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  • 深度學習如何標記圖片中的某一塊 內(nèi)容精選 換一換
  • 征形成更抽象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。研究深入學習動機是建立模擬大腦分析學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦機制來解釋說明數(shù)據(jù),如像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學習典型模型: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。 深度學習應用:計算機視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。
    來自:百科
    華為云計算 云知識 深度學習概覽 深度學習概覽 時間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學習相關(guān)基本知識,其中包括深度學習發(fā)展歷程、深度學習神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)部件、深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同類型以及深度學習工程中常見問題。 目標學員
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  • 本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應用示例,讓你對雙向深度學習有初步認知。 課程目標 通過本課程學習,使學員: 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能理論、算法和應用示例。 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 面向未來智能世界,數(shù)字化
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    深度學習。 課程目標 通過本課程學習,使學員了解如下知識: 1、高效結(jié)構(gòu)設(shè)計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效深度學習背景 第2章 高效神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計 第3章 基于NAS輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章
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  • 云知識 基于深度學習算法語音識別 基于深度學習算法語音識別 時間:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度學習)算法,結(jié)合清華大學開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識別基本原理與實戰(zhàn)同時,更好了解人工智能相關(guān)內(nèi)容與應用。
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    量不同形態(tài)手寫數(shù)字片訓練集,分為訓練集和測試集。訓練集涵蓋6萬張手寫數(shù)字片,測試級涵蓋1萬張手寫數(shù)字片。每一張片皆為經(jīng)過尺寸標準化黑白像,是28*28像素,像素值為0或者1二值化像。MNIST數(shù)據(jù)集原始像是黑白,但在實際訓練中使用數(shù)據(jù)增強后片能夠獲得更好的訓練效果。
    來自:百科
    5像素,像長寬比例維持常見水平 5:1 內(nèi)(具體請以各個服務API文檔為準)。 提取片中文字如何提高識別速度? ? 識別速度與片大小有關(guān),片大小會影響網(wǎng)絡(luò)傳輸、片base64解碼等處理過程時間,因此建議在片文字清晰情況下,適當壓縮大小,以便降低片識別時間。推薦上傳JPG圖片格式。
    來自:專題
    至超越了人類水平。本課程將介紹深度學習算法知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同深度學習模型。 課程目標 通過本課程學習,使學員: 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。
    來自:百科
    華為云計算 云知識 深度學習:IoT場景下AI應用與開發(fā) 深度學習:IoT場景下AI應用與開發(fā) 時間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(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融合場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺
    來自:百科
    提取表格內(nèi)的文字和所在行列位置信息,適應不同格式表格。同時也識別表格外部文字區(qū)域。用于各種單據(jù)和報表電子化,恢復結(jié)構(gòu)化信息。 提取表格內(nèi)文字和所在行列位置信息,適應不同格式表格。同時也識別表格外部文字區(qū)域。用于各種單據(jù)和報表電子化,恢復結(jié)構(gòu)化信息。 網(wǎng)絡(luò)片識別 自動識別網(wǎng)絡(luò)片內(nèi)所有文字及其對應位
    來自:專題
    因此建議在片文字清晰情況下,適當壓縮大小,以便降低片識別時間。推薦上傳JPG片格式。 根據(jù)實踐經(jīng)驗,一般建議證件類(文字少)在1M以下,A4紙大小密集文檔大在2M以下。 片讀取文字API是否可以混用? 不建議混用,例如有專門身份證識別,就不建議使用“通
    來自:專題
    使用文字識別 OCR 服務是否必須使用華為云存儲片? 文字識別服務支持輸入base64編碼或url路徑。 如果您使用url路徑,可以將片上傳至華為云對象存儲服務( OBS )中,使用OBS提供片url。 同時,您也可以不使用華為云存儲,使用公網(wǎng)http/https url傳入片。 文字識別OCR服務可以識別文本格式文件嗎?
    來自:專題
    議在片文字清晰情況下,適當壓縮大小,以便降低片識別時間。推薦上傳JPG片格式。 根據(jù)實踐經(jīng)驗,一般建議證件類(文字少)在1M以下,A4紙大小密集文檔大在2M以下。 關(guān)于如何壓縮片,請參考代碼。 提取時如何獲取片base64編碼? 1、將需轉(zhuǎn)碼片拖拽
    來自:專題
    、自動機器學習等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習發(fā)展前景及其面臨巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本單元組成和產(chǎn)生表達能力方式及復雜訓練過程。 課程目標 通過本課程學習,使學員: 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    來自:百科
    文字識別服務支持輸入base64編碼或url路徑。 如果您使用url路徑,可以將片上傳至華為云對象存儲服務(OBS)中,使用OBS提供片url。同時,您也可以不使用華為云存儲,使用公網(wǎng)http/https url傳入片。 識別片中文字字體相關(guān)精選推薦 提取視頻中的音頻轉(zhuǎn)文字_視頻轉(zhuǎn)文字
    來自:專題
    格外部文字區(qū)域。用于各種單據(jù)和報表電子化,恢復結(jié)構(gòu)化信息。 提取表格內(nèi)文字和所在行列位置信息,適應不同格式表格。同時也識別表格外部文字區(qū)域。用于各種單據(jù)和報表電子化,恢復結(jié)構(gòu)化信息。 網(wǎng)絡(luò)片識別 自動識別網(wǎng)絡(luò)片內(nèi)所有文字及其對應位置信息,并能根據(jù)識別出來結(jié)果進
    來自:專題
    以更低價格提供商品,也使我們客戶能夠在購買時節(jié)省更多費用。 金智維K-RPA軟件機器人管理系統(tǒng) 盈利分析 我們對這款商品盈利潛力進行了深入分析。通過精確市場定位和合理 定價 策略,我們確信這款商品將為客戶帶來良好投資回報。 我們對這款商品盈利潛力進行了深入分析。通
    來自:專題
    面。 點擊【激活學習卡】按鈕 進入激活學習頁面后,您需要刮開學習卡中激活碼層,在對應框中輸入 16 位激活碼,或者直接在對應框中輸入您收到激活碼,點擊【激活學習卡】按鈕。(注意區(qū)分 16 位激活碼中字母和數(shù)字:字母 O 和數(shù)字 0 容易混淆,字母 G 和數(shù)字 6 容易混淆)
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    了解 區(qū)塊鏈 基礎(chǔ)技術(shù),掌握區(qū)塊鏈服務部署應用流程,提高區(qū)塊鏈服務使用能力 立即學習 區(qū)塊鏈應用部署與運維 區(qū)塊鏈應用已由開始金融延伸到物聯(lián)網(wǎng)、智能制造、供應鏈管理、數(shù)據(jù)存證及交易等多個領(lǐng)域,將為云計算、大數(shù)據(jù)、承載網(wǎng)絡(luò)等新一代信息技術(shù)發(fā)展帶來新機遇,其構(gòu)建可信機制,
    來自:專題
    如下表所示。 視與基本表不同,數(shù)據(jù)庫中僅存放視定義,而不存放視對應數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)仍存放在原來基本表中。若基本表中數(shù)據(jù)發(fā)生變化,從視中查詢出數(shù)據(jù)也隨之改變。從這個意義上講,視就像一個窗口,透過它可以看到數(shù)據(jù)庫中用戶感興趣數(shù)據(jù)及變化。 文中課程 更多精彩課堂、微認證、沙箱實驗,盡在華為云學院
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    可識別圖像中的文字廣告、二維碼、水印等有推廣意廣告像 不良場景檢測 準確識別抽煙、賭博、手術(shù)等容易引人反感像 產(chǎn)品優(yōu)勢 檢測結(jié)果準 基于華為海量片樣本庫,和自研深度像識別模型,識別準確率高,幫助企業(yè)客戶減少人工審核成本 檢測范圍廣 內(nèi)容審核 覆蓋涉黃、低俗、廣告、涉政涉暴、涉政敏感人物和不良場景等多種違規(guī)風險的智能審核
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