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- 深度學(xué)習(xí)圖片清晰 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)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(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科
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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科來自：百科
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類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來自：百科![]()
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![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
準(zhǔn)確率高：基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測準(zhǔn)確率高。 響應(yīng)速度快： 視頻直播 響應(yīng)速度速度小于0.1秒。 在線商城 智能審核商家/用戶上傳圖像，高效識(shí)別并預(yù)警不合規(guī)圖片，防止涉黃、涉暴、政治敏感類圖像發(fā)布，降低人工審核成本和業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。 場景優(yōu)勢如下： 準(zhǔn)確率高：基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測準(zhǔn)確率高。來自：百科![]()
準(zhǔn)確率高：基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測準(zhǔn)確率高。 響應(yīng)速度快：視頻直播響應(yīng)速度速度小于0.1秒。 在線商城 智能審核商家/用戶上傳圖像，高效識(shí)別并預(yù)警不合規(guī)圖片，防止涉黃、涉暴、政治敏感類圖像發(fā)布，降低人工審核成本和業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。 場景優(yōu)勢如下： 準(zhǔn)確率高：基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測準(zhǔn)確率高。來自：百科![]()
扣減適用所有企業(yè)項(xiàng)目的套餐包。 圖片讀取文字如何提高識(shí)別速度？ ? 識(shí)別速度與圖片大小有關(guān)，圖片大小會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)傳輸、圖片base64解碼等處理過程的時(shí)間，因此建議在圖片文字清晰的情況下，適當(dāng)壓縮圖片的大小，以便降低圖片識(shí)別時(shí)間。推薦上傳JPG圖片格式。 根據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，一般建議證件來自：專題![]()
文本內(nèi)容審核 ，采用人工智能文本檢測技術(shù)有效識(shí)別涉黃、涉政、廣告、辱罵、違禁品和灌水文本內(nèi)容，提供定制化的文本敏感 內(nèi)容審核 方案。 清晰度檢測 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對圖像是否清晰進(jìn)行預(yù)測，識(shí)別拍攝的企業(yè)表單等原始圖片是清晰還是模糊，廣泛應(yīng)用于上傳照片到業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的場景。 扭曲校正 利用圖像處理技術(shù)對表單類圖像進(jìn)行扭曲來自：百科![]()
易流轉(zhuǎn)過程更清晰可循，更具公信力。 數(shù)字資產(chǎn)存儲(chǔ)能力增強(qiáng)，且具備內(nèi)容審核能力 多語言SDK提供豐富的資產(chǎn)存儲(chǔ)管理接口，支持圖片、視頻、音頻、3D模型、文本等富媒體的一鍵存儲(chǔ)。安全、高可靠、類型豐富，無需考慮容量限制。 基于深度學(xué)習(xí)和大樣本庫的內(nèi)容審核能力，支持對圖片、文本、視頻進(jìn)來自：百科![]()
貝不全。 文字識(shí)別如何提高識(shí)別精度？ 盡量使用文字清晰度高、無反光的圖片。進(jìn)行圖片采集時(shí)，盡量提高待識(shí)別文字區(qū)域占比，減少無關(guān)背景占比，保持圖片內(nèi)文字清晰人眼可辨認(rèn)。若圖片有旋轉(zhuǎn)角度，算法支持自動(dòng)修正，建議圖片不要過度傾斜。圖片尺寸方面，建議最長邊不超過8192像素，最短邊不小于15像素，圖像長寬比例維持常見水平來自：專題![]()
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查看詳情 圖片中提取文字常見的問題 您是否有這些問題？ 從圖片中提取文字時(shí)，如何提高識(shí)別精度？ 1、盡量使用文字清晰度高、無反光的圖片。進(jìn)行圖片采集時(shí)，盡量提高待識(shí)別文字區(qū)域占比，減少無關(guān)背景占比，保持圖片內(nèi)文字清晰人眼可辨認(rèn)。 2、若圖片有旋轉(zhuǎn)角度，算法支持自動(dòng)修正，建議圖片不要過度傾斜。來自：專題![]()
表的電子化，恢復(fù)結(jié)構(gòu)化信息。 通用文字識(shí)別 提取圖片內(nèi)的文字及其對應(yīng)位置信息，并能夠根據(jù)文字在圖片中的位置進(jìn)行結(jié)構(gòu)化整理工作。 手寫文字識(shí)別 識(shí)別文檔中的手寫文字信息，并將識(shí)別的結(jié)構(gòu)化結(jié)果返回給用戶。 網(wǎng)絡(luò)圖片識(shí)別 自動(dòng)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)圖片內(nèi)的所有文字及其對應(yīng)位置信息，并能根據(jù)識(shí)別出來的來自：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)的整體流程來自：百科![]()
03:04 圖片文字提取文字識(shí)別API使用指導(dǎo) 圖片文字提取文字識(shí)別 OCR 使用API 圖片文字提取文字識(shí)別API使用指導(dǎo) 圖片文字提取文字識(shí)別 OCR 01:59 圖片文字提取非支持的圖片類型報(bào)錯(cuò) 圖片文字提取文字識(shí)別 OCR 圖片文字提取非支持的圖片類型報(bào)錯(cuò) 圖片文字提取文字識(shí)別來自：專題![]()
，幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。 立即購買 幫助文檔 內(nèi)容審核產(chǎn)品優(yōu)勢 檢測準(zhǔn)確 內(nèi)容審核基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和大量的樣本庫，幫助客戶快速準(zhǔn)確進(jìn)行違規(guī)內(nèi)容審核，維護(hù)內(nèi)容安全。 內(nèi)容審核基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和大量的樣本庫，幫助客戶快速準(zhǔn)確進(jìn)行違規(guī)內(nèi)容審核，維護(hù)內(nèi)容安全。 簡單高效 內(nèi)容審核提供來自：專題
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