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- 深度學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)識(shí)別算法 內(nèi)容精選 換一換
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準(zhǔn)確率高：基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測(cè)準(zhǔn)確率高。 響應(yīng)速度快：?jiǎn)螐垐D像識(shí)別速度小于0.1秒。 內(nèi)容審核-文本 內(nèi)容審核 -文本有以下應(yīng)用場(chǎng)景： 電商評(píng)論篩查 審核電商網(wǎng)站產(chǎn)品評(píng)論，智能識(shí)別有色情、涉政、灌水等違規(guī)評(píng)論，保證良好用戶體驗(yàn)。 場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)如下： 準(zhǔn)確率高：基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測(cè)準(zhǔn)確率高。來自：百科準(zhǔn)確率高 基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測(cè)準(zhǔn)確率高 處理速度快 基于大規(guī)模GPU集群，快速識(shí)別敏感信息 在線商城 智能審核商家/用戶上傳圖像，高效識(shí)別并預(yù)警不合規(guī)圖片，防止涉黃、涉暴、涉政敏感類圖像發(fā)布，降低人工審核成本和業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn) 優(yōu)勢(shì) 準(zhǔn)確率高 基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測(cè)準(zhǔn)確率高 處理速度快來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)識(shí)別算法 相關(guān)內(nèi)容
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使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 中級(jí) 中級(jí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用（ACL） 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)來自：專題準(zhǔn)確率高：基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測(cè)準(zhǔn)確率高。 響應(yīng)速度快：?jiǎn)螐垐D像識(shí)別速度小于0.1秒。 內(nèi)容審核-文本 內(nèi)容審核-文本有以下應(yīng)用場(chǎng)景： 電商評(píng)論篩查 審核電商網(wǎng)站產(chǎn)品評(píng)論，智能識(shí)別有色情、涉政、灌水等違規(guī)評(píng)論，保證良好用戶體驗(yàn)。 場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)如下： 準(zhǔn)確率高：基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測(cè)準(zhǔn)確率高。來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)識(shí)別算法 更多內(nèi)容
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使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 中級(jí) 中級(jí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用（ACL） 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu)來自：專題![]()
驗(yàn) 優(yōu)勢(shì) 準(zhǔn)確率高 基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測(cè)準(zhǔn)確率高 快速迭代 持續(xù)快速的迭代文本詞庫(kù)，及時(shí)識(shí)別新型不合規(guī)內(nèi)容 注冊(cè)昵稱審核 對(duì)網(wǎng)站的用戶注冊(cè)信息進(jìn)行智能審核，過濾包含廣告、反動(dòng)、涉黃等內(nèi)容的用戶昵稱 優(yōu)勢(shì) 準(zhǔn)確率高 基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測(cè)準(zhǔn)確率高 海量詞庫(kù) 內(nèi)置海量詞庫(kù)，支持各種匹配規(guī)則來自：百科![]()
視頻標(biāo)簽 (簡(jiǎn)稱VCT)，基于深度學(xué)習(xí)對(duì)視頻進(jìn)行場(chǎng)景分類、人物識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、文字識(shí)別等多維度分析，形成層次化的分類標(biāo)簽。 功能描述 場(chǎng)景概念識(shí)別 基于對(duì)視頻中的場(chǎng)景信息的分析，輸出豐富而準(zhǔn)確的概念、場(chǎng)景標(biāo)簽 人物識(shí)別 基于對(duì)視頻中的人物信息的分析，輸出準(zhǔn)確的人物標(biāo)簽 視頻 OCR 識(shí)別視頻中出現(xiàn)的來自：百科![]()
為管理人員及時(shí)處理提供依據(jù)，減少火災(zāi)隱患。 方案優(yōu)勢(shì) 1. 行業(yè)應(yīng)用上算法開發(fā)經(jīng)驗(yàn)積累豐富：算法會(huì)自動(dòng)利用相關(guān)先驗(yàn)知識(shí)對(duì)深度學(xué)習(xí)模型的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行判別，排除誤檢測(cè)，準(zhǔn)確可靠。利用數(shù)字圖像處理技術(shù)和先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可對(duì)廚房進(jìn)行全天候智能監(jiān)測(cè)。 2. 針對(duì)客戶需求進(jìn)行定制化功能開來自：云商店![]()
視頻管理與應(yīng)用平臺(tái)，利用人工智能和深度學(xué)習(xí)在視頻與圖像識(shí)別方面的應(yīng)用，以機(jī)器輔助人力，提供AI視頻技術(shù)應(yīng)急智能解決方案； 該方案充分發(fā)揮了芯峰深度學(xué)習(xí)算法與華為智能計(jì)算硬件的性能，通過邊緣計(jì)算實(shí)時(shí)秒級(jí)響應(yīng)，以及通過華為云實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的快速布署、算法迭代以及穩(wěn)定運(yùn)行，解決應(yīng)急場(chǎng)站中的安全隱患。來自：云商店![]()
來自：百科![]()
目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)在隱私合規(guī)檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用 深度學(xué)習(xí)中的目標(biāo)檢測(cè)，主要用于在視圖中檢測(cè)出物體的類別和位置，如下圖所示。目前業(yè)界主要有YOLO [7]，SSD [8]和RCNN [9]三類深度學(xué)習(xí)算法。 以Faster RCNN為例，該算法是RCNN算法的演進(jìn)。在結(jié)構(gòu)上，F(xiàn)aster RCNN將特征抽取(feature來自：百科![]()
支持紋理、蓋章、文字重疊等復(fù)雜背景的醫(yī)療發(fā)票識(shí)別 識(shí)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(chǎng)景，文字識(shí)別精度高 文字識(shí)別 OCR 文字識(shí)別OCR提供在線文字識(shí)別服務(wù)，將圖片或掃描件中的文字識(shí)別成可編輯的文本。OCR文字識(shí)別支持證件識(shí)別、票據(jù)識(shí)別、定制模板識(shí)別、通用表格文字識(shí)別等。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面來自：百科![]()
云知識(shí) 定制語(yǔ)音識(shí)別是什么 定制語(yǔ)音識(shí)別是什么 時(shí)間：2020-09-24 16:51:33 定制語(yǔ)音識(shí)別，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提供針對(duì)特定領(lǐng)域優(yōu)化的語(yǔ)音識(shí)別能力，并可自定義語(yǔ)言模型?？筛鶕?jù)客戶特定需求深度定制，提升產(chǎn)品的人機(jī)交互體驗(yàn)。 產(chǎn)品特性 高識(shí)別率 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)特定領(lǐng)來自：百科![]()
得到及時(shí)處理。 商品介紹 算法針對(duì)物流中心貨物遺撒進(jìn)行檢測(cè)，判斷分揀循環(huán)線周邊地上是否出現(xiàn)遺撒包裹。采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，基于開源yolo算法進(jìn)行深度定制，貨物是否被遺撒的算法模型，將模型通過轉(zhuǎn)換后，移植到SDC。 售后服務(wù)范圍 服務(wù)時(shí)間：7*12小時(shí) 服務(wù)內(nèi)容：1.提供軟件的安裝、調(diào)試和對(duì)操作員進(jìn)行培訓(xùn)。2來自：云商店![]()
能檢測(cè)算法解決此類問題，從而節(jié)約監(jiān)督人員人力成本，提高監(jiān)督效率，覆蓋更廣的監(jiān)督范圍，更能精確的監(jiān)測(cè)到作業(yè)人員打手機(jī)行為，加強(qiáng)安全管控。 打手機(jī)智能檢測(cè)算法是基于人工智能技術(shù)領(lǐng)域中的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)，使用大量的人員打手機(jī)圖片數(shù)據(jù)采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行智能檢測(cè)訓(xùn)練。算法采用深來自：云商店![]()
低時(shí)延場(chǎng)景 深度學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)算資源，其中訓(xùn)練過程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過程則希望極低的時(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中，F(xiàn)PGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗和低時(shí)延等優(yōu)勢(shì)，可針對(duì)不同算法動(dòng)態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路，滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計(jì)算和低來自：百科![]()
AI 平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及交互式智能標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理來自：專題![]()
0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學(xué)習(xí)框架、深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢(shì)并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來會(huì)結(jié)合代碼詳細(xì)講解TensorFlow 2的基 礎(chǔ)操作與常用模塊的使用。最后將通過基于TensorFlow的MNIST手寫體數(shù)字的實(shí) 驗(yàn)，加深地對(duì)深度學(xué)習(xí)建模流程的理解與熟悉度。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 動(dòng)態(tài)類型和弱類型相關(guān)介紹 動(dòng)態(tài)類型和弱類型相關(guān)介紹 時(shí)間：2021-03-09 17:06:10 AI開發(fā)平臺(tái) 人工智能 開發(fā)語(yǔ)言環(huán)境 動(dòng)態(tài)類型是指變量在聲明時(shí)不指定類型，可以使用任意的值為該變量賦值。而且對(duì)象往往可以在運(yùn)行時(shí)增加或者刪除某一個(gè)成員變量。 弱類來自：百科![]()
行業(yè)。 漂浮物識(shí)別算法：對(duì)水面上出現(xiàn)的漂浮物（塑料泡沫，垃圾袋，河道漂浮植被等）進(jìn)行監(jiān)測(cè)，實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的上報(bào)監(jiān)測(cè)結(jié)果，并保存相關(guān)信息，方便事后查詢管理。 商品鏈接：排水口排水識(shí)別算法；倍特威視 華為好望商城 云市場(chǎng)商品 華為好望商城 排水口排水識(shí)別算法 基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)智能視頻來自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 圖像識(shí)別 圖像識(shí)別 時(shí)間：2020-10-30 15:12:04 圖像識(shí)別（ Image Recognition ），基于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)，利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析和理解，以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)象的技術(shù)?；?span style='color:#C7000B'>深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺內(nèi)容，提供多種來自：百科
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