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- 深度學(xué)習(xí)對遙感圖像進(jìn)行增強(qiáng) 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)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(shí)，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(biāo)學(xué)員來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)對遙感圖像進(jìn)行增強(qiáng) 相關(guān)內(nèi)容
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課程簡介 本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識(shí)雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)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 面向未來的智來自：百科何使用深度學(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(shí)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)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練，再使用模型對新的數(shù)來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)對遙感圖像進(jìn)行增強(qiáng) 更多內(nèi)容
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華為云計(jì)算 云知識(shí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-15 15:23:12 深度學(xué)習(xí)是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法。目前，在圖像、 語音識(shí)別 、自然語言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等許多技術(shù)領(lǐng)域中，深度學(xué)習(xí)獲得了廣泛的應(yīng)用，并且在某些問來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 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![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 時(shí)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(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
完整項(xiàng)目。 目標(biāo)學(xué)員 希望了解AI與IoT技術(shù)結(jié)合場景實(shí)現(xiàn)方法并掌握其開發(fā)能力的人員。 課程目標(biāo) 通過學(xué)習(xí)本課程，學(xué)員可以對設(shè)備接入IoT平臺(tái)上報(bào)數(shù)據(jù)，基于AI對設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測的實(shí)際應(yīng)用場景有一個(gè)了解。 課程大綱 第1章 解讀AI與IoT融合 第2章 物聯(lián)終端，數(shù)據(jù)源頭來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于SDRS對云端應(yīng)用進(jìn)行容災(zāi)保護(hù) 基于SDRS對云端應(yīng)用進(jìn)行容災(zāi)保護(hù) 時(shí)間：2020-12-01 10:50:37 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于華為云存儲(chǔ)容災(zāi)服務(wù)（SDRS），對部署在 彈性云服務(wù)器 上的OA應(yīng)用及其數(shù)據(jù)庫進(jìn)行容災(zāi)保護(hù)，保證應(yīng)用數(shù)據(jù)可靠性以及業(yè)務(wù)連續(xù)性。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來自：百科![]()
、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 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于CloudTest對云端應(yīng)用進(jìn)行性能測試 基于CloudTest對云端應(yīng)用進(jìn)行性能測試 時(shí)間：2020-12-02 09:57:45 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于華為云云性能測試服務(wù)對云端應(yīng)用進(jìn)行性能測試。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過本實(shí)驗(yàn)，您將能夠： ① 使用CCI資源組基于云性能測試服務(wù)測試云端應(yīng)用。來自：百科![]()
內(nèi)置多個(gè)基礎(chǔ)鏡像 內(nèi)置華為增強(qiáng)版Spark/Flink多版本基礎(chǔ)鏡像，開源Tensorflow/Keras/PyTorch的AI鏡像 建議搭配使用容器鏡像服務(wù)SWR 金融行業(yè) 實(shí)時(shí)風(fēng)控 為了提高消滅或減少風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生的各種可能性，需要使用風(fēng)控系統(tǒng)對典型的場景包括：注冊風(fēng)控、登錄風(fēng)控、交易分控等進(jìn)行風(fēng)控來自：百科![]()
備份創(chuàng)建的備份類型為“增強(qiáng)備份”。“增強(qiáng)備份”是云備份系統(tǒng)性能上的優(yōu)化，無需特殊的操作進(jìn)行啟用。云備份目前系統(tǒng)默認(rèn)創(chuàng)建的備份均為“增強(qiáng)備份”，已不會(huì)再創(chuàng)建“普通備份”。 使用“普通備份”恢復(fù)云服務(wù)器數(shù)據(jù)或創(chuàng)建鏡像時(shí)，恢復(fù)耗時(shí)較長。“增強(qiáng)備份”相較于“普通備份”，恢復(fù)云服務(wù)器數(shù)據(jù)和來自：百科![]()
對象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 科學(xué)計(jì)算 科學(xué)計(jì)算 在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域，要求極強(qiáng)的雙精度計(jì)算能力。在模擬仿真過程中，消耗大量計(jì)算資源的同時(shí)，會(huì)產(chǎn)生大量臨時(shí)數(shù)據(jù)，對存儲(chǔ)帶寬與時(shí)延也有極高的要求 優(yōu)勢 NVMe SSD 最高68萬IOPS，消除存儲(chǔ)瓶頸，提升整體性能 雙精度計(jì)算 提供較CPU上百倍的雙精度計(jì)算能力來自：專題![]()
NVLink 32G顯存（GPU直通） 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計(jì)算、地震分析、計(jì)算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。 華北-北京四 可用區(qū)1 - 計(jì)算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink（GPU直通） 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計(jì)算、地震分析、計(jì)算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。來自：百科![]()
提供GPU計(jì)算集群大量數(shù)據(jù)傳輸能力 視頻圖像渲染 提供專業(yè)級視頻圖像渲染能力 GPU服務(wù)器實(shí)例總覽 GPU服務(wù)器實(shí)例總覽 主售：計(jì)算加速型P2s、推理加速型Pi2、圖形加速增強(qiáng)型G6 在售：除主售外的其他GPU機(jī)型均為在售機(jī)型，如果在售機(jī)型售罄，推薦使用主售機(jī)型 圖像加速G系列 圖形加速增強(qiáng)型G6v 圖形加速增強(qiáng)型G6（主售）來自：專題![]()
數(shù)據(jù)搬遷，對多數(shù)據(jù)源進(jìn)行聯(lián)邦分析。 數(shù)據(jù)分級存儲(chǔ)：車企需要保留全量歷史數(shù)據(jù)支撐審計(jì)類等業(yè)務(wù)，低頻進(jìn)行訪問。溫冷數(shù)據(jù)存放在低成本的對象存儲(chǔ)服務(wù)OBS上，高頻訪問的熱數(shù)據(jù)存放在數(shù)據(jù)引擎（CloudTable和DWS）中，降低整體存儲(chǔ)成本。 告警快速敏捷觸發(fā)服務(wù)器彈性伸縮：對CPU、內(nèi)存、硬盤空間和帶寬無特殊要求。來自：百科![]()
電商評論論壇 對于用戶賣家上傳的圖像評論通過圖像的清晰度進(jìn)行智能化過濾，自動(dòng)對圖像的清晰度進(jìn)行判斷預(yù)測并量化，禁止上傳模糊圖像。 場景優(yōu)勢如下： 保證評論真實(shí)性：對用戶上傳的圖片進(jìn)行審核，保證圖片清晰可見，提升評論真實(shí)性。 提升用戶信譽(yù)：禁止用戶上傳模糊圖像，保證真實(shí)性，進(jìn)一步提升用戶信譽(yù)。來自：百科![]()
電商評論論壇 對于用戶賣家上傳的圖像評論通過圖像的清晰度進(jìn)行智能化過濾，自動(dòng)對圖像的清晰度進(jìn)行判斷預(yù)測并量化，禁止上傳模糊圖像。 場景優(yōu)勢如下： 保證評論真實(shí)性：對用戶上傳的圖片進(jìn)行審核，保證圖片清晰可見，提升評論真實(shí)性。 提升用戶信譽(yù)：禁止用戶上傳模糊圖像，保證真實(shí)性，進(jìn)一步提升用戶信譽(yù)。來自：百科![]()
圖像識(shí)別服務(wù) 圖像識(shí)別服務(wù) 圖像識(shí)別（ Image Recognition ），是指利用計(jì)算機(jī)對圖像進(jìn)行分析和理解，以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對象的技術(shù)，包括圖像標(biāo)簽，媒資圖像標(biāo)簽，圖像描述，名人識(shí)別，主體識(shí)別等。 圖像識(shí)別以開放API（Application Programming來自：專題![]()
加速庫。 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺(tái)使用flowers數(shù)據(jù)集對預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建花卉圖像分類應(yīng)用。 了解更多 在線課程 涵蓋云、AI、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域，輕松又高效的知識(shí)學(xué)習(xí) 動(dòng)手實(shí)驗(yàn) 快速體驗(yàn)華為云服務(wù),輕松完成云上實(shí)踐來自：專題
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