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  • 華為云計算 云知識 深度學習 深度學習 時間:2020-11-23 16:30:56 深度學習( Deep Learning,DL)是機器學習的一種,機器學習是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究,包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學習結(jié)構(gòu)。深度學習通過組合低層特
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    華為云計算 云知識 深度學習概覽 深度學習概覽 時間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學習相關(guān)的基本知識,其中包括深度學習的發(fā)展歷程、深度學習神經(jīng) 網(wǎng)絡的部件、深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡不同的類型以及深度學習工程中常見的問題。 目標學員
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  • 大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間:2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點,從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度,我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景,著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。
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    從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 時間:2020-11-23 16:08:48 深度學習作為機器學習分支之一,應用日益廣泛。 語音識別 、自動 機器翻譯 、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺,深度學習已經(jīng)滲入到我們生活中的每個
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  • 類的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。
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    華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間:2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型,尤其是計算視覺領(lǐng)域的AI模型,都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構(gòu)建的,從2015年開始,學術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要
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    華為云計算 云知識 基于深度學習算法的語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度學習)算法,結(jié)合清華大學開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時,更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應用。
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    華為云計算 云知識 深度學習:IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習:IoT場景下的AI應用與開發(fā) 時間:2020-12-08 10:34:34 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(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向,向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺
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    、自動機器學習等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡
    來自:百科
    查看詳情 圖片中提取文字常見的問題 您是否有這些問題? 從圖片中提取文字時,如何提高識別精度? 1、盡量使用文字清晰度高、無反光的圖片。進行圖片采集時,盡量提高待識別文字區(qū)域占比,減少無關(guān)背景占比,保持圖片內(nèi)文字清晰人眼可辨認。 2、若圖片有旋轉(zhuǎn)角度,算法支持自動修正,建議圖片不要過度傾斜。
    來自:專題
    務效率 華為云圖片讀取文字能力展示: ●通用類圖片讀取文字支持表格、文檔、網(wǎng)絡圖片任意格式圖片上韓文信息的自動化識別,自適應分析各種版面和表格,快速實現(xiàn)各種文檔電子化。 ●證件類圖片讀取文字支持護照等證件圖片上有效信息的自動識別和關(guān)鍵字段結(jié)構(gòu)化提取。 ●票據(jù)類圖片讀取文字支持各
    來自:專題
    圖片格式:jpg 圖片大?。?43 kb 生成圖片 通過對圖片質(zhì)量進行調(diào)整,實現(xiàn)圖片文件大小調(diào)整,更好的適配各種展示需求。圖形化、無代碼,輕松開發(fā)。 支持上傳的圖片格式:jpg 圖片格式:JPEG 圖片大?。?31 kb 上傳圖片 壓縮比例 80% 60% 40% 20% 圖片格式:JPEG 圖片大?。?0
    來自:專題
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    來自:專題
    支持多地醫(yī)院不同格式的醫(yī)療發(fā)票識別 支持復雜背景 支持紋理、蓋章、文字重疊等復雜背景的醫(yī)療發(fā)票識別 識別精度高 采用先進的深度學習算法,優(yōu)化業(yè)務場景,文字識別精度高 文字識別 OCR 文字識別OCR提供在線文字識別服務,將圖片或掃描件中的文字識別成可編輯的文本。 OCR文字識別 支持 證件識別 、 票據(jù)識別 、定制模板識別、通用表格文字識別等。
    來自:百科
    通用文字識別 支持 表格識別 、文檔識別、網(wǎng)絡圖片識別、手寫文字識別、智能分類識別、健康碼識別、核酸檢測記錄識別等任意格式圖片上文字信息的自動化識別,自適應分析各種版面和表格,快速實現(xiàn)各種文檔電子化。 通用文字識別支持表格識別、文檔識別、網(wǎng)絡圖片識別、手寫文字識別、智能分類識別、健康碼識別、核酸檢測記錄識別等任意格式圖
    來自:專題
    。 網(wǎng)絡圖片識別 支持中英文及部分中文繁體字。 只支持識別JPG、JPEG、PNG、BMP、TIFF、GIF、WEBP格式圖片。 支持常見網(wǎng)絡圖片如:手機截圖、電腦截圖、電商產(chǎn)品圖及廣告設(shè)計圖等互聯(lián)網(wǎng)圖片。 圖像各邊的像素大小在15到8192px之間。 圖像中有效文字圖片占比超過60%,避免有效文字圖片占比過小。
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    通用類OCR General OCR ),支持表格、文檔、網(wǎng)絡圖片任意格式圖片上文字信息的自動化識別,自適應分析各種版面和表格,快速實現(xiàn)各種文檔電子化。 了解詳情 證件類 OCR 證件類OCR Card OCR ),支持身份證、駕駛證、行駛證、護照等證件圖片上有效信息的自動識別和關(guān)鍵字段結(jié)構(gòu)化提取。
    來自:專題
    幫助文檔 OCR文字識別、圖片文字提取器有哪些用途? 通用類文字識別 支持表格、文檔、網(wǎng)絡圖片、健康碼、核酸檢測記錄等任意格式圖片上文字信息的自動化識別,自適應分析各種版面和表格,快速實現(xiàn)各種文檔電子化。 支持表格、文檔、網(wǎng)絡圖片、健康碼、核酸檢測記錄等任意格式圖片上文字信息的自動化識
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    可將此類文件轉(zhuǎn)換為圖片進行識別。pdf轉(zhuǎn)圖片識別示例請參見識別結(jié)果后處理。 提取圖片文字服務如何提高識別速度 識別速度與圖片大小有關(guān),圖片大小會影響網(wǎng)絡傳輸、圖片base64解碼等處理過程的時間,因此建議在圖片文字清晰的情況下,適當壓縮圖片的大小,以便降低圖片識別時間。推薦上傳JPG圖片格式。
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    表的電子化,恢復結(jié)構(gòu)化信息。 通用文字識別 提取圖片內(nèi)的文字及其對應位置信息,并能夠根據(jù)文字在圖片中的位置進行結(jié)構(gòu)化整理工作。 手寫文字識別 識別文檔中的手寫文字信息,并將識別的結(jié)構(gòu)化結(jié)果返回給用戶。 網(wǎng)絡圖片識別 自動識別網(wǎng)絡圖片內(nèi)的所有文字及其對應位置信息,并能根據(jù)識別出來的
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