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- 深度學(xué)習(xí)上采樣和下采樣 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 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(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(tái)來自：百科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)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(fèi)來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)上采樣和下采樣 相關(guān)內(nèi)容
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應(yīng)用，提升用戶體驗(yàn)和直播效果。 直播互娛是 云手機(jī) 的一個(gè)創(chuàng)新應(yīng)用場景，通過將手機(jī)畫面直播給多個(gè)參與者的方式，提供多人互動(dòng)的場景應(yīng)用，提升用戶體驗(yàn)和直播效果。 立即使用 華為云手機(jī)在線音視頻 云手機(jī)提供音視頻媒體引擎，支持用戶基于云手機(jī)完成云手機(jī)音頻、視頻的采集和編碼，并靈活設(shè)置音視頻編碼參數(shù)，匹配不同場景業(yè)務(wù)訴求。來自：專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ)：深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ)：深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 時(shí)間：2020-12-17 09:56:23 通過學(xué)習(xí)，您將掌握計(jì)算機(jī)視覺的基本概念和主要知識(shí)點(diǎn)，并且對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺和廣義人工智能的方法論有一定的認(rèn)識(shí)，初步具備判斷計(jì)算機(jī)視覺是否適合解決特定問題的能力。來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)上采樣和下采樣 更多內(nèi)容
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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)簡介 2. 訓(xùn)練法則來自：百科![]()
、算法和應(yīng)用示例。 課程簡介 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 華為云來自：百科![]()
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)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致力于讓云無處不在，讓智能無所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn) 中心]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅免費(fèi)來自：百科![]()
實(shí)時(shí)語音識(shí)別 服務(wù)，用戶通過實(shí)時(shí)訪問和調(diào)用API獲取實(shí)時(shí) 語音識(shí)別 結(jié)果，支持的語言包含中文普通話、方言，方言當(dāng)前支持四川話、粵語和上海話。 實(shí)時(shí)語音識(shí)別服務(wù)，用戶通過實(shí)時(shí)訪問和調(diào)用API獲取實(shí)時(shí)語音識(shí)別結(jié)果，支持的語言包含中文普通話、方言，方言當(dāng)前支持四川話、粵語和上海話。 了解更多 語音轉(zhuǎn)文字 與其他云服務(wù)的關(guān)系來自：專題![]()
錄音轉(zhuǎn)文字 支持中文普通話。 一句話識(shí)別 和實(shí)時(shí)語音識(shí)別支持中文普通話，以及帶方言口音的普通話和方言（四川話、粵語和上海話）。 是否支持aac格式的錄音轉(zhuǎn)文字？ 錄音文件識(shí)別和一句話識(shí)別以及實(shí)時(shí)語音識(shí)別均可實(shí)現(xiàn)語音轉(zhuǎn)文字，一句話識(shí)別支持aac格式，錄音文件識(shí)別和實(shí)時(shí)語音識(shí)別不支持aac格式。來自：專題![]()
對(duì)會(huì)議記錄的音頻文件，進(jìn)行快速的識(shí)別，轉(zhuǎn)化成文字，方便進(jìn)行會(huì)議記錄 優(yōu)勢 多種輸入源支持 支持單雙聲道以及采樣率8k、16k的語音識(shí)別 高效便捷 快速進(jìn)行會(huì)議記錄 語音短消息 通過語音發(fā)送或者接收短消息時(shí)，將音頻消息轉(zhuǎn)文字，提升閱讀效率和交互體驗(yàn) 優(yōu)勢 識(shí)別準(zhǔn)確 識(shí)別準(zhǔn)確率高 支持多種音頻格式 支持wav、amr、amrwb等多達(dá)9種音頻格式來自：百科![]()
借助 語音合成 ，聯(lián)絡(luò)中心可以用自然的聲音與客戶互動(dòng)。 語音識(shí)別的功能和技術(shù)用途介紹 實(shí)時(shí)語音識(shí)別 實(shí)時(shí)語音識(shí)別服務(wù)，用戶通過實(shí)時(shí)訪問和調(diào)用API獲取實(shí)時(shí)語音識(shí)別結(jié)果，支持的語言包含中文普通話、方言，方言當(dāng)前支持四川話、粵語和上海話。 實(shí)時(shí)語音識(shí)別服務(wù)，用戶通過實(shí)時(shí)訪問和調(diào)用API獲取實(shí)時(shí)語音識(shí)別結(jié)果，支持的語來自：專題![]()
到端側(cè)，為AI模型創(chuàng)造更多的應(yīng)用場景和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。 課程簡介 為了解決真實(shí)世界中的問題，我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的數(shù)據(jù)，同時(shí)也需要機(jī)器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力，在現(xiàn)實(shí)世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要平衡效率和能耗以及成本的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學(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)：來自：百科![]()
工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過本實(shí)驗(yàn)將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的語音識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且熟悉整個(gè)處理流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測等環(huán)節(jié)。 實(shí)驗(yàn)摘要 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備：登錄華為云賬號(hào) 1. OBS 準(zhǔn)備 2.ModelArts應(yīng)用來自：百科![]()
et-5。 LeNet-5由輸入層、卷積層、池化層和全連接層組成。輸入層用于輸入數(shù)據(jù)；卷積層通過卷積運(yùn)算對(duì)輸入進(jìn)行局部特征提??；池化層通過下采樣的方式降低特征圖的分辨率，從而降低輸出對(duì)位置和形變的敏感度，同時(shí)還可降低網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)和計(jì)算量；全連接層將局部特征通過權(quán)值矩陣組裝成完整的來自：百科![]()
實(shí)時(shí)語音識(shí)別服務(wù)，用戶通過實(shí)時(shí)訪問和調(diào)用API獲取實(shí)時(shí)語音識(shí)別結(jié)果，支持的語言包含中文普通話、方言，方言當(dāng)前支持四川話、粵語和上海話。 實(shí)時(shí)語音識(shí)別服務(wù)，用戶通過實(shí)時(shí)訪問和調(diào)用API獲取實(shí)時(shí)語音識(shí)別結(jié)果，支持的語言包含中文普通話、方言，方言當(dāng)前支持四川話、粵語和上海話。 了解更多 語音識(shí)別與其他云服務(wù)的關(guān)系來自：專題![]()
點(diǎn)后兩位。 例如，彈性伸縮中“實(shí)例數(shù)”的數(shù)據(jù)類型為整數(shù)。因此，如果聚合周期是5分鐘，采樣指標(biāo)數(shù)據(jù)分別是1和4，則聚合后的平均值為[（1+4）/2] = 2，而不是2.5。 用戶可以根據(jù)聚合的規(guī)律和特點(diǎn)，選擇使用 云監(jiān)控服務(wù) 的方式、以滿足自己的業(yè)務(wù)需求。 聚合基本概念：https://support來自：百科![]()
程師介入的情況下，即可自動(dòng)進(jìn)行超參的調(diào)優(yōu)，在速度和精度上超過人工調(diào)優(yōu)。 ModelArts訓(xùn)練中新增了超參搜索功能，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。ModelArts支持的超參搜索功能，在無需算法工程師介入的情況下，即可自動(dòng)進(jìn)行超參的調(diào)優(yōu)，在速度和精度上超過人工調(diào)優(yōu)。來自：專題![]()
絡(luò)不好的情況下，緩沖隊(duì)列的長度會(huì)變得比較長，但是不能超過能接受的上限，畢竟緩沖隊(duì)列的長度本質(zhì)上就是延遲的時(shí)間。 另外，還可以把緩沖自適應(yīng)技術(shù)和快播或慢播技術(shù)結(jié)合起來使用。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)由差轉(zhuǎn)好的情況下，可以適當(dāng)?shù)牟サ每煲稽c(diǎn)，盡快縮短緩沖隊(duì)列的長度。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)由好轉(zhuǎn)差的情況下，可以適當(dāng)?shù)牟?來自：百科![]()
是否支持aac格式的語音文件轉(zhuǎn)文字？ 一句話識(shí)別和錄音文件識(shí)別以及實(shí)時(shí)語音識(shí)別均可實(shí)現(xiàn)語音轉(zhuǎn)文字，一句話識(shí)別支持aac格式，錄音文件識(shí)別和實(shí)時(shí)語音識(shí)別不支持aac格式。 為什么會(huì)出現(xiàn)識(shí)別結(jié)果非常差的情況？ 調(diào)用語音識(shí)別接口，識(shí)別結(jié)果同真實(shí)結(jié)果差別很大，或者服務(wù)端報(bào)音頻格式錯(cuò)誤。 解決方案 檢查音頻采樣率是否符合。 對(duì)于裸音頻，可采用toolsoft來自：專題
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