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- 深度學(xué)習(xí) 2d轉(zhuǎn)3d 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 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(shí)，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(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí) 2d轉(zhuǎn)3d 相關(guān)內(nèi)容
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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自：百科從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。 語(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué)，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí) 2d轉(zhuǎn)3d 更多內(nèi)容
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類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)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(guò)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(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開(kāi)始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)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(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
Catch-up TV、PVR等業(yè)務(wù)，向用戶提供豐富的交互體驗(yàn)功能。 2.2D轉(zhuǎn)3D VR帶來(lái)視頻體驗(yàn)全面升級(jí)，2D轉(zhuǎn)3D解決初期VR內(nèi)容匱乏的問(wèn)題。有點(diǎn)播離線轉(zhuǎn)碼和直播實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)碼兩種主要場(chǎng)景。2D轉(zhuǎn)3D技術(shù)，以豐富VR內(nèi)容和繁榮VR生態(tài)為目標(biāo)，從而促進(jìn)雙G發(fā)展。 3.VR社交游戲來(lái)自：百科![]()
強(qiáng)大的API能力：浩辰云圖網(wǎng)頁(yè)版軟件提供豐富的API能力，包括提取2D DWG圖紙信息、提取2D圖紙縮略圖、DWG轉(zhuǎn)OCF、DWG另存為不同版本、OCF另存為圖片、OCF另存為PDF、DWG\OCF拆圖、PDF轉(zhuǎn)DWG圖紙、提取3D圖紙縮略圖、3D圖紙轉(zhuǎn)OCF等，企業(yè)可以根據(jù)自身需求進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，實(shí)來(lái)自：專題![]()
、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(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)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(lái)自：百科![]()
更順暢順 ●SDR轉(zhuǎn)HDR：將1080P及以上的SDR視頻，通過(guò)算法轉(zhuǎn)換成高動(dòng)態(tài)范圍的HDR10視頻 ●HDR Vivid：對(duì)于HDR10片源，新一代動(dòng)態(tài)元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)HDR Vivid能夠?qū)崿F(xiàn)更好的場(chǎng)景和終端適應(yīng)能力 ●2D轉(zhuǎn)3D：2D平面視頻通過(guò)AI算法生成3D視頻，帶來(lái)身臨其境的觀影體驗(yàn)來(lái)自：專題![]()
更強(qiáng)更順暢順 SDR轉(zhuǎn)HDR：將1080P及以上的SDR視頻，通過(guò)算法轉(zhuǎn)換成高動(dòng)態(tài)范圍的HDR10視頻 HDR Vivid：對(duì)于HDR10片源，新一代動(dòng)態(tài)元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)HDR Vivid能夠?qū)崿F(xiàn)更好的場(chǎng)景和終端適應(yīng)能力 2D轉(zhuǎn)3D：2D平面視頻通過(guò)AI算法生成3D視頻，帶來(lái)身臨其境的觀影體驗(yàn)來(lái)自：百科![]()
綜藝等，獲得全方位沉浸式的體驗(yàn)。 -點(diǎn)播內(nèi)容管理：對(duì)點(diǎn)播內(nèi)容進(jìn)行分類、標(biāo)簽、運(yùn)營(yíng)素材的綁定 -點(diǎn)播內(nèi)容轉(zhuǎn)碼：4K內(nèi)容提供多種入流到HLS的轉(zhuǎn)封裝能力，8K內(nèi)容提供FOV title切片轉(zhuǎn)碼能力 -點(diǎn)播分發(fā)：利用 CDN 能力實(shí)現(xiàn)快速分發(fā)和熱點(diǎn)內(nèi)容差異化處理，高通量下載實(shí)現(xiàn)大碼率低時(shí)延傳輸來(lái)自：百科![]()
媒體處理 服務(wù)如何創(chuàng)建視頻轉(zhuǎn)碼任務(wù) 媒體處理服務(wù)如何創(chuàng)建轉(zhuǎn)封裝任務(wù) 07:42 媒體處理服務(wù)如何創(chuàng)建轉(zhuǎn)封裝任務(wù) 媒體處理服務(wù)如何創(chuàng)建轉(zhuǎn)動(dòng)圖任務(wù) 07:51 媒體處理服務(wù)如何創(chuàng)建轉(zhuǎn)動(dòng)圖任務(wù) 媒體處理服務(wù)如何創(chuàng)建視頻轉(zhuǎn)碼任務(wù) 07:19 媒體處理服務(wù)如何創(chuàng)建視頻轉(zhuǎn)碼任務(wù) 媒體處理服務(wù)如何創(chuàng)建轉(zhuǎn)封裝任務(wù) 07:42 媒體處理服務(wù)如何創(chuàng)建轉(zhuǎn)封裝任務(wù)來(lái)自：專題![]()
源，提供豐富多樣的2D、3D可視化組件，采用拖拽式自由布局，旨在幫助您快速定制和應(yīng)用屬于您自己的數(shù)據(jù)大屏。 豐富多樣的可視化組件 提供豐富的可視化組件，包括常用的數(shù)據(jù)圖表、圖形、控件等。 專業(yè)級(jí)地理信息可視化 支持繪制地理軌跡、地理飛線、熱力分布、地域區(qū)塊、3D地球等效果，支持地理數(shù)據(jù)多層疊加。來(lái)自：百科![]()
多種數(shù)據(jù)源，提供豐富多樣的2D、3D可視化組件，采用拖拽式自由布局，旨在幫助您快速定制和應(yīng)用屬于您自己的數(shù)據(jù)大屏。 DLV 的優(yōu)勢(shì)： 1. 提供豐富的可視化組件，包括常用的數(shù)據(jù)圖表、圖形、控件等； 2. 支持繪制地理軌跡、地理飛線、熱力分布、地域區(qū)塊、3D地球等效果，支持地理數(shù)據(jù)多層疊加；來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)可視化 （Data Lake Visualization，簡(jiǎn)稱DLV）是一站式數(shù)據(jù)可視化開(kāi)發(fā)平臺(tái)，適配云上云下多種數(shù)據(jù)源，提供豐富多樣的2D、3D可視化組件，采用拖拽式自由布局，旨在幫助您快速定制和應(yīng)用屬于您自己的數(shù)據(jù)大屏。 企業(yè)安全態(tài)勢(shì)感知 從微觀到宏觀，全面呈現(xiàn)，讓一切入侵有跡來(lái)自：百科![]()
供豐富多樣的2D、3D可視化組件，采用拖拽式自由布局，旨在幫助您快速定制和應(yīng)用屬于您自己的數(shù)據(jù)大屏。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 豐富多樣的可視化組件 提供豐富的可視化組件，包括常用的數(shù)據(jù)圖表、圖形、控件等。 專業(yè)級(jí)地理信息可視化 支持繪制地理軌跡、地理飛線、熱力分布、地域區(qū)塊、3D地球等效果，支持地理數(shù)據(jù)多層疊加。來(lái)自：百科
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