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  • 錄音轉(zhuǎn)文字 軟件可以選擇華為云錄音文件識別服務,華為云錄音文件識別基于深度學習技術(shù),可以實現(xiàn)5小時以內(nèi)的音頻到文字的轉(zhuǎn)換。支持垂直領域定制,對應領域轉(zhuǎn)換效果更佳。 錄音轉(zhuǎn)文字軟件可以選擇華為云錄音文件識別服務,華為云錄音文件識別基于深度學習技術(shù),可以實現(xiàn)5小時以內(nèi)的音頻到文字的轉(zhuǎn)換。支持垂直領域定制,對應領域轉(zhuǎn)換效果更佳。
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    來自:專題
    索需要學習的課程,進行在線學習與專題內(nèi)容測試,學習后可下載相應專題學習資料。 你可以在答題區(qū)域輸入答案,點擊“確認答案”. 或者點擊“上傳答題照片”,打開微信掃描二維碼,拍照上傳或者直接選擇圖片上傳。上傳成功后,點擊“確認答案”即可。 定制學習計劃 點擊學習中心“個性學習”欄目,
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    若檢測到地面上有包裹或者貨物,可立即報警并通知現(xiàn)場人員,得到及時處理。 商品介紹 算法針對物流中心貨物遺撒進行檢測,判斷分揀循環(huán)線周邊地上是否出現(xiàn)遺撒包裹。采用深度學習技術(shù),基于開源yolo算法進行深度定制,貨物是否被遺撒的算法模型,將模型通過轉(zhuǎn)換后,移植到SDC。 售后服務范圍 服務時間:7*12小時
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    管理控制臺 ModelArts AI應用來源 收起 展開 自動學習 收起 展開 使用ModelArts自動學習開發(fā)AI模型無需編寫代碼,您只需上傳數(shù)據(jù)、創(chuàng)建項目、完成數(shù)據(jù)標注、發(fā)布訓練、然后將訓練的模型部署上線。新版自動學習中,流程由workflow進行承載。 幫助文檔 收起 展開 Workflow
    來自:專題
    便提高人工校驗效率。 文本校對-優(yōu)勢 業(yè)內(nèi)唯一支持同時識別三碼;一個接口即可同時識別防疫健康碼、核酸檢測記錄、行程卡等信息;采用先進的深度學習算法,優(yōu)化業(yè)務場景,文字識別精度高 在線文本校對 文本校對-合同錄入與審核 文本校對-合同錄入與審核 自動識別結(jié)構(gòu)化信息與提取簽名蓋章區(qū)域,有助快速審核
    來自:專題
    AI開發(fā)平臺 AI開發(fā)平臺產(chǎn)品為用戶提供一站式機器/深度學習解決方案。支持數(shù)據(jù)預處理、模型構(gòu)建、模型訓練、模型評估、模型服務的全流程開發(fā)及部署支持,提供多樣化建模方式,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型 AI開發(fā)平臺產(chǎn)品為用戶提供一站式機器/深度學習解決方案。支持數(shù)據(jù)預處理、模型構(gòu)建、模型訓練、
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    模型超參自動優(yōu)化,簡單快速。 零代碼開發(fā),簡單操作訓練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學習框架,提升算法開發(fā)效率和訓練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運行的模型,實現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持
    來自:百科
    道用戶的密碼,就應該使用哈希算法存儲口令的單向哈希值。 實際使用中會加入鹽值和迭代次數(shù),避免相同口令生成相同的哈希值,以防止彩虹表攻擊。 對稱密碼算法 對稱密碼算法使用相同的密鑰來加密和解密數(shù)據(jù)。對稱密碼算法分為分組密碼算法和流密碼算法。 分組密碼算法將明文分成固定長度的分組,用
    來自:專題
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    個機器學習深度學習模型,模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中,得到預測、評價等結(jié)果。 ModelArts模型訓練,俗稱“建模”,指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結(jié)果通常是一個或多個機器學習或深度學
    來自:專題
    I應用場景及技術(shù)如何落地。 課程簡介 本課程將從算法和算力兩個維度對人工智能的能與不能展開分析和討論。。 課程目標 通過本課程的學習,使學員了解: 1.人工智能的邊界與應用場景。 2.人工智能歷史及發(fā)展方向。 課程大綱 第1章 算法:人工智能的能與不能 第2章 算力:從CPU,GPU到NPU
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    OBS 桶/目錄名 |── ocr | ├── model 必選: 固定子目錄名稱,用于放置模型相關(guān)文件 | │ ├── <<自定義python包>> 可選:用戶自有的Python包,在模型推理代碼中可以直接引用 | │ ├── saved_model.pb 必選: protocol buffer格式文件,包含該模型的圖描述
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    Mocha文檔手冊學習與基本介紹 Mocha文檔手冊學習與基本介紹 時間:2021-07-09 14:12:27 Mocha 是一個功能豐富的 JavaScript 測試框架,運行在 Node.js 和瀏覽器中,讓異步測試變得簡單有趣。 Mocha文檔手冊學習與信息參考網(wǎng)址:https://mochajs
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