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  • 圖像標簽 可識別三千多種物體以及兩萬多種場景和概念標簽,一個圖像可包含多個標簽內容,語義內容非常豐富。更智能、準確的理解圖像內容,讓智能相冊管理、照片檢索和分類、基于場景內容或者物體的廣告推薦等功能更加準確。 圖1圖像標簽示例圖 名人識別 利用深度神經網絡模型對圖片內容進行檢測,準確識別圖像中包含的影視明星及網紅人物。
    來自:百科
    初學者聊對物聯網的理解 白話物聯網 | 初學者聊對物聯網的理解 時間:2022-09-22 09:05:32 最近小編剛剛開始學習物聯網,本文就以物聯網初學者的視角,來跟大家簡單聊聊我對物聯網的理解,后續(xù)還會更新一些基于華為云IoT 物聯網平臺 進行開發(fā)的內容,也歡迎大家一起學習交流。 近年
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    來自:云商店
    師、應用開發(fā)高級工程師、高校師生,學習完成可考取HCIP-IoT高級工程師認證。 開發(fā)者進階課程 《深度學習:IoT場景下的AI應用與開發(fā)》 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;從物聯網平臺搭建
    來自:專題
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    功能描述 視頻拆條:基于深度學習多模態(tài)信息分析技術,快速準確地把長視頻分割成不同主題的片段,提高視頻識別、剪輯、檢索等處理的效率 視頻封面:基于互聯網在線視頻的內容理解,快速輸出具有代表性和吸引力的精彩封面 視頻摘要:基于視頻的內容相關度、精彩畫面,提取場景片段制作視頻摘要 產品優(yōu)勢
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    0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學習框架、深度學習框架的優(yōu)勢并介紹二種深度學習 框架,包括Pytorch和TensorFlow。接下來會結合代碼詳細講解TensorFlow 2的基 礎操作與常用模塊的使用。最后將通過基于TensorFlow的MNIST手寫體數字的實 驗,加深地對深度學習建模流程的理解與熟悉度。
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    部分視覺感知場景。 萬物檢測 可根據提示對圖片中的目標進行檢測,解決場景碎片化問題,無需提供訓練數據。 萬物分割 可根據提示對圖片中的目標進行分割,常在輔助標注、AIGC等場景應用。 盤古多模態(tài)大模型功能優(yōu)勢 原生支持中文 億級中文圖文,百萬中文關鍵詞,更佳中文理解能力。 精準語義理解
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