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大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。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習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 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 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構(gòu)建的，從2015年開始，學術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學習算法的語音識別 基于深度學習算法的語音識別 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的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的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融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
、自動機器學習等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡來自：百科![]()
需要多并發(fā)請求，請?zhí)崆奥?lián)系我們。 網(wǎng)絡圖片識別 Ø支持中英文及部分中文繁體字。 Ø只支持識別JPG、JPEG、PNG、BMP、TIFF、GIF、WEBP格式圖片。 Ø支持常見網(wǎng)絡圖片如：手機截圖、電腦截圖、電商產(chǎn)品圖及廣告設(shè)計圖等互聯(lián)網(wǎng)圖片。 Ø圖像各邊的像素大小在15到8192px之間。來自：專題![]()
關(guān)于充值，請參見如何給華為云賬戶充值。 Demo體驗 圖片處理 版權(quán)保護 內(nèi)容識別 視頻處理 圖片旋轉(zhuǎn) 圖角裁剪 普通裁剪 格式轉(zhuǎn)換 質(zhì)量變換 對圖片進行角度旋轉(zhuǎn)，可自定義旋轉(zhuǎn)角度。圖形化、無代碼，輕松開發(fā)。 上傳圖片 旋轉(zhuǎn)方向： 向左 向右 旋轉(zhuǎn)角度： 30° 60° 90° 120° 150°來自：專題![]()
開放式自助注冊：第三方算子輕松上架，引流增收。 Demo體驗 圖片處理 版權(quán)保護 內(nèi)容識別 視頻處理 圖片旋轉(zhuǎn) 圖角裁剪 普通裁剪 格式轉(zhuǎn)換 質(zhì)量變換 對圖片進行角度旋轉(zhuǎn)，可自定義旋轉(zhuǎn)角度。圖形化、無代碼，輕松開發(fā)。 上傳圖片 旋轉(zhuǎn)方向： 向左 向右 旋轉(zhuǎn)角度： 30° 60° 90° 120° 150°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，如何提高識別精度？ 1、盡量使用文字清晰度高、無反光的圖片。進行圖片采集時，盡量提高待識別文字區(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。 2、若圖片有旋轉(zhuǎn)角度，算法支持自動修正，建議圖片不要過度傾斜。來自：專題![]()
扣減適用所有企業(yè)項目的套餐包。 圖片讀取文字如何提高識別速度？ ? 識別速度與圖片大小有關(guān)，圖片大小會影響網(wǎng)絡傳輸、圖片base64解碼等處理過程的時間，因此建議在圖片文字清晰的情況下，適當壓縮圖片的大小，以便降低圖片識別時間。推薦上傳JPG圖片格式。 根據(jù)實踐經(jīng)驗，一般建議證件來自：專題![]()
文字識別如何提高識別精度？ 盡量使用文字清晰度高、無反光的圖片。進行圖片采集時，盡量提高待識別文字區(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。若圖片有旋轉(zhuǎn)角度，算法支持自動修正，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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表的電子化，恢復結(jié)構(gòu)化信息。 通用文字識別 提取圖片內(nèi)的文字及其對應位置信息，并能夠根據(jù)文字在圖片中的位置進行結(jié)構(gòu)化整理工作。 手寫文字識別 識別文檔中的手寫文字信息，并將識別的結(jié)構(gòu)化結(jié)果返回給用戶。 網(wǎng)絡圖片識別 自動識別網(wǎng)絡圖片內(nèi)的所有文字及其對應位置信息，并能根據(jù)識別出來的來自：專題
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