢測應用(ACL) 時間:2020-12-01 15:09:18 本實驗通過模型轉換、數據預處理/網絡模型加載/推理/結果輸出全流程展示昇騰處理器推理應用開發(fā)過程,幫助您快速熟悉ACL這套計算加速庫。
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    華為云計算 云知識 華為網絡AI學習賽2021-硬盤異常檢測 華為網絡AI學習賽2021-硬盤異常檢測 時間:2021-01-05 11:41:15 華為網絡AI學習賽2021-硬盤異常檢測基于網絡人工智能(NAIE)訓練平臺的硬盤異常預測程序,通過機器學習構建硬盤故障預測模型,對數據
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    華為網絡AI學習賽2021-KPI異常檢測 華為網絡AI學習賽2021-KPI異常檢測 時間:2021-01-05 11:40:25 華為網絡AI學習賽2021-KPI異常檢測提供某運營商的KPI真實數據,參賽選手需要根據歷史40天異常標簽數據(訓練數據集),訓練模型并檢測后續(xù)17天內各KPI(測試數據集)中的異常。
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    華為云計算 云知識 華為網絡AI學習賽2021日志異常檢測 華為網絡AI學習賽2021日志異常檢測 時間:2021-01-05 11:45:27 華為網絡AI學習賽2021-日志異常檢測:大規(guī)模通信設備在運行中會產生海量日志,日志記錄了設備的運行狀態(tài),通過收集并分析日志,可以發(fā)現
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    為城市路口、公交專用道提供弱勢交通參與者預警、異常車輛提醒、限速提醒、公交車道闖入預警、道路擁堵提醒等服務 典型用例: 弱勢交通參與者預警(行人識別/自行車識別) 路網數字化服務 可通過實時視頻和毫米波雷達監(jiān)控路口行人和自行車的實時位置,預測其行動軌跡,廣播給路口車輛,幫助車輛消除盲區(qū),減少交通事故 車輛逆行
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    華為+博思廷聯(lián)合解決方案 方案亮點 1、更高效:7*24小時,住宅樓外立面實時進準檢測 2、更智能:可實現對高空拋物的實時檢測和自動告警,顯示落物軌跡并將相關視頻和圖像進行保存 3、更精準:通過深度學習等算法可克服日夜光照、水霧、陰影、飛鳥等影響 4、更人性:交互式操作,簡單易懂,安裝方便
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    頻,多方位深度理解視頻內容,輸出結果更加專業(yè) 應用場景 1.監(jiān)控管理 對商超或園區(qū)內所有視頻進行實時分析,提取關鍵事件,如,倉庫監(jiān)控、收銀合規(guī)、消防通道占用;高安全區(qū)域入侵檢測、徘徊檢測、遺留物檢測等;智能防損,如人像布控、盜竊檢測等 優(yōu)勢 個性化配置 通過模塊化的檢測服務,針對不同位置攝像頭視頻進行個性化分析
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