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- 深度學(xué)習(xí)好的視頻 內(nèi)容精選 換一換
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特征形成更抽象的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(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦的機(jī)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(xué)習(xí)的典型模型：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用：計(jì)算機(jī)視覺、 語音識(shí)別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自：百科需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展；熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”；熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與優(yōu)化；描述深度學(xué)習(xí)中常見的問題。 課程大綱 1. 深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 2. 訓(xùn)練法則來自：百科
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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：百科的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識(shí)： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS的輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)好的視頻 更多內(nèi)容
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)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(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自：百科![]()
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(duì)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 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科![]()
甚至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
視頻直播的作用 視頻直播的作用 視頻直播的作用，依托華為云，憑借在視頻領(lǐng)域的長(zhǎng)期技術(shù)積累，快速敏捷地為行業(yè)提供高并發(fā)、低延遲、超清流暢、安全可靠的端到端音視頻直播解決方案。 視頻直播的作用，依托華為云，憑借在視頻領(lǐng)域的長(zhǎng)期技術(shù)積累，快速敏捷地為行業(yè)提供高并發(fā)、低延遲、超清流暢、安全可靠的端到端音視頻直播解決方案。來自：專題![]()
購(gòu)買的套餐包在生效期內(nèi)，扣費(fèi)方式是先扣除已購(gòu)買的套餐包內(nèi)的額度后，超出部分以按需計(jì)費(fèi)的方式進(jìn)行結(jié)算。 購(gòu)買的套餐包到期后如果沒有購(gòu)買新的套餐包，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)轉(zhuǎn)為按需計(jì)費(fèi)。 視頻轉(zhuǎn)文字-常見問題解答 視頻轉(zhuǎn)文字-常見問題解答 更多視頻轉(zhuǎn)文字問題答疑請(qǐng)前往 了解更多 更多視頻轉(zhuǎn)文字問題答疑請(qǐng)前往來自：專題![]()
若您需要使用自己的域名完整的體驗(yàn)視頻直播服務(wù)的相關(guān)功能，您可以參考本章節(jié)快速實(shí)現(xiàn)。 華為云視頻直播提供了直播推流、直播播放、直播轉(zhuǎn)碼、直播錄制等功能，若您需要使用自己的域名完整的體驗(yàn)視頻直播服務(wù)的相關(guān)功能，您可以參考本章節(jié)快速實(shí)現(xiàn)。 了解詳情 如何保障直播資源的安全？ 為保護(hù)用戶來自：專題![]()
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) 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企來自：百科![]()
豐富的視頻AI服務(wù)，幫助客戶實(shí)現(xiàn)各種場(chǎng)景的應(yīng)用。 多協(xié)議支持 支持GB28181、RTMP、HTTP-FLV等視頻流傳輸協(xié)議和多種攝像頭設(shè)備和。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。來自：百科![]()
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暴力分揀識(shí)別 從指定的URL地址中讀取視頻數(shù)據(jù)時(shí)，視頻大小不能超過1GB。 只支持正對(duì)卡車的分揀監(jiān)控視頻。 分揀員的在畫面中的比例不低于10%。 畫面中的正在分揀的卡車數(shù)量不多于2。 同時(shí)出現(xiàn)的分揀員個(gè)數(shù)不大于3個(gè)。 視頻質(zhì)量分析 視頻分辨率不低于300*300。 視頻畫面質(zhì)量的分類結(jié)果，來自：百科![]()
延遲要求高，體驗(yàn)無法保障 VR視頻的超大流量，一方面是對(duì)帶寬的極高要求，另一方面對(duì)于網(wǎng)絡(luò)延遲和穩(wěn)定性也很嚴(yán)苛。例如現(xiàn)階段VR直播受限于網(wǎng)絡(luò)條件，往往直播的體驗(yàn)得不到保障，畫面黑邊、眩暈、卡頓等導(dǎo)致體驗(yàn)大打折扣。 內(nèi)容生態(tài)不完善，不易于推廣 當(dāng)前VR終端和內(nèi)容的市場(chǎng)還不成熟，各個(gè)終端的生態(tài)自成體系，來自：百科![]()
的業(yè)務(wù)壓力，高性能的硬件視頻編碼器可以幫助短視頻平臺(tái)從容應(yīng)對(duì)大規(guī)模的編碼需求，提升畫質(zhì)和用戶體驗(yàn)，并減小視頻存儲(chǔ)的空間成本。 媒體處理 MPC 媒體處理（Media Processing Center）為海量多媒體數(shù)據(jù)提供經(jīng)濟(jì)、高效、彈性的轉(zhuǎn)碼和音視頻處理服務(wù)，支持豐富的轉(zhuǎn)碼格式來自：百科![]()
FPGA視頻轉(zhuǎn)碼加速服務(wù)的功能 FPGA視頻轉(zhuǎn)碼加速服務(wù)的功能 時(shí)間：2020-09-22 16:34:51 FPGA視頻轉(zhuǎn)碼加速服務(wù)支持H.265，H.264編碼標(biāo)準(zhǔn)，提供高畫質(zhì)、高密度、低時(shí)延等檔位的FPGA硬件編碼器，支持直播，點(diǎn)播，短視頻等場(chǎng)景，滿足客戶不同的視頻編碼加速需求。來自：百科![]()
控制臺(tái)的“全局設(shè)置 > 預(yù)置轉(zhuǎn)碼模板”中查看已有的預(yù)置轉(zhuǎn)碼模板。 網(wǎng)站視頻轉(zhuǎn)碼后的視頻如何掛載到其它網(wǎng)站？ 網(wǎng)站視頻轉(zhuǎn)碼后的視頻存儲(chǔ)在指定的輸出路徑，您可以直接登錄 OBS 控制臺(tái)查看該文件，掛載到其它文件可參見分享文件。 須知： 該方法僅適用視頻文件比較小的，若您需要分享的視頻過大來自：專題![]()
選擇轉(zhuǎn)碼后的文件，單擊“下載”即可。 視頻轉(zhuǎn)碼視頻能否從低分辨率轉(zhuǎn)高分辨？ 您可以通過調(diào)用新建轉(zhuǎn)碼任務(wù)接口，將參數(shù)“upsample”設(shè)置為“1”開啟上采樣，將低分辨率的視頻轉(zhuǎn)碼成高分辨率的視頻。 視頻轉(zhuǎn)碼后的視頻如何掛載到其它網(wǎng)站？ 視頻轉(zhuǎn)碼后的視頻存儲(chǔ)在指定的輸出路徑，您可來自：專題![]()
識(shí)別等炫酷玩法。 視頻云平臺(tái)如何降低直播延時(shí)？ 一般情況下，RTMP推流 +FLV播放的正常延遲在2-3s左右，若您的直播出現(xiàn)延遲時(shí)間過長(zhǎng)的現(xiàn)象，可參考以下方式進(jìn)行性能優(yōu)化。 一般情況下，RTMP推流 +FLV播放的正常延遲在2-3s左右，若您的直播出現(xiàn)延遲時(shí)間過長(zhǎng)的現(xiàn)象，可參考以下方式進(jìn)行性能優(yōu)化。來自：專題
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