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- 基于深度學(xué)習(xí)的紅外圖像超分辨 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦的機(jī)制來解釋說明數(shù)據(jù)，如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)的典型模型：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用：計(jì)算機(jī)視覺、語音識別、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自：百科
- 基于深度學(xué)習(xí)的紅外圖像超分辨 相關(guān)內(nèi)容
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華為云計(jì)算 云知識 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)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(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科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。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科
- 基于深度學(xué)習(xí)的紅外圖像超分辨 更多內(nèi)容
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的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機(jī)這一真實(shí)場景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
、自動機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
行業(yè)重塑 深厚的行業(yè)積累，分層解耦的架構(gòu)，多樣化的部署模式 深厚的行業(yè)積累，分層解耦的架構(gòu)，多樣化的部署模式 技術(shù)扎根 全棧技術(shù)創(chuàng)新，極致算力加速大模型開發(fā)，打造世界AI另一極 全棧技術(shù)創(chuàng)新，極致算力加速大模型開發(fā)，打造世界AI另一極 開放同飛 打造云原生應(yīng)用平臺AppArts，成立大模型高質(zhì)量數(shù)據(jù)聯(lián)盟來自：專題![]()
隨著云時(shí)代的興起，渲染業(yè)務(wù)云化發(fā)展是大勢所趨；數(shù)據(jù)以及計(jì)算全部可以在云上完成，滿足企業(yè)數(shù)據(jù)不下云，高效完成企業(yè)的業(yè)務(wù)需求，減少企業(yè)重資產(chǎn)以及維護(hù)的工作，使客戶更聚焦在自身的業(yè)務(wù)發(fā)展上 華為云渲染解決方案架構(gòu)是什么樣的？ 華為云渲染解決方案提供高性能、高可靠、簡便安全的計(jì)算、存儲、來自：專題![]()
視頻轉(zhuǎn)封裝是指轉(zhuǎn)換視頻的封裝格式，不改變其分辨率、碼率等參數(shù)。 支持的輸入格式：MP3、MP4、FLV、TS。 支持的輸出格式：HLS、MP4。 4.視頻轉(zhuǎn)動圖 視頻轉(zhuǎn)動圖是指截取視頻文件中的片段生成GIF等格式的動圖文件。 支持的輸入格式：MP4、MOV、FLV、TS。 支持的輸出格式：GIF。來自：專題![]()
隨著云時(shí)代的興起，渲染業(yè)務(wù)云化發(fā)展是大勢所趨；數(shù)據(jù)以及計(jì)算全部可以在云上完成，滿足企業(yè)數(shù)據(jù)不下云，高效完成企業(yè)的業(yè)務(wù)需求，減少企業(yè)重資產(chǎn)以及維護(hù)的工作，使客戶更聚焦在自身的業(yè)務(wù)發(fā)展上 華為云渲染解決方案架構(gòu)是什么樣的？ 華為云渲染解決方案提供高性能、高可靠、簡便安全的計(jì)算、存儲、來自：專題![]()
科學(xué)計(jì)算 在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域，要求極強(qiáng)的雙精度計(jì)算能力。在模擬仿真過程中，消耗大量計(jì)算資源的同時(shí)，會產(chǎn)生大量臨時(shí)數(shù)據(jù)，對存儲帶寬與時(shí)延也有極高的要求 優(yōu)勢 NVMe SSD 最高68萬IOPS，消除存儲瓶頸，提升整體性能 雙精度計(jì)算 提供較CPU上百倍的雙精度計(jì)算能力 無縫遷移 支持多種科學(xué)計(jì)算軟件來自：專題![]()
科學(xué)計(jì)算 在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域，要求極強(qiáng)的雙精度計(jì)算能力。在模擬仿真過程中，消耗大量計(jì)算資源的同時(shí)，會產(chǎn)生大量臨時(shí)數(shù)據(jù)，對存儲帶寬與時(shí)延也有極高的要求 優(yōu)勢 NVMe SSD 最高68萬IOPS，消除存儲瓶頸，提升整體性能 雙精度計(jì)算 提供較CPU上百倍的雙精度計(jì)算能力 無縫遷移 支持多種科學(xué)計(jì)算軟件來自：專題![]()
然要用低一倍的標(biāo)清分辨率才能保證直播流暢性。一些平臺對賽事和演出提供網(wǎng)絡(luò)高清直播，背后其實(shí)承擔(dān)著高昂的帶寬成本。 分辨率的每一次升級，數(shù)據(jù)量都是數(shù)倍的增長 其次，直播的意義在于實(shí)時(shí)高清互動所帶來的臨場感。因此直播的時(shí)延問題，尤其在高清直播時(shí)就顯得格外突出。“手慢無”的窘境同樣會出現(xiàn)在直播互動中。來自：百科![]()
●視頻水印：針對 OBS 中的指定視頻，按照自定義的時(shí)間點(diǎn)和位置進(jìn)行靜態(tài)、動 態(tài)水印添加 ●視頻裁剪：針對OBS中的指定視頻，按照自定義的時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行裁剪 ●視頻拼接：針對OBS中的指定多個(gè)視頻，按照指定的時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行自動拼接 ●視頻截圖：截取OBS中視頻文件指定時(shí)間的JPG格式圖像。支持單張截圖、多張截圖、平均截圖來自：專題![]()
軟硬件技術(shù)的發(fā)展促進(jìn)了物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的飛速發(fā)展，而物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展也使得傳感器的應(yīng)用也變得越來越廣泛，二者相輔相成。首先我們需要知道什么是傳感器，傳感器在物聯(lián)網(wǎng)中處于什么地位、扮演者什么角色呢？ 2 傳感器的簡單定義 傳感器是能一種監(jiān)測所處環(huán)境中發(fā)生的事件或者變化，并將這些變化以特定的輸入，來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟 基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟 時(shí)間：2021-07-01 14:11:38 灰度發(fā)布功能 – 基于權(quán)重的灰度發(fā)布，可根據(jù)需要靈活動態(tài)的調(diào)整不同服務(wù)版本的流量比例。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務(wù)，選擇一個(gè)服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布； 步驟2：給選定服務(wù)創(chuàng)建灰度版；來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 時(shí)間：2021-07-01 11:42:59 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布。可根據(jù)請求的內(nèi)容控制其流向的服務(wù)版本（Cookie, Header, OS, Browser）。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務(wù)，選擇一個(gè)服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布；來自：百科![]()
平臺分析的模式比前端非智能攝像機(jī)加后端平臺做視頻分析的模式更具優(yōu)勢，大大提升了算力的利用效能，同時(shí)降低對芯片制程的要求。 挑戰(zhàn)5：城市破路施工影響大，審批難 老城區(qū)在智能化升級改造中常面臨破路施工難題，對交通影響巨大。同時(shí)破路施工的審批周期常在三個(gè)月以上，而不需要破路的施工審批周來自：云商店
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