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- 深度學習圖片識別算法 內(nèi)容精選 換一換
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基于對視頻的前后幀信息、光流運動信息分析、場景內(nèi)容信息識別等分析，檢測和識別視頻動作 優(yōu)勢 多模態(tài)識別 綜合圖像、光流、聲音等信息，識別動作更準確 識別準確 采用3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法，動作識別準確度高 對復雜場景魯棒性強 對不同天氣條件、不同的攝像頭角度等復雜場景的視頻動作識別具有良好的魯棒性 建議搭配使用：來自：百科先地位。 多種識別模式 支持多種實時語音轉(zhuǎn)寫模式，如流式識別、連續(xù)識別和實時識別模式，靈活適應不同應用場景。 定制化服務 可定制特定垂直領域的語言層模型，可識別更多專有詞匯和行業(yè)術語，進一步提高識別準確率。 語音識別 語音識別服務可以實現(xiàn)1分鐘以內(nèi)、不超過4MB的音頻到文字的轉(zhuǎn)換來自：百科
- 深度學習圖片識別算法 相關內(nèi)容
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0系列課程。計算機視覺是深度學習領域最熱門的研究領域之一，它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實際作用的應用，包括人臉識別、圖像檢測、目標監(jiān)測以及智能駕駛等。這一切本質(zhì)都是對圖像數(shù)據(jù)進行處理，本課程就圖像處理理論及相應技術做了介紹，包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，學習時注意兩者的區(qū)別。 目標學員來自：百科來自：百科
- 深度學習圖片識別算法 更多內(nèi)容
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華為云計算 云知識 萬里眼高空拋物智能追溯算法 萬里眼高空拋物智能追溯算法 時間：2020-12-31 11:29:40 視頻監(jiān)控 視頻檢測 華為云好望商城萬里眼高空拋物智能追溯算法-SDC D系列特性： 1）超過百分之95檢測率。 2）誤報率低，算法可過濾雨雪，樹木，飛鳥等干擾。 3）支持CD系列相機。來自：云商店![]()
go語言逆向技術之---恢復函數(shù)名稱算法 go語言逆向技術之---恢復函數(shù)名稱算法 時間：2021-12-06 10:48:50 【摘要】 在對程序做安全審計、漏洞檢測時，通常都需要對程序做逆向分析，本文在沒有符號表的情況下，提出了一種恢復函數(shù)名稱的算法，方便對go語言二進制文件進行逆向分析，提升分析效率。來自：百科![]()
術，使用深度學習算法，將文本轉(zhuǎn)換為自然流暢的語音。支持中英雙語以及多種音色，可調(diào)節(jié)語調(diào)，語速，音量。適用于智能客服，有聲閱讀，語音導航，智能教育等場景。 定制語音識別的應用場景 定制語音識別的應用場景如表定制語音識別的應用場景所示。 表1定制語音識別的應用場景 語音識別的應用場景來自：百科![]()
OCR 產(chǎn)品列表 增值稅發(fā)票識別 識別增值稅發(fā)票關鍵字段信息，并以JSON格式返回識別的結(jié)構(gòu)化結(jié)果，支持識別圖片、PDF、OFD文件。 識別增值稅發(fā)票關鍵字段信息，并以JSON格式返回識別的結(jié)構(gòu)化結(jié)果，支持識別圖片、PDF、OFD文件。 機動車銷售發(fā)票識別 識別機動車銷售發(fā)票關鍵字段信來自：專題![]()
API參考 API概覽 開通服務 通用文字識別 手寫文字識別 立即使用 Demo體驗 圖解文字識別 文字識別概念 功能介紹 計費模式 使用簡介 身份證識別 通用表格識別 功能體驗與試用 使用流程 開通文字識別 調(diào)用API/SDK 解讀識別結(jié)果 SDK簡介 Java SDK Python來自：專題![]()
華為云計算 云知識 什么是定制語音識別？ 什么是定制語音識別？ 時間：2020-06-09 18:14:23 語音識別 定制語音識別提供了一句話識別，錄音文件識別功能。一句話識別對時長較短的語音識別速度更快，錄音文件識別對時長較長的錄音文件識別。 一句話識別：可以實現(xiàn)1分鐘以內(nèi)音頻到文來自：百科![]()
視頻管理與應用平臺，利用人工智能和深度學習在視頻與圖像識別方面的應用，以機器輔助人力，提供AI視頻技術應急智能解決方案； 該方案充分發(fā)揮了芯峰深度學習算法與華為智能計算硬件的性能，通過邊緣計算實時秒級響應，以及通過華為云實現(xiàn)系統(tǒng)的快速布署、算法迭代以及穩(wěn)定運行，解決應急場站中的安全隱患。來自：云商店![]()
可信的、智能的平臺，結(jié)合產(chǎn)業(yè)場景，使能企業(yè)應用系統(tǒng)能看、能聽、能說，具備分析和理解圖片、視頻、語言、文本等 能力，讓更多的企業(yè)便捷的使用AI和大數(shù)據(jù)服務，加速業(yè)務發(fā)展，造福社會。 目標學員 需要掌握人工智能技術，希望具備及其學習和深度學習算法應用能力，希望掌握華為人工智能相關產(chǎn)品技術的工程師 課程目標來自：百科![]()
頻解碼與實時推理 常規(guī)支持軟件列表 Pi1實例主要用于GPU推理計算場景，例如圖片識別、語音識別等場景。 常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學習框架 推理加速型Pi2 Pi2型 彈性云服務器 采用專為AI推理打造的NVIDIA來自：百科![]()
想選擇。 機器學習：機器學習中多層神經(jīng)網(wǎng)絡需要大量計算資源，其中訓練過程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(yōu)化中，F(xiàn)PGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗、和低時延等優(yōu)勢，可針對不同算法動態(tài)編程設計最匹配的硬件電路，滿足機器學習中海量計算和極來自：百科![]()
。這就意味著，開發(fā)者還得有一套對應的推理框架才能真正實現(xiàn)AI與IoT設備的結(jié)合。 另外，目前深度學習雖然可以在很多領域超越傳統(tǒng)算法，不過真正用到實際產(chǎn)品中卻要面臨計算量大，內(nèi)存占用高，算法延時長的問題，而IoT設備又往往有算力低、內(nèi)存小及實時性要求高的特點。因此針對IoT資源受限來自：百科![]()
選擇。 機器學習：機器學習中多層神經(jīng)網(wǎng)絡需要大量計算資源，其中訓練過程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(yōu)化中， FPGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗、和低時延等優(yōu)勢，可針對不同算法動態(tài)編程設計最匹配的硬件電路，滿足機器學習中海量計算和極來自：百科![]()
華為云計算 云知識 “垃圾”回收算法的三個組成部分 “垃圾”回收算法的三個組成部分 時間：2021-03-09 17:34:57 AI開發(fā)平臺 人工智能 開發(fā)語言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個組成部分： 1. 內(nèi)存分配：給新建的對象分配空間 2. 垃圾識別：識別哪些對象是垃圾 3. 內(nèi)存來自：百科![]()
。 創(chuàng)建算法 進入ModelArts控制臺，參考創(chuàng)建算法操作指導，創(chuàng)建自定義算法。在配置自定義算法參數(shù)時，需關注“超參”和“支持的策略”參數(shù)的設置。 對于用戶希望優(yōu)化的超參，需在“超參”設置中定義，可以給定名稱、類型、默認值、約束等。 單擊勾選自動搜索，用戶為算法設置算法搜索功能來自：專題![]()
免費文字識別軟件 通用文字識別支持表格識別、文檔識別、網(wǎng)絡圖片識別、手寫文字識別、智能分類識別、健康碼識別、核酸檢測記錄識別等任意格式圖片上文字信息的自動化識別，自適應分析各種版面和表格，快速實現(xiàn)各種文檔電子化。 通用文字識別支持表格識別、文檔識別、網(wǎng)絡圖片識別、手寫文字識別、智能來自：專題
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