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- 深度學習感知算法決策算法 內(nèi)容精選 換一換
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能平臺Mordelarts開發(fā)、迭代、發(fā)布和變現(xiàn)算法，模型。 人工智能市場的商品有： 藝賽旗機器人流程自動化軟件 IS-RPA AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式T來自：云商店
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AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學習 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡來自：專題
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業(yè)。 漂浮物識別算法：對水面上出現(xiàn)的漂浮物（塑料泡沫，垃圾袋，河道漂浮植被等）進行監(jiān)測，實時、準確的上報監(jiān)測結(jié)果，并保存相關(guān)信息，方便事后查詢管理。 商品鏈接：排水口排水識別算法；倍特威視 華為好望商城 云市場商品 華為好望商城 排水口排水識別算法 基于深度學習的計算機智能視頻物來自：云商店![]()
10:32:28 物聯(lián)網(wǎng) 在物聯(lián)網(wǎng)的典型三層架構(gòu)中，兩端分別是感知識別層和綜合應用層。感知層負責信息收集和信號處理。通過感知識別技術(shù)，讓物品“開口說話、發(fā)布信息”。綜合應用層是物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)面向用戶的接口。應用提供方通過對感知層收集到的信息進行分析、處理，挖掘有價值的數(shù)據(jù)，為用戶提供豐來自：百科![]()
商品鏈接：貨車異常行駛檢測；前端科技 華為好望商城 云市場商品 華為好望商城 貨車異常行駛檢測 運用深度學習算法對場景中所有出現(xiàn)的車輛進行車型檢測和準確的檢測與跟蹤，勾勒出運動路線，當檢測到車輛類型為貨車且具有異常行駛路線時進行事件抓拍，當前支持跨道行駛，包括壓線和變道行駛。?????? 了解詳情來自：云商店![]()
到自己的應用與服務中。 華為云 媒體處理 有什么優(yōu)勢 高清低碼 基于人眼感知模型，結(jié)合H.264，H.265編碼算法，主觀質(zhì)量不下降的情況下，編碼帶寬節(jié)省高達30%~50%。 智享超清 提業(yè)界領(lǐng)先的視頻AI處理算法，視頻超高清體驗一直在線。 極速轉(zhuǎn)碼 全球化region部署，柔性擴容，支持并行轉(zhuǎn)碼加速，滿足緊急發(fā)布需求。來自：百科![]()
0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學習框架、深度學習框架的優(yōu)勢并介紹二種深度學習 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來會結(jié)合代碼詳細講解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 驗，加深地對深度學習建模流程的理解與熟悉度。來自：百科![]()
程。 開放的生態(tài)：用戶間快速共享、交易。 AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，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。來自：百科![]()
對行業(yè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行多維度分析，通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)構(gòu)建進行數(shù)理邏輯推算，輸出結(jié)果，深度挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律和背后趨勢，更好實現(xiàn)智能決策 盤古CV大模型功能介紹 基礎(chǔ)模型 支持圖像分類、物體檢測、姿態(tài)估計等近10種微調(diào)任務，覆蓋大部分視覺感知場景。 萬物檢測 可根據(jù)提示對圖片中的目標進行檢測，解決場景碎片化問題，無需提供訓練數(shù)據(jù)。來自：專題![]()
管數(shù)據(jù)融合，有效支撐空管業(yè)務。 空管數(shù)據(jù)智能化，輔助業(yè)務決策 利用空管大數(shù)據(jù)融合，基于深度學習、強化學習等方法，面向智能化沖突管理、智能化空中交通流量管理、智能化規(guī)劃管理、智能化進離場排序、智能化機場運行等場景，輔助業(yè)務決策。 數(shù)據(jù)創(chuàng)新應用，打造智慧化空管 數(shù)據(jù)是空管數(shù)字化轉(zhuǎn)型的來自：百科![]()
視頻分析 第7章 自然語言處理 第8章 語音識別 AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，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。來自：百科![]()
I應用場景及技術(shù)如何落地。 課程簡介 本課程將從算法和算力兩個維度對人工智能的能與不能展開分析和討論。。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解： 1.人工智能的邊界與應用場景。 2.人工智能歷史及發(fā)展方向。 課程大綱 第1章 算法：人工智能的能與不能 第2章 算力：從CPU，GPU到NPU來自：百科![]()
。這就意味著，開發(fā)者還得有一套對應的推理框架才能真正實現(xiàn)AI與IoT設(shè)備的結(jié)合。 另外，目前深度學習雖然可以在很多領(lǐng)域超越傳統(tǒng)算法，不過真正用到實際產(chǎn)品中卻要面臨計算量大，內(nèi)存占用高，算法延時長的問題，而IoT設(shè)備又往往有算力低、內(nèi)存小及實時性要求高的特點。因此針對IoT資源受限來自：百科![]()
圖像處理基本任務 第5章 特征提取與傳統(tǒng)圖像處理算法 第6章 深度學習與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 第7章 圖像處理實驗 華為云開發(fā)者學堂 華為官方云計算技術(shù)培訓學習平臺，致力于打造精品課程，在線實驗，考試及認證一站式云計算技術(shù)人才培訓平臺，打造了“學、練、考、證”一站式學習與體驗平臺，為用戶提供架構(gòu)完整、內(nèi)來自：百科![]()
AIOps長期發(fā)展的思路是小模型和大模型相結(jié)合的形態(tài)，相互取長補短。 小模型場景：故障感知和定位等確定性和量化的場景，這種場景使用傳統(tǒng)的小模型，機器學習和統(tǒng)計算法更準確?？捎^測數(shù)據(jù)要做到應采盡采，配合多維度指標檢測算法，能達到90%以上的準確性。 大模型場景：故障根因分析要梳理出上百種應用關(guān)來自：百科![]()
運營資產(chǎn)價值全面感知 應用、服務、API和集成資產(chǎn)分類運營；面向不同資產(chǎn)使用場景，提供可視化運營報表；智能提醒低體驗、高頻、高網(wǎng)絡消耗業(yè)務；迅速找到業(yè)務短板，提供架構(gòu)優(yōu)化建議。 一站式全局分析決策 打通全網(wǎng)數(shù)據(jù)，應用/服務/API數(shù)據(jù)全覆蓋式采集；自定義數(shù)據(jù)源+算法，自定義各類型報來自：百科
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