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- 深度學(xué)習(xí)模型折線提取 內(nèi)容精選 換一換
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技術(shù)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)的視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，基于大規(guī)模工程機(jī)械車輛圖片數(shù)據(jù)檢測(cè)訓(xùn)練，將算法加載到攝像機(jī)內(nèi)部。 利用深度學(xué)習(xí)能力進(jìn)行模型訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)了對(duì)工程機(jī)械車輛的檢測(cè)，從視頻目標(biāo)分割和特征提取兩個(gè)方面進(jìn)行算法優(yōu)化，提高運(yùn)算效率，增強(qiáng)適用性，完成對(duì)工程車輛類型的檢測(cè)，工程車輛智能檢測(cè)算法可檢測(cè)的來(lái)自：云商店華為云盤古大模型 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(wù)、制造、礦山、氣象、鐵路等領(lǐng)域行業(yè)大模型和能力集，將行業(yè)知識(shí)know-how與大模型能力相結(jié)合來(lái)自：專題
- 深度學(xué)習(xí)模型折線提取 相關(guān)內(nèi)容
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化UI測(cè)試功能編程。 2 目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)在隱私合規(guī)檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用 深度學(xué)習(xí)中的目標(biāo)檢測(cè)，主要用于在視圖中檢測(cè)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(xué)習(xí)算法。 以Faster RCNN為例，該算法是RCNN算法的演進(jìn)。在結(jié)構(gòu)上，F(xiàn)aster來(lái)自：百科云知識(shí) 概念數(shù)據(jù)模型 概念數(shù)據(jù)模型 時(shí)間：2020-11-16 15:16:42 概念數(shù)據(jù)模型（Conceptual Data Model）是從用戶的視角，主要從業(yè)務(wù)流程、活動(dòng)中涉及的主要業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)出發(fā)，抽象出關(guān)鍵的業(yè)務(wù)實(shí)體，并描述這些實(shí)體間的關(guān)系。 數(shù)據(jù)庫(kù)概念模型實(shí)際上是現(xiàn)實(shí)世界來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型中的實(shí)體 邏輯模型中的實(shí)體 時(shí)間：2021-06-02 10:32:53 數(shù)據(jù)庫(kù) 根據(jù)實(shí)體的特點(diǎn)，邏輯模型中的實(shí)體劃分為兩類： 1. 獨(dú)立型實(shí)體(Independent Entity) 直角矩形表示； 不依賴于其他實(shí)體，可以獨(dú)立存在。 2. 依賴型實(shí)體(Dependent來(lái)自：百科![]()
手把手教你玩轉(zhuǎn) 人臉識(shí)別 ，初探深度學(xué)習(xí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括：人臉識(shí)別原理、機(jī)器如何提取圖像的特征。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí)，了解機(jī)器學(xué)習(xí)的方法及快速掌握人臉識(shí)別應(yīng)用。 課程大綱 第1節(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)內(nèi)容回顧 第2節(jié) 機(jī)器是如何進(jìn)行圖像分類 第3節(jié) 圖像的特征提取 第4節(jié) 初探深度學(xué)習(xí) 第5節(jié)來(lái)自：百科![]()
AI-Native自治，管理智能高效 AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù)，通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法，結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu)，性能提升30%的同時(shí)，耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過(guò)啟發(fā)來(lái)自：專題![]()
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：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 離線模型推理流程介紹 離線模型推理流程介紹 時(shí)間：2020-08-19 17:10:49 離線模型加載完成后，就可以實(shí)現(xiàn)模型的推理功能。在離線模型的生成和加載過(guò)程中，都沒(méi)有使用具體的待處理數(shù)據(jù)，僅僅是通過(guò)軟件棧對(duì)模型中算子和計(jì)算流程實(shí)現(xiàn)了一種構(gòu)造、編排、優(yōu)化、來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是安全控制模型 什么是安全控制模型 時(shí)間：2021-07-01 15:13:21 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 安全管理 數(shù)據(jù)庫(kù)安全 服務(wù) 安全控制 在數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)的不同層次提供對(duì)有意和無(wú)意損害行為的安全防范，例如： 加密存取數(shù)據(jù) -> 有意非法活動(dòng) 用戶身份驗(yàn)證，限制操作權(quán)限來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型建設(shè)的方法 邏輯模型建設(shè)的方法 時(shí)間：2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫(kù) 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的邏輯模型時(shí)，應(yīng)當(dāng)按照以下流程展開(kāi)： 1. 建立命名規(guī)則； 2. 按照設(shè)計(jì)流程設(shè)計(jì)邏輯數(shù)據(jù)模型； 3. 確定實(shí)體和屬性； 4. 確定實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系；來(lái)自：百科![]()
AI 平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及交互式智能標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)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。 ModelArts 是面向開(kāi)發(fā)者的一站式 AI 平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理來(lái)自：專題![]()
支持多類別 票據(jù)識(shí)別 支持相同類型、不同類型發(fā)票、卡證任意組合混貼場(chǎng)景識(shí)別 提取字段齊全 支持多種發(fā)票自動(dòng)識(shí)別，結(jié)構(gòu)化提取發(fā)票號(hào)碼、日期等基礎(chǔ)信息和貨物詳細(xì)列表等多項(xiàng)關(guān)鍵字段 識(shí)別精度高 對(duì)多種板式發(fā)票進(jìn)行深度優(yōu)化，支持圖像翻轉(zhuǎn)、文字錯(cuò)行、蓋章干擾等復(fù)雜場(chǎng)景，數(shù)字、符號(hào)等文本識(shí)別精度高來(lái)自：百科![]()
，特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡(jiǎn)”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架，更高效更易用，大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場(chǎng)景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 自動(dòng)學(xué)習(xí) 支持多種自動(dòng)學(xué)習(xí)能力，通過(guò)來(lái)自：百科![]()
產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 準(zhǔn)確拆分，采用深度卷積網(wǎng)絡(luò)與海量視頻數(shù)據(jù)訓(xùn)練、分析，精確拆分、提取不同主題的片段。 準(zhǔn)確提取關(guān)鍵幀，使用光流等技術(shù)，結(jié)合時(shí)域特性，基于內(nèi)容理解和結(jié)構(gòu)分析，準(zhǔn)確提取關(guān)鍵幀。 穩(wěn)定高效，基于場(chǎng)景準(zhǔn)確獲取到視頻場(chǎng)景中信息豐富的關(guān)鍵圖像幀；適用于多種視頻編碼和視頻格式，功能穩(wěn)定高效，分析時(shí)間短。來(lái)自：百科![]()
識(shí)庫(kù)構(gòu)建等問(wèn)題。 文本分析 通過(guò)關(guān)鍵詞提取、文本聚類、主題挖掘等算法模型，挖掘突發(fā)事件、公眾話題導(dǎo)向，進(jìn)行話題發(fā)現(xiàn)、趨勢(shì)發(fā)現(xiàn)等。多維度分析公眾情緒、熱點(diǎn)、趨勢(shì)、傳播途徑等，及時(shí)全面的掌握話題動(dòng)態(tài)。 通過(guò)關(guān)鍵詞提取、文本聚類、主題挖掘等算法模型，挖掘突發(fā)事件、公眾話題導(dǎo)向，進(jìn)行話題來(lái)自：專題![]()
云知識(shí) 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 時(shí)間：2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯設(shè)計(jì)階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過(guò)程。 按照概念設(shè)計(jì)階段建立的基本E-R圖，按選定的目標(biāo)數(shù)據(jù)模型（層次、網(wǎng)狀、關(guān)系、面向?qū)ο螅D(zhuǎn)換成相應(yīng)的邏輯模型。 對(duì)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)自：百科![]()
ModelArts推理部署_服務(wù)_訪問(wèn)公網(wǎng)-華為云 ModelArts模型訓(xùn)練_模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介_(kāi)如何訓(xùn)練模型 ModelArts推理部署_模型_AI應(yīng)用來(lái)源-華為云 ModelArts推理部署_ OBS 導(dǎo)入_模型包規(guī)范-華為云 什么是跨源連接- 數(shù)據(jù)湖探索 DLI跨源連接 什么是 數(shù)據(jù)湖 探索服務(wù)_數(shù)據(jù)湖探索 DLI 用途與特點(diǎn)來(lái)自：專題![]()
Grafana的特點(diǎn) 1、grafana擁有快速靈活的客戶端圖表，面板插件有許多不同方式的可視化指標(biāo)和日志，官方庫(kù)中具有豐富的儀表盤插件，比如熱圖、折線圖、圖表等多種展示方式，讓我們復(fù)雜的數(shù)據(jù)展示的美觀而優(yōu)雅。 2、Grafana支持許多不同的時(shí)間序列數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)源）存儲(chǔ)后端。每個(gè)數(shù)據(jù)源都有來(lái)自：百科![]()
，所以在與很多圖像處理需求的客戶深度溝通后，其緊迫性與重要性不言而喻。如今國(guó)內(nèi)眾多圖像處理的公司越來(lái)越多，各種低價(jià)內(nèi)卷的情況經(jīng)常發(fā)生，而華為云 圖像識(shí)別 Image的出現(xiàn)，讓我看到了解決這個(gè)問(wèn)題的可能性。 華為云圖像識(shí)別 Image 是一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的服務(wù)，能夠準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的來(lái)自：百科
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