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- 基于深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)場(chǎng)景識(shí)別 內(nèi)容精選 換一換
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互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，助力煤礦實(shí)現(xiàn)減人、增安、提效。通過(guò)新技術(shù)，實(shí)現(xiàn)“穿西裝、打領(lǐng)帶、點(diǎn)鼠標(biāo)”采煤的新范式。 中國(guó)一汽集團(tuán) 中國(guó)一汽結(jié)合新一汽、新紅旗的發(fā)展需要，計(jì)劃構(gòu)建統(tǒng)一的混合云作為集團(tuán)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的云底座，支持微服務(wù)、容器等高階服務(wù)部署，滿(mǎn)足一汽企業(yè)辦公、數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)、車(chē)聯(lián)網(wǎng)、智慧出行等來(lái)自：專(zhuān)題換為自然流暢的語(yǔ)音，提供特定領(lǐng)域的 語(yǔ)音合成 。 定制語(yǔ)音識(shí)別 定制語(yǔ)音識(shí)別提供了一句話(huà)識(shí)別，錄音文件識(shí)別功能。 一句話(huà)識(shí)別：可以實(shí)現(xiàn)1分鐘以?xún)?nèi)音頻到文字的轉(zhuǎn)換。對(duì)于用戶(hù)上傳的二進(jìn)制音頻格式數(shù)據(jù)，系統(tǒng)經(jīng)過(guò)處理，生成語(yǔ)音對(duì)應(yīng)的文字。 錄音文件識(shí)別：對(duì)于錄制的長(zhǎng)語(yǔ)音進(jìn)行識(shí)別，轉(zhuǎn)寫(xiě)成文字，來(lái)自：百科
- 基于深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)場(chǎng)景識(shí)別 相關(guān)內(nèi)容
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視頻標(biāo)簽 (簡(jiǎn)稱(chēng)VCT)，基于深度學(xué)習(xí)對(duì)視頻進(jìn)行場(chǎng)景分類(lèi)、人物識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、文字識(shí)別等多維度分析，形成層次化的分類(lèi)標(biāo)簽。 功能描述 場(chǎng)景概念識(shí)別 基于對(duì)視頻中的場(chǎng)景信息的分析，輸出豐富而準(zhǔn)確的概念、場(chǎng)景標(biāo)簽 人物識(shí)別 基于對(duì)視頻中的人物信息的分析，輸出準(zhǔn)確的人物標(biāo)簽 視頻 OCR 識(shí)別視頻中出現(xiàn)來(lái)自：百科峰杰技術(shù)有限公司成立于2007年，是一家專(zhuān)注物聯(lián)網(wǎng)、人工智能領(lǐng)域的科創(chuàng)公司。公司深耕油氣、園區(qū)智能業(yè)務(wù)應(yīng)用多年。對(duì)行業(yè)內(nèi)的智能應(yīng)用有著深刻的理解，在華為發(fā)布好望系列產(chǎn)品之后，峰杰被華為好望AI理念吸引，申請(qǐng)成為華為好望的合作伙伴。 油氣行業(yè)深度玩法 玩法一 基于視頻圖像的智慧工地綜合管理平臺(tái) 峰杰針對(duì)管道建來(lái)自：云商店
- 基于深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)場(chǎng)景識(shí)別 更多內(nèi)容
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人流量以及視頻幀中的熱點(diǎn)分布信息。 邊緣人流量統(tǒng)計(jì)：分析邊緣節(jié)點(diǎn)上的RTSP視頻流，檢測(cè)穿過(guò)自定義線(xiàn)與區(qū)域的人流量以及視頻幀中的熱點(diǎn)分布信息。 車(chē)輛識(shí)別： 云上車(chē)輛識(shí)別：分析華為云上的VIS視頻流，檢測(cè)視頻中出現(xiàn)的車(chē)輛或車(chē)牌信息。 邊緣車(chē)輛識(shí)別：分析邊緣節(jié)點(diǎn)上的RTSP視頻流，檢測(cè)視頻中出現(xiàn)的車(chē)輛或車(chē)牌信息。來(lái)自：百科![]()
、Huawei HoloSens IVS智能化產(chǎn)品能力，打造與眾不同的，真正讓家長(zhǎng)安心的幼兒園。 校園出入口，便捷通行功能有效減少門(mén)口的擁堵，降低因?yàn)閾矶掳l(fā)生安全事故的概率，通過(guò)門(mén)禁有效識(shí)別入園人員身份，可疑人員、突發(fā)事件快速響應(yīng)，提前預(yù)警，同時(shí)可通過(guò)一鍵報(bào)警裝置實(shí)現(xiàn)危險(xiǎn)警情一鍵上報(bào)。來(lái)自：云商店![]()
SSD；成功的檢測(cè)子包含的幾個(gè)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(guò)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(cè)子包含的兩階段檢測(cè)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(yǔ)義理解：分類(lèi)，檢測(cè)以及分割 華為云 面向未來(lái)的智能世界，來(lái)自：百科![]()
EI集成到自己的應(yīng)用程序中，降低技術(shù)門(mén)檻。 3. 開(kāi)發(fā)平臺(tái)完善：華為云提供了一套完整的人工智能開(kāi)發(fā)平臺(tái)，包括模型訓(xùn)練、部署和管理等功能，使得企業(yè)和開(kāi)發(fā)者能夠快速地構(gòu)建和優(yōu)化自己的AI模型。 4. 強(qiáng)大的算力支持：華為云具備強(qiáng)大的計(jì)算資源，保障了AI模型訓(xùn)練和運(yùn)行的高性能和低延遲。來(lái)自：百科![]()
AI機(jī)器人、AI游戲眼鏡、AI美圖……市場(chǎng)上層出不窮的AI產(chǎn)品讓人眼花繚亂。在AI市場(chǎng)的繁榮之下，是日新月異的AI技術(shù)！本期課程依托華為云EI服務(wù)，帶領(lǐng)開(kāi)發(fā)者學(xué)習(xí)和體驗(yàn)多項(xiàng)國(guó)際前沿AI技術(shù)！期望通過(guò)開(kāi)發(fā)者的學(xué)習(xí)，幫助企業(yè)解決實(shí)際問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)自動(dòng)化、提升效率，同時(shí)這也是華為云奉獻(xiàn)給開(kāi)發(fā)者們的一場(chǎng)技術(shù)盛宴。 課程簡(jiǎn)介來(lái)自：百科![]()
挑戰(zhàn)。 基于源碼的特征生成方法： 不同語(yǔ)言具有不同的特點(diǎn)，在考慮基于源碼的特征生成方法時(shí)需要考慮到語(yǔ)言特點(diǎn)來(lái)采用針對(duì)性的方法來(lái)解決，這樣可以起到事半功倍的作用。下面針對(duì)不同語(yǔ)言分別來(lái)說(shuō)明對(duì)應(yīng)的解決方法： ● C語(yǔ)言：沒(méi)有類(lèi)的復(fù)雜性，在構(gòu)建時(shí)只要用到的源碼文件，該文件中的所有函數(shù)信息都會(huì)被一起編譯進(jìn)二進(jìn)制文件中。來(lái)自：百科![]()
率。 工業(yè)視覺(jué) 傳統(tǒng)的工業(yè)制造主要采用人工肉眼檢測(cè)產(chǎn)品的缺陷，不僅使得檢測(cè)產(chǎn)品速度慢、效率低下，而且在檢測(cè)過(guò)程中容易出錯(cuò)，導(dǎo)致誤檢、漏檢等問(wèn)題。基于機(jī)器視覺(jué)的質(zhì)檢方案，通過(guò)云端建模分析與邊緣實(shí)時(shí)決策的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)視覺(jué)檢測(cè)，提升產(chǎn)品質(zhì)量。 優(yōu)勢(shì)： 高效：云端已訓(xùn)練的視覺(jué)模型，在邊來(lái)自：百科![]()
課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解： 1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)和廣泛應(yīng)用。 2、NAS的發(fā)展現(xiàn)狀。 課程大綱 第1章 引言 第2章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索: what and why 第3章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索的廣義框架 第4章 基于進(jìn)化的方法 第5章 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法 第6章 one-shot架構(gòu)搜索來(lái)自：百科![]()
載億級(jí)別數(shù)據(jù)的高性能與良好的功能擴(kuò)展性。充分利用AI技術(shù)，在理解、處理信息以及用戶(hù)對(duì)話(huà)等方面具有優(yōu)秀的表現(xiàn)。支撐復(fù)雜的對(duì)話(huà)流程元數(shù)據(jù)與對(duì)話(huà)流程編排；內(nèi)置多個(gè)識(shí)別算法，在少量數(shù)據(jù)的情況下，保證識(shí)別準(zhǔn)確率；高性能語(yǔ)義訓(xùn)練和邏輯推理。Astro Flow可以通過(guò)語(yǔ)境分析了解用戶(hù)需求，并來(lái)自：專(zhuān)題![]()
AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開(kāi)，選手可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行圖像語(yǔ)義分割，對(duì)圖像進(jìn)行像素級(jí)別的分類(lèi)。 【賽事背景】 近年來(lái)，以AI技術(shù)為核心的各項(xiàng)應(yīng)用經(jīng)過(guò)多年的快速發(fā)展，人工智能已經(jīng)融入到人們的生活當(dāng)中。隨著產(chǎn)業(yè)需求和政策導(dǎo)向需要，各公司在AI技術(shù)方面的投資持續(xù)增長(zhǎng)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)已經(jīng)成為了來(lái)自：百科![]()
第3章 財(cái)務(wù)報(bào)銷(xiāo)場(chǎng)景解決方案介紹 第4章 OCR服務(wù)二次開(kāi)發(fā)案例介紹 第5章 基于ModelArts的OCR模型訓(xùn)練教程 文字識(shí)別 OCR 文字識(shí)別OCR提供在線(xiàn)文字識(shí)別服務(wù)，將圖片或掃描件中的文字識(shí)別成可編輯的文本。OCR文字識(shí)別支持證件識(shí)別、票據(jù)識(shí)別、定制模板識(shí)別、通用表格文字識(shí)別等。來(lái)自：百科![]()
通關(guān)圖像識(shí)別！幫你實(shí)現(xiàn)當(dāng)下熱門(mén)的垃圾分類(lèi)、自動(dòng)駕駛技術(shù)！ 【賽事簡(jiǎn)介】 本次比賽為AI主題賽中的學(xué)習(xí)賽。選手可以使用圖像分類(lèi)算法對(duì)常見(jiàn)的生活垃圾圖片進(jìn)行分類(lèi)。我們將結(jié)合學(xué)習(xí)資料、直播+答疑的方式，帶領(lǐng)大家通關(guān)垃圾分類(lèi)項(xiàng)目。學(xué)習(xí)資料放在”學(xué)習(xí)賽課程“內(nèi)，選手可自行觀看學(xué)習(xí)。 【參賽對(duì)象】來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) OLAP的場(chǎng)景有哪些 OLAP的場(chǎng)景有哪些 時(shí)間：2021-07-01 10:33:44 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 云數(shù)據(jù)庫(kù) OLAP 聯(lián)機(jī)分析處理的概念最早是E.F.Codd于1993年相對(duì)于OLTP系統(tǒng)而提出的。 是指對(duì)數(shù)據(jù)的查詢(xún)和分析操作，通常對(duì)大量的歷史數(shù)據(jù)查詢(xún)和分析。來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 機(jī)器視覺(jué)各行業(yè)案例（一） 機(jī)器視覺(jué)各行業(yè)案例（一） 時(shí)間：2021-02-19 14:22:56 云計(jì)算 華為好望商城 近年來(lái)，隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的不斷成熟，我們已經(jīng)看到AI正以驚人的速度在各個(gè)行業(yè)中開(kāi)展應(yīng)用。可以說(shuō)，AI已然成為未來(lái)智慧城市、智慧生產(chǎn)、智慧生活的強(qiáng)大引擎。來(lái)自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 機(jī)器視覺(jué)各行業(yè)案例（二） 機(jī)器視覺(jué)各行業(yè)案例（二） 時(shí)間：2021-02-19 14:37:22 云計(jì)算 華為好望商城 作為業(yè)界公認(rèn)的AI最先落地的領(lǐng)域，機(jī)器視覺(jué)利用視頻+AI+大數(shù)據(jù)的能力，讓智能視頻和數(shù)據(jù)分析不僅僅應(yīng)用于安全保障，更逐步成為各行各業(yè)的全新生產(chǎn)力。 AI+機(jī)器視覺(jué)@物流貨場(chǎng)來(lái)自：云商店![]()
提供商品： <<脫崗檢測(cè)>> <<人流統(tǒng)計(jì)>> <<入侵檢測(cè)>> 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶(hù)、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者，致力于讓云無(wú)處不在，讓智能無(wú)所不及，共建智能世界云底座。來(lái)自：云商店![]()
計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究經(jīng)驗(yàn)，在國(guó)際頂級(jí)會(huì)議和期刊上發(fā)表超過(guò)50篇論文，谷歌引用數(shù)1700，擅長(zhǎng)大規(guī)模視覺(jué)識(shí)別、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了計(jì)算機(jī)視覺(jué)發(fā)展的重要里程碑-傳統(tǒng)方法（如視覺(jué)詞袋模型）；傳統(tǒng)方法的三個(gè)步驟及其思想對(duì)未來(lái)的深遠(yuǎn)影響；圖像級(jí)編碼信息用于不同的視覺(jué)任務(wù)并與各種學(xué)習(xí)算法結(jié)合。來(lái)自：百科
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