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  • 深度學習的醫(yī)學圖像分割 內容精選 換一換
  • 征形成更抽象高層代表屬性類別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學習動機是建立模擬大腦分析學習神經(jīng)網(wǎng)絡,它模擬大腦機制來解釋說明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學習典型模型:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型、深度信任網(wǎng)絡模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡模型。 深度學習應用:計算機視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領域。
    來自:百科
    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基本知識,其中包括深度學習發(fā)展歷程、深度學習神經(jīng) 網(wǎng)絡部件、深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡不同類型以及深度學習工程中常見問題。 目標學員
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  • 深度學習的醫(yī)學圖像分割 相關內容
  • 云知識 基于深度學習算法語音識別 基于深度學習算法語音識別 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原理與實戰(zhàn)同時,更好了解人工智能相關內容與應用。
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    深度學習。 課程目標 通過本課程學習,使學員了解如下知識: 1、高效結構設計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡。 3、數(shù)據(jù)高效模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效深度學習背景 第2章 高效神經(jīng)元和結構設計 第3章 基于NAS輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡 第4章
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  • 深度學習的醫(yī)學圖像分割 更多內容
  • 更好訓練效果。 本次訓練所使用經(jīng)過數(shù)據(jù)增強圖片 基于深度學習識別方法 與傳統(tǒng)機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務不同,此次訓練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡作為訓練模型,即深度學習。深度學習通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡來提取特征,不同層輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡提取出不同尺度特征,上一層輸出
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    本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應用示例,讓你對雙向深度學習有初步認知。 課程目標 通過本課程學習,使學員: 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能理論、算法和應用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化
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    至超越了人類水平。本課程將介紹深度學習算法知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習基礎理論、算法、使用方法、技巧與不同深度學習模型。 課程目標 通過本課程學習,使學員: 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。
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    華為云計算 云知識 深度學習:IoT場景下AI應用與開發(fā) 深度學習:IoT場景下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兩大技術方向,向您展示AI與IoT融合場景運用并解構開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺
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    、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習發(fā)展前景及其面臨巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡基本單元組成和產(chǎn)生表達能力方式及復雜訓練過程。 課程目標 通過本課程學習,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
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    1、掌握數(shù)字圖像基礎知識和變換方法。 2、掌握圖像分類技術原理和應用場景。 3、掌握目標檢測技術原理和應用場景。 4、掌握圖像分割技術原理和應用場景。 5、掌握視頻處理技術原理和應用場景。 課程大綱 第1章 數(shù)字圖像基礎 第2章 圖像分類 第3章 目標檢測 第4章 圖像分割 第5章
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    典數(shù)據(jù)集和經(jīng)典算法介紹,每章課程都是實戰(zhàn)案例,配合代碼講解和精心設計課后作業(yè),基于華為云一站式 AI開發(fā)平臺 ModelArts進行動手實踐,充足算力供您使用,幫助您真正掌握八大熱門AI領域模型開發(fā)能力。 課程目標 通過本課程學習,使學員: 1、熟練使用華為云ModelArts一站式AI開發(fā)平臺;
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    py”結尾文件。 文件數(shù)(含文件、文件夾數(shù)量)不超過1024個。 文件總大小不超過5GB。 ModelArts訓練好后模型如何獲??? 使用自動學習產(chǎn)生模型只能在ModelArts上部署上線,無法下載至本地使用。 使用自定義算法或者訂閱算法訓練生成模型,會存儲至用戶指定 OBS 路徑中,供用戶下載。
    來自:專題
    Processing)服務,基于對視頻整體分析,提供封面、拆條、摘要等能力 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片段,提高視頻識別、剪輯、檢索等處理效率 視頻封面:基于互聯(lián)網(wǎng)在線視頻內容理解,快速輸出具有代表性和吸引力精彩封面 視頻摘要:基于視頻內容相
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    通過本課程的學習,使學員: 1、了解典型現(xiàn)代物體檢測子包含兩階段檢測子。 2、了解圖像分割典型算法和圖像分割關鍵算法。 課程大綱 第1章 語義理解:分類,檢測以及分割 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅動,一切皆服務。
    來自:百科
    行業(yè)重塑 深厚行業(yè)積累,分層解耦架構,多樣化部署模式 深厚行業(yè)積累,分層解耦架構,多樣化部署模式 技術扎根 全棧技術創(chuàng)新,極致算力加速大模型開發(fā),打造世界AI另一極 全棧技術創(chuàng)新,極致算力加速大模型開發(fā),打造世界AI另一極 開放同飛 打造云原生應用平臺AppArts,成立大模型高質量數(shù)據(jù)聯(lián)盟
    來自:專題
    15:19:36 華為云“云上先鋒”· AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中街景圖像展開,選手可以通過深度學習算法進行圖像語義分割,對圖像進行像素級別的分類。 【賽事背景】 近年來,以AI技術為核心各項應用經(jīng)過多年快速發(fā)展,人工智能已經(jīng)融入到人們生活當中。隨著產(chǎn)業(yè)需求和政策導向需要,各公司在AI技
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    一種由數(shù)據(jù)所組成集合。數(shù)據(jù)反映了真實世界狀況。數(shù)據(jù)集作為深度學習和機器學習輸入,對AI開發(fā)有至關重要意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理 提供了一套高效便捷管理和標注數(shù)據(jù)集框架。不僅支持圖片、文本、語音、視頻等多種數(shù)據(jù)類型,涵蓋圖像分類、目標檢測、音頻分割、文本分類等多個標
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    量非常大。 評估病情,醫(yī)生需要精準測量病灶體積,需對大量二維影像進行病灶區(qū)域勾勒,耗費大量精力(時間以小時級別計數(shù))。 方案優(yōu)勢 該場景下, 醫(yī)療智能體 具備方案優(yōu)勢如下: 病灶智能識別與分割。 病灶體積自動精準測量,并與解剖學位置對應。 對分析結果自動三維重建,直觀呈現(xiàn),方便指導病人用藥治療。
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    好溝通交流。此外,它還推出了配套框架、表單和權限類型應用,幫助企業(yè)實施信息化全面建設。這些開源產(chǎn)品結合使用,能夠減少企業(yè)客戶重復二次開發(fā),節(jié)約IT運營成本。 Slickflow.NET 開源工作流引擎代碼全部開源,并向企業(yè)客戶提供完善技術開發(fā)資料。企業(yè)版以上客戶還可
    來自:專題
    然要用低一倍標清分辨率才能保證直播流暢性。一些平臺對賽事和演出提供網(wǎng)絡高清直播,背后其實承擔著高昂帶寬成本。 分辨率每一次升級,數(shù)據(jù)量都是數(shù)倍增長 其次,直播意義在于實時高清互動所帶來臨場感。因此直播時延問題,尤其在高清直播時就顯得格外突出。“手慢無”窘境同樣會出現(xiàn)在直播互動中。
    來自:百科
    聯(lián)系電話:15253155260(同微信) 電子郵箱:584078368@qq.com QQ群號碼:761047342 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅動,一切皆服務。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致
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