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- 深度學(xué)習(xí)車輛檢測與識別 內(nèi)容精選 換一換
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經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)和訓(xùn)練，可謂再好不過了。如何使用深度學(xué)習(xí)框架MindSpore進(jìn)行模型開發(fā)與訓(xùn)練？又如何在ModelArts平臺(tái)訓(xùn)練一個(gè)可以用于識別手寫數(shù)字的模型呢？讓我們來一探究竟吧。 數(shù)據(jù)集的選擇與準(zhǔn)備 機(jī)器學(xué)習(xí)中的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研究領(lǐng)域，需要基于大量的歷史數(shù)來自：百科來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)車輛檢測與識別 相關(guān)內(nèi)容
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工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過本實(shí)驗(yàn)將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的語音識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且熟悉整個(gè)處理流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測等環(huán)節(jié)。 實(shí)驗(yàn)摘要 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備：登錄華為云賬號 1. OBS 準(zhǔn)備 2.ModelArts應(yīng)用來自：百科需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(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：描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展；熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”；熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與優(yōu)化；描述深度學(xué)習(xí)中常見的問題。 課程大綱 1. 深度學(xué)習(xí)簡介 2. 訓(xùn)練法則來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)車輛檢測與識別 更多內(nèi)容
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華為云計(jì)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(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(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自：百科![]()
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![]()
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(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(jì)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(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)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![]()
，基于大規(guī)模工程機(jī)械車輛圖片數(shù)據(jù)檢測訓(xùn)練，將算法加載到攝像機(jī)內(nèi)部。 利用深度學(xué)習(xí)能力進(jìn)行模型訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)了對工程機(jī)械車輛的檢測，從視頻目標(biāo)分割和特征提取兩個(gè)方面進(jìn)行算法優(yōu)化，提高運(yùn)算效率，增強(qiáng)適用性，完成對工程車輛類型的檢測，工程車輛智能檢測算法可檢測的工程車輛類型有：運(yùn)輸車、吊車來自：云商店![]()
提取 簽名和蓋章自動(dòng)檢測 支持合同簽名與蓋章區(qū)域檢測，提升合規(guī)審核效率 識別精度高 采用先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，優(yōu)化業(yè)務(wù)場景，文字識別精度高 3.醫(yī)療保險(xiǎn) 自動(dòng)識別醫(yī)療單據(jù)藥品明細(xì)、年齡、性別等關(guān)鍵字段并錄入系統(tǒng)，結(jié)合身份證、銀行卡 OCR ，快速完成保險(xiǎn)理賠業(yè)務(wù) 優(yōu)勢 支持樣式多 支持多地醫(yī)院不同格式的醫(yī)療發(fā)票識別來自：百科![]()
700，擅長大規(guī)模視覺識別、自動(dòng)機(jī)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(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 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章來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤異常檢測 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤異常檢測 時(shí)間：2021-01-05 11:41:15 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤異常檢測基于網(wǎng)絡(luò)人工智能(NAIE)訓(xùn)練平臺(tái)的硬盤異常預(yù)測程序，通過機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建硬盤故障預(yù)測模型，對數(shù)據(jù)來自：百科![]()
html#/mdr信息為準(zhǔn)。 管理檢測與響應(yīng) MDR 安全專家服務(wù)（SES）更名為管理檢測與響應(yīng)服務(wù) MDR 結(jié)合華為30年安全經(jīng)驗(yàn)積累，以云服務(wù)的形式，為客戶建立由管理、技術(shù)與運(yùn)維構(gòu)成的安全風(fēng)險(xiǎn)管控體系，結(jié)合企業(yè)與機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)的安全需求反饋和防控效果對用戶安全防護(hù)進(jìn)行持續(xù)改進(jìn)，幫助企業(yè)與機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)對安全來自：百科![]()
華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測 時(shí)間：2021-01-05 11:40:25 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測提供某運(yùn)營商的KPI真實(shí)數(shù)據(jù)，參賽選手需要根據(jù)歷史40天異常標(biāo)簽數(shù)據(jù)（訓(xùn)練數(shù)據(jù)集），訓(xùn)練模型并檢測后續(xù)17天內(nèi)各KPI（測試數(shù)據(jù)集）中的異常。來自：百科![]()
邊緣人流量統(tǒng)計(jì)：分析邊緣節(jié)點(diǎn)上的RTSP視頻流，檢測穿過自定義線與區(qū)域的人流量以及視頻幀中的熱點(diǎn)分布信息。 車輛識別： 云上車輛識別：分析華為云上的VIS視頻流，檢測視頻中出現(xiàn)的車輛或車牌信息。 邊緣車輛識別：分析邊緣節(jié)點(diǎn)上的RTSP視頻流，檢測視頻中出現(xiàn)的車輛或車牌信息。 入侵檢測 云上入侵檢測：分析華為云上的來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021日志異常檢測 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021日志異常檢測 時(shí)間：2021-01-05 11:45:27 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-日志異常檢測：大規(guī)模通信設(shè)備在運(yùn)行中會(huì)產(chǎn)生海量日志，日志記錄了設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，通過收集并分析日志，可以發(fā)現(xiàn)來自：百科![]()
警。 軌跡還原 將多個(gè)攝像頭識別出的同個(gè)人臉或者車輛，協(xié)同分析來還原行人或者車輛的前進(jìn)路徑。 人臉檢索 在監(jiān)控中通過人臉識別園區(qū)指定人臉，可用于黑名單識別等。 異常聲音檢測 檢測到玻璃破碎、爆炸聲等異常聲音時(shí)，上報(bào)告警。 入侵檢測 在監(jiān)控指定區(qū)域檢測到人形時(shí)，發(fā)出告警。 商超智能監(jiān)控來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 Bootstrap Icons學(xué)習(xí)與基本介紹 Bootstrap Icons學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間：2021-07-09 15:22:00 Bootstrap Icons 的設(shè)計(jì)初衷是與 Bootstrap 組件配合使用。Bootstrap Icons 全部是 SVG來自：百科![]()
Mocha文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 Mocha文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間：2021-07-09 14:12:27 Mocha 是一個(gè)功能豐富的 JavaScript 測試框架，運(yùn)行在 Node.js 和瀏覽器中，讓異步測試變得簡單有趣。 Mocha文檔手冊學(xué)習(xí)與信息參考網(wǎng)址：https://mochajs來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 Pug文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 Pug文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 時(shí)間：2021-07-09 11:02:21 Pug 是一款健壯、靈活、功能豐富的模板引擎，專門為 Node.js 平臺(tái)開發(fā)。Pug 是由 Jade 改名而來。 Pug文檔手冊學(xué)習(xí)與信息參考網(wǎng)址：https://www來自：百科
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