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  • 利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別過(guò)程 內(nèi)容精選 換一換
  • 驗(yàn),加深地對(duì)深度學(xué)習(xí)建模流程的理解與熟悉度。 目標(biāo)學(xué)員 需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:描述深度學(xué)習(xí)框架是什么;列舉主流深度學(xué)習(xí)框架有哪些;了解Pytorch的特點(diǎn);了解TensorFlow的特點(diǎn);區(qū)別TensorFlow
    來(lái)自:百科
    圖像識(shí)別服務(wù)介紹 圖像識(shí)別服務(wù)介紹 圖像識(shí)別 Image Recognition ),基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺(jué)內(nèi)容,提供多種物體、場(chǎng)景和概念標(biāo)簽,具備目標(biāo)檢測(cè)和屬性識(shí)別等能力,幫助客戶準(zhǔn)確識(shí)別和理解圖像內(nèi)容 圖像識(shí)別(Image Recognition),基于深度學(xué)習(xí)
    來(lái)自:專(zhuān)題
  • 利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別過(guò)程 相關(guān)內(nèi)容
  • 突發(fā)熱點(diǎn)事件以及日常流量波動(dòng)。 智能運(yùn)行保障:根據(jù)設(shè)定的SLA目標(biāo),如恢復(fù)時(shí)間目標(biāo)(RTO)和數(shù)據(jù)丟失量目標(biāo)(RPO),自動(dòng)分析并提出改進(jìn)建議,并自動(dòng)執(zhí)行。 與傳統(tǒng)的人工管理和維護(hù)相比,AI賦能的應(yīng)用運(yùn)行平臺(tái)資源利用率提高約30%,穩(wěn)定性提升約80% 應(yīng)用運(yùn)維 AIOps長(zhǎng)期發(fā)展
    來(lái)自:百科
    管理策略 優(yōu)勢(shì) 識(shí)別準(zhǔn)確 識(shí)別算法魯棒性強(qiáng),復(fù)雜場(chǎng)景識(shí)別準(zhǔn)確 實(shí)時(shí)性高 可實(shí)時(shí)分析園區(qū)千路視頻 高性?xún)r(jià)比 支持邊緣接入與處理,大幅降低業(yè)務(wù)接入成本 3.動(dòng)作識(shí)別 基于對(duì)視頻的前后幀信息、光流運(yùn)動(dòng)信息分析、場(chǎng)景內(nèi)容信息識(shí)別等分析,檢測(cè)和識(shí)別視頻動(dòng)作 優(yōu)勢(shì) 多模態(tài)識(shí)別 綜合圖像、光流、聲音等信息,識(shí)別動(dòng)作更準(zhǔn)確
    來(lái)自:百科
  • 利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別過(guò)程 更多內(nèi)容
  • 時(shí)間:2020-10-29 14:35:57 內(nèi)容審核 服務(wù)基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)圖像、視頻、文本內(nèi)容中的不合規(guī)信息進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè),方便用戶對(duì)不合規(guī)信息快速處理,幫助用戶提高審核效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 檢測(cè)準(zhǔn)確 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和大量的樣本庫(kù),幫助客戶快速準(zhǔn)確進(jìn)行違規(guī)內(nèi)容檢測(cè),維護(hù)內(nèi)容安全。 功能豐富 提供圖
    來(lái)自:百科
    圖像搜索 Image Search ):基于領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)與圖像識(shí)別技術(shù),結(jié)合不同應(yīng)用業(yè)務(wù)和行業(yè)場(chǎng)景,利用特征向量化與搜索能力,幫助客戶從指定圖庫(kù)中搜索相同或相似的圖片。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括圖像搜索服務(wù)介紹和基本操作。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),了解圖像搜索的特性、解決方案等,并掌握其申請(qǐng)和調(diào)用方法。
    來(lái)自:百科
    Flow可以通過(guò)語(yǔ)境分析了解用戶需求,并根據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則或學(xué)習(xí)過(guò)程進(jìn)行相應(yīng)操作,甚至預(yù)測(cè)用戶可能的下一步行動(dòng)。無(wú)縫集成從原始輸入到最終輸出的統(tǒng)一完成環(huán)境下,減少結(jié)果轉(zhuǎn)移導(dǎo)致的誤差。且內(nèi)置多種識(shí)別模型便于二次訓(xùn)練,結(jié)合多場(chǎng)景智能學(xué)習(xí)訓(xùn)練構(gòu)建『華為云Astro』產(chǎn)品組合方案,高度實(shí)現(xiàn)企業(yè)辦公自動(dòng)化。
    來(lái)自:專(zhuān)題
    準(zhǔn)確率高:基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測(cè)準(zhǔn)確率高。 響應(yīng)速度快:?jiǎn)螐垐D像識(shí)別速度小于0.1秒。 內(nèi)容審核-文本 內(nèi)容審核-文本有以下應(yīng)用場(chǎng)景: 電商評(píng)論篩查 審核電商網(wǎng)站產(chǎn)品評(píng)論,智能識(shí)別有色情、涉政、灌水等違規(guī)評(píng)論,保證良好用戶體驗(yàn)。 場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)如下: 準(zhǔn)確率高:基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測(cè)準(zhǔn)確率高。
    來(lái)自:百科
    云知識(shí) 查詢(xún)項(xiàng)目標(biāo)簽ListServerTags 查詢(xún)項(xiàng)目標(biāo)簽ListServerTags 時(shí)間:2023-07-26 10:27:21 API網(wǎng)關(guān) 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計(jì)算 功能介紹 項(xiàng)目(Project)用于將OpenStack的資源(計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源和網(wǎng)絡(luò)資源)進(jìn)行分組和隔離
    來(lái)自:百科
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 查詢(xún)目標(biāo)文件夾quotaShowFsDirQuota 查詢(xún)目標(biāo)文件夾quotaShowFsDirQuota 時(shí)間:2023-08-29 14:23:24 API網(wǎng)關(guān) 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計(jì)算 彈性伸縮 功能介紹 查詢(xún)目標(biāo)文件夾quota 調(diào)試 您可以在API
    來(lái)自:百科
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 查詢(xún)項(xiàng)目標(biāo)簽ListProjectTags 查詢(xún)項(xiàng)目標(biāo)簽ListProjectTags 時(shí)間:2023-08-14 14:53:51 API網(wǎng)關(guān) 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計(jì)算 彈性伸縮 功能介紹 查詢(xún)租戶在指定區(qū)域和資源類(lèi)型的所有標(biāo)簽集合。 調(diào)試 您可以在API
    來(lái)自:百科
    云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)目標(biāo)的要求 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)目標(biāo)的要求 時(shí)間:2021-06-02 09:42:07 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的目標(biāo)一定要設(shè)定有時(shí)間范圍,無(wú)條件的目標(biāo)會(huì)導(dǎo)致范圍過(guò)大而失??; 合理的制定數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的目標(biāo)是非常有挑戰(zhàn)性的事情。目標(biāo)過(guò)高過(guò)大,會(huì)導(dǎo)致無(wú)法實(shí)現(xiàn)。目標(biāo)過(guò)小又無(wú)法讓客戶接受;
    來(lái)自:百科
    09:28:38 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機(jī)器擁有了視覺(jué)的能力,實(shí)戰(zhàn)派帶你探索深度學(xué)習(xí)! 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括:深度學(xué)習(xí)平臺(tái)介紹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類(lèi)模型、經(jīng)典入門(mén)示例詳解:構(gòu)建手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握深度學(xué)習(xí)平臺(tái)應(yīng)用及入門(mén)深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié)
    來(lái)自:百科
    0系列課程。計(jì)算機(jī)視覺(jué)是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最熱門(mén)的研究領(lǐng)域之一,它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實(shí)際作用的應(yīng)用,包括人臉識(shí)別、圖像檢測(cè)、目標(biāo)監(jiān)測(cè)以及智能駕駛等。這一切本質(zhì)都是對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,本課程就圖像處理理論及相應(yīng)技術(shù)做了介紹,包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),學(xué)習(xí)時(shí)注意兩者的區(qū)別。 目標(biāo)學(xué)員 1、希望成為企業(yè)AI工程師的人員
    來(lái)自:百科
    U等不同架構(gòu)的服務(wù)器,可以靈活利用不同硬件資源進(jìn)行計(jì)算,提高計(jì)算效率。5. 兼容主流深度學(xué)習(xí)框架:Apulis AI Studio兼容包括華為MindSpore、TensorFlow和PyTorch等主流深度學(xué)習(xí)框架,方便用戶使用自己熟悉的框架進(jìn)行開(kāi)發(fā)和部署。綜上所述,Apulis
    來(lái)自:專(zhuān)題
    與教學(xué)內(nèi)容、學(xué)生學(xué)習(xí)、教學(xué)能力、學(xué)校管理、社會(huì)公眾服務(wù)的融合,推進(jìn)智慧學(xué)習(xí)、智慧教學(xué)、智慧科研、智慧評(píng)價(jià)、智慧管理及智慧校園一體化發(fā)展,打造“人人皆學(xué)、處處能學(xué)、時(shí)時(shí)可學(xué)”的區(qū)域智慧教育環(huán)境,推動(dòng)信息技術(shù)與教育全面深度融合,提升教與學(xué)的效率和效果,促進(jìn)教學(xué)、學(xué)習(xí)和管理方式創(chuàng)新,提
    來(lái)自:云商店
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 創(chuàng)建目標(biāo)文件夾quotaCreateFsDirQuota 創(chuàng)建目標(biāo)文件夾quotaCreateFsDirQuota 時(shí)間:2023-08-29 14:19:01 API網(wǎng)關(guān) 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計(jì)算 彈性伸縮 功能介紹 創(chuàng)建目標(biāo)文件夾quota。 接口約束 只支持對(duì)空目錄設(shè)置目錄quota。
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    過(guò)吉星海自研發(fā)AI算法在邊緣計(jì)算設(shè)備對(duì)監(jiān)控視頻畫(huà)面的牲畜進(jìn)行實(shí)時(shí)個(gè)別識(shí)別,并且將識(shí)別結(jié)果定時(shí)上傳至我們的平臺(tái)。當(dāng)平臺(tái)分析結(jié)果出現(xiàn)數(shù)據(jù)驟減時(shí),進(jìn)行預(yù)警并通知監(jiān)管人員進(jìn)行確認(rèn)處理。 牲畜分布:根據(jù)采集的牲畜數(shù)據(jù)信息,對(duì)牲畜進(jìn)行定位,生成牲畜分布地圖,方便監(jiān)管方能非常直觀的掌握牲畜的動(dòng)態(tài)分布情況。
    來(lái)自:百科
    案和實(shí)踐案例四個(gè)方面對(duì)知途教育與華為云深度合作下,產(chǎn)教融合的人才培養(yǎng)模式做了詳細(xì)介紹。也針對(duì)直播間觀眾提出的相關(guān)問(wèn)題做了深度解答。 直播精選問(wèn)答: 1、Q:端云架構(gòu),是先學(xué)習(xí)端,還是先學(xué)習(xí)云? A:沒(méi)有明確界定,可以個(gè)人興趣為主。如果先學(xué)習(xí)云知識(shí),能夠自己改進(jìn)算力模型并輸出結(jié)果,
    來(lái)自:云商店
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 圖像識(shí)別服務(wù) 圖像識(shí)別服務(wù) 時(shí)間:2020-12-16 11:26:03 圖像識(shí)別(Image Recognition),基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺(jué)內(nèi)容,提供數(shù)萬(wàn)種物體、場(chǎng)景和概念標(biāo)簽,具備目標(biāo)檢測(cè)和屬性識(shí)別等能力,幫助客戶準(zhǔn)確識(shí)別和理解圖像內(nèi)容。 課程簡(jiǎn)介
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    打手機(jī)智能檢測(cè)算法是基于人工智能技術(shù)領(lǐng)域中的深度學(xué)習(xí)技術(shù),結(jié)合大數(shù)據(jù),使用大量的人員打手機(jī)圖片數(shù)據(jù)采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行智能檢測(cè)訓(xùn)練。算法采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取數(shù)據(jù)中關(guān)鍵特征,忽略圖片數(shù)據(jù)中的不相關(guān)信息,并結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行推理判斷。 將訓(xùn)練完成后的算法加載到AI攝像機(jī)內(nèi)部,利用攝像機(jī)內(nèi)部AI芯片強(qiáng)大
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