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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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來自：百科華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識，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)工程中常見的問題。 目標學(xué)員來自：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) 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點，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(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科來自：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。 課程簡介 本課程將會探討深度學(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 通過本課程的學(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。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 基于深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)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(yīng)用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 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(luò)來進行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)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)平臺來自：百科![]()
Catch-up TV、PVR等業(yè)務(wù)，向用戶提供豐富的交互體驗功能。 2.2D轉(zhuǎn)3D VR帶來視頻體驗全面升級，2D轉(zhuǎn)3D解決初期VR內(nèi)容匱乏的問題。有點播離線轉(zhuǎn)碼和直播實時轉(zhuǎn)碼兩種主要場景。2D轉(zhuǎn)3D技術(shù)，以豐富VR內(nèi)容和繁榮VR生態(tài)為目標，從而促進雙G發(fā)展。 3.VR社交游戲來自：百科![]()
強大的API能力：浩辰云圖網(wǎng)頁版軟件提供豐富的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)自身需求進行二次開發(fā)，實來自：專題![]()
、自動機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 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)生表達能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標 通過本課程的學(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)來自：百科![]()
更順暢順 ●SDR轉(zhuǎn)HDR：將1080P及以上的SDR視頻，通過算法轉(zhuǎn)換成高動態(tài)范圍的HDR10視頻 ●HDR Vivid：對于HDR10片源，新一代動態(tài)元數(shù)據(jù)標準HDR Vivid能夠?qū)崿F(xiàn)更好的場景和終端適應(yīng)能力 ●2D轉(zhuǎn)3D：2D平面視頻通過AI算法生成3D視頻，帶來身臨其境的觀影體驗來自：專題![]()
更強更順暢順 SDR轉(zhuǎn)HDR：將1080P及以上的SDR視頻，通過算法轉(zhuǎn)換成高動態(tài)范圍的HDR10視頻 HDR Vivid：對于HDR10片源，新一代動態(tài)元數(shù)據(jù)標準HDR Vivid能夠?qū)崿F(xiàn)更好的場景和終端適應(yīng)能力 2D轉(zhuǎn)3D：2D平面視頻通過AI算法生成3D視頻，帶來身臨其境的觀影體驗來自：百科![]()
綜藝等，獲得全方位沉浸式的體驗。 -點播內(nèi)容管理：對點播內(nèi)容進行分類、標簽、運營素材的綁定 -點播內(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 -點播分發(fā)：利用 CDN 能力實現(xiàn)快速分發(fā)和熱點內(nèi)容差異化處理，高通量下載實現(xiàn)大碼率低時延傳輸來自：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)動圖任務(wù) 07:51 媒體處理服務(wù)如何創(chuàng)建轉(zhuǎn)動圖任務(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： 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；來自：百科![]()
數(shù)據(jù)可視化 （Data Lake Visualization，簡稱DLV）是一站式數(shù)據(jù)可視化開發(fā)平臺，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)勢感知 從微觀到宏觀，全面呈現(xiàn)，讓一切入侵有跡來自：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 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。來自：百科
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