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    華為云計(jì)算 云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 基于深度學(xué)習(xí)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(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)行語音識別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時,更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。
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    華為云計(jì)算 云知識 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
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    華為云計(jì)算 云知識 深度學(xué)習(xí):IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機(jī)這一真實(shí)場景開發(fā),融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向,向您展示AI與IoT融合的場景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺
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    、自動機(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)
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    力。 會上,工業(yè)和信息化部電子第五研究作為全國兩化融合標(biāo)委會工業(yè)軟件標(biāo)準(zhǔn)工作組(TC573WG8)的組長單位,介紹了工業(yè)軟件標(biāo)準(zhǔn)體系編制工作推進(jìn)計(jì)劃。 4場論壇,共論產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展 大會舉辦了工業(yè)軟件發(fā)展主論壇,以及流程行業(yè)工業(yè)軟件創(chuàng)新應(yīng)用示范推廣會、離散行業(yè)工業(yè)軟件創(chuàng)新應(yīng)用示范推
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    軟件開發(fā)學(xué)習(xí)入門 一站式在線學(xué)習(xí)、實(shí)驗(yàn)與考試,零基礎(chǔ)也可學(xué)習(xí)軟件開發(fā)前沿技術(shù)知識 在線課程 體系化的培訓(xùn)課程,快速完成學(xué)習(xí)覆蓋,讓您輕松上云 基礎(chǔ)編程 Linux常用命令及Shell編程 Python語言基礎(chǔ) Python語言進(jìn)階 CodeArts 軟件開發(fā)生產(chǎn)線CodeArts介紹及實(shí)戰(zhàn)
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    人員倒地檢測 人員倒地檢測 時間:2021-01-12 15:17:56 視頻監(jiān)控 視頻檢測 華為云好望商城人員倒地檢測,是針對出現(xiàn)在視頻畫面中特定區(qū)域的人員進(jìn)行倒地檢測,算法采用機(jī)器視覺圖像感知技術(shù),通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)及深度學(xué)習(xí)技術(shù),對人員的精確檢測跟蹤,實(shí)現(xiàn)對人體倒地檢測分析檢測。
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    漏洞掃描服務(wù)是針對網(wǎng)站進(jìn)行漏洞掃描的一種安全檢測服務(wù),目前提供通用漏洞檢測、漏洞生命周期管理、自定義掃描多項(xiàng)服務(wù)。用戶新建任務(wù)后,即可人工觸發(fā)掃描任務(wù),檢測出網(wǎng)站的漏洞并給出漏洞修復(fù)建議。 漏洞掃描服務(wù)是針對網(wǎng)站進(jìn)行漏洞掃描的一種安全檢測服務(wù),目前提供通用漏洞檢測、漏洞生命周期管理、自定義掃描
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    華為云計(jì)算 云知識 工業(yè)視覺的優(yōu)勢 工業(yè)視覺的優(yōu)勢 時間:2020-08-20 09:23:53 傳統(tǒng)的工業(yè)制造主要采用人工肉眼檢測產(chǎn)品的缺陷,不僅使得檢測產(chǎn)品速度慢、效率低下,而且在檢測過程中容易出錯,導(dǎo)致誤檢、漏檢等問題?;跈C(jī)器視覺的質(zhì)檢方案,通過云端建模分析與邊緣實(shí)時決策
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