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來自：百科大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入雙向對偶系統(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。來自：百科
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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、掌握神經網絡基礎理論。 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參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
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，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經網絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經開始注意到現(xiàn)有的神經網絡模型都是需要來自：百科![]()
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內容與應用。來自：百科![]()
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(lián)網平臺來自：百科![]()
、自動機器學習等領域。 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)；深度神經網絡的基本單元組成和產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、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡來自：百科![]()
華為云行業(yè)類 OCR （Domain OCR），支持物流面單、醫(yī)療化驗單據(jù)等多種行業(yè)特定類型圖片的結構化信息提取和識別，助力行業(yè)自動化效率提升 應用場景 快遞單自動填寫 自動填寫快遞收寄件人信息 識別圖片中聯(lián)系人信息并自動填寫快遞單，減少人工輸入 優(yōu)勢 聯(lián)系人信息識別精準 可以準確提取姓名、地址、電話等關鍵信息，并通過地址校驗等方法提高文字識別精度來自：百科![]()
詳情。 由淺入深學習 您可以參考成長地圖，由淺入深學習使用OCR。 功能介紹 通過功能介紹章節(jié)的內容，了解OCR不同類別的文字識別功能，包括通用類文字識別、證件類文字識別、票據(jù)類文字識別。 入門使用 OCR以開放API的方式提供給用戶，您可以參考《快速入門》學習并使用OCR服務。來自：專題![]()
動識別和關鍵字段結構化提取。 · 票據(jù)類 OCR 票據(jù)類OCR （ Receipt OCR ），支持增值稅發(fā)票、機動車銷售發(fā)票、醫(yī)療發(fā)票等各種發(fā)票和表單圖片上有效信息的自動識別和結構化提取。 · 行業(yè)類 OCR 行業(yè)類OCR（Domain OCR），支持物流面單、醫(yī)療化驗單據(jù)等多種行業(yè)來自：專題![]()
飛機行程單識別：支持對飛機行程單中全字段的信息結構化識別 應用場景 1.財務報銷 自動錄入報銷單據(jù)信息 快速識別發(fā)票中的關鍵信息，有效縮短報銷耗時 優(yōu)勢 支持多類別 票據(jù)識別 支持相同類型、不同類型發(fā)票、卡證任意組合混貼場景識別 提取字段齊全 支持多種發(fā)票自動識別，結構化提取發(fā)票號碼來自：百科![]()
應用開發(fā). 文字識別服務課程 通過本課程的學習，了解文字識別的特性、解決方案等，并掌握其申請和使用方法。 圖片文字提取工具的常見問題 圖片文字提取工具的常見問題 為您解答提取圖片文字的常見問題，更多問題答疑請前往 了解更多 為您解答提取圖片文字的常見問題，更多問題答疑請前往 了解更多來自：專題![]()
有哪些應用場景？ 紙質文件電子化 自動識別結構化信息與提取簽名蓋章區(qū)域，有助快速審核。 快遞單自動填寫 識別圖片中聯(lián)系人信息并自動填寫快遞單，減少人工輸入。 合同錄入與審核 自動識別結構化信息與提取簽名蓋章區(qū)域，有助快速審核。 立即購買 管理控制臺 圖片提取文字功能介紹 手寫文字識別 識別文檔中來自：專題![]()
華為云計算 云知識 對象（Object） 對象（Object） 時間：2020-12-14 09:42:32 對象（Object）是 OBS 中數(shù)據(jù)存儲的基本單位，一個對象實際是一個文件的數(shù)據(jù)與其相關屬性信息（元數(shù)據(jù)）的集合體。用戶上傳至OBS的數(shù)據(jù)都以對象的形式保存在桶中。 對象包括了Key，Metadata，Data三部分：來自：百科![]()
和結構化提取。 文字識別 行業(yè)類 Domainocr 行業(yè)類（Domain OCR），支持物流電子面單識別、保險單識別、財務報表識別、醫(yī)療化驗單據(jù)識別等多種行業(yè)特定類型圖片的結構化信息提取和識別，助力行業(yè)自動化效率提升。 行業(yè)類（Domain OCR），支持物流電子面單識別、保險來自：專題![]()
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該桶上所有請求產生的計費話單里都會帶上這些標簽，從而可以針對話單報表做分類篩選，進行更詳細的成本分析。 桶標簽用于標識OBS中的桶，以此來達到對OBS中的桶進行分類的目的。當為桶添加標簽時，該桶上所有請求產生的計費話單里都會帶上這些標簽，從而可以針對話單報表做分類篩選，進行更詳細的成本分析。來自：專題![]()
存儲費用 標準存儲數(shù)據(jù)容量 OBS中存儲的標準存儲數(shù)據(jù)所占用的存儲空間容量，區(qū)分單AZ存儲和多AZ存儲。了解單AZ和多AZ的區(qū)別 1、存儲時間按照數(shù)據(jù)在OBS中存儲的實際天數(shù)計算。 2、存儲單個對象小于64KB按64KB計算，大于64KB按實際大小計算。 按需計費 包年包月 存儲費用來自：專題
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