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- 深度學習模型壓縮算法 內容精選 換一換
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來自：百科華為云計算 云知識 萬里眼高空拋物智能追溯算法 萬里眼高空拋物智能追溯算法 時間：2020-12-31 11:29:40 視頻監(jiān)控 視頻檢測 華為云好望商城萬里眼高空拋物智能追溯算法-SDC D系列特性： 1）超過百分之95檢測率。 2）誤報率低，算法可過濾雨雪，樹木，飛鳥等干擾。 3）支持CD系列相機。來自：云商店
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戶用最小的成本把平臺用起來，直接生成模型和應用，匹配業(yè)務場景。 AI Gallery是為AI場景打造的資產共享和交易的平臺，支持在開發(fā)過程中沉淀的一系列算法、模型、應用進行便捷的共享和交易。目前，AI Gallery已經沉淀了超過5000個模型資產，讓不懂專業(yè)技術的用戶也能實現A來自：百科
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go語言逆向技術之---恢復函數名稱算法 go語言逆向技術之---恢復函數名稱算法 時間：2021-12-06 10:48:50 【摘要】 在對程序做安全審計、漏洞檢測時，通常都需要對程序做逆向分析，本文在沒有符號表的情況下，提出了一種恢復函數名稱的算法，方便對go語言二進制文件進行逆向分析，提升分析效率。來自：百科![]()
錄音文件識別：對于錄制的長語音進行識別，轉寫成文字，提供不同領域模型，具備良好的可擴展性，支持熱詞定制。 ASRC優(yōu)勢 高識別率：基于深度學習技術，對特定領域場景和語料進行優(yōu)化，識別率達到業(yè)界領先。 前沿技術：使用工業(yè)界成熟的算法，結合學術界最新研究成果，為企業(yè)提供獨特競爭力優(yōu)勢。 支持來自：百科![]()
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華為云盤古大模型 華為云盤古大模型 AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) 盤古大模型致力于深耕行業(yè)，打造金融、政務、制造、礦山、氣象、鐵路等領域行業(yè)大模型和能力集，將行業(yè)知識know-how與大模型能力相結合來自：專題![]()
影像的阿爾茨海默病早期識別準確性，推動和促進機器學習、深度學習等人工智能技術在腦科學、臨床輔診等智慧醫(yī)學產業(yè)的發(fā)展和落地應用。本次大賽共開放了2600例多中心、多圖譜的腦影像特征數據，參賽選手將基于該數據集開發(fā)、訓練模型，并將模型部署在華為云ModelArts平臺進行判分排名，大來自：百科![]()
低時延場景 深度學習 機器學習中多層神經網絡需要大量計算資源，其中訓練過程需要處理海量的數據，推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(yōu)化中，FPGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗和低時延等優(yōu)勢，可針對不同算法動態(tài)編程設計最匹配的硬件電路，滿足機器學習中海量計算和低來自：百科![]()
Flow可以通過語境分析了解用戶需求，并根據預設規(guī)則或學習過程進行相應操作，甚至預測用戶可能的下一步行動。無縫集成從原始輸入到最終輸出的統(tǒng)一完成環(huán)境下，減少結果轉移導致的誤差。且內置多種識別模型便于二次訓練，結合多場景智能學習訓練構建『華為云Astro』產品組合方案，高度實現企業(yè)辦公自動化。來自：專題![]()
華為云計算 云知識 “垃圾”回收算法的三個組成部分 “垃圾”回收算法的三個組成部分 時間：2021-03-09 17:34:57 AI開發(fā)平臺 人工智能 開發(fā)語言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個組成部分： 1. 內存分配：給新建的對象分配空間 2. 垃圾識別：識別哪些對象是垃圾 3.來自：百科![]()
09:28:38 深度神經網絡讓機器擁有了視覺的能力，實戰(zhàn)派帶你探索深度學習！ 課程簡介 本課程主要內容包括：深度學習平臺介紹、神經網絡構建多分類模型、經典入門示例詳解：構建手寫數字識別模型。 課程目標 通過本課程的學習使學員掌握深度學習平臺應用及入門深度學習。 課程大綱 第1節(jié)來自：百科![]()
是指基于標準的視頻編解碼技術對視頻文件進行碼率壓縮、分辨率調整、封裝格式轉換、水印添加等動作。 一進多出 轉碼的一種方式，是指一個視頻源文件在一個轉碼任務中輸出多個分辨率、碼率的視頻文件，以滿足不同終端、不同網速的播放需求。 畫質增強 是指通過傳統(tǒng)成熟的超分辨率算法與AI深度學習的畫質增強算法相結合，達到視頻來自：專題![]()
本。 能夠根據數據特征自適應選擇壓縮算法，平均壓縮比7:1。壓縮數據可直接訪問，對業(yè)務透明，極大縮短歷史數據訪問的準備時間。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在????????????????????????????????????????????????????????來自：百科![]()
華為云計算 云知識 模型轉換及其常見問題 模型轉換及其常見問題 時間：2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓學習 昇騰計算 模型轉換，即將開源框架的網絡模型（如Caffe、TensorFlow等），通過ATC（Ascend Tensor Compiler）模型轉換工具，將來自：百科![]()
個方面對知途教育與華為云深度合作下，產教融合的人才培養(yǎng)模式做了詳細介紹。也針對直播間觀眾提出的相關問題做了深度解答。 直播精選問答： 1、Q：端云架構，是先學習端，還是先學習云？ A：沒有明確界定，可以個人興趣為主。如果先學習云知識，能夠自己改進算力模型并輸出結果，再將結果應用至來自：云商店![]()
目標檢測技術在隱私合規(guī)檢測領域的應用 深度學習中的目標檢測，主要用于在視圖中檢測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]三類深度學習算法。 以Faster RCNN為例，該算法是RCNN算法的演進。在結構上，Faster RCNN將特征抽取(feature來自：百科
