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  • 深度學習物理解物體檢測 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 深度學習 深度學習 時間:2020-11-23 16:30:56 深度學習( Deep Learning,DL)是機器學習的一種,機器學習是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學習結(jié)構(gòu)。深度學習通過組合低層特
    來自:百科
    華為云計算 云知識 深度學習概覽 深度學習概覽 時間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學習相關(guān)的基本知識,其中包括深度學習的發(fā)展歷程、深度學習神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學習工程中常見的問題。 目標學員
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  • 深度學習物理解物體檢測 相關(guān)內(nèi)容
  • 從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 時間:2020-11-23 16:08:48 深度學習作為機器學習分支之一,應(yīng)用日益廣泛。 語音識別 、自動 機器翻譯 、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺,深度學習已經(jīng)滲入到我們生活中的每個
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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(yīng)用場景,著重介紹雙向深度學習理論、算法和應(yīng)用示例。
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  • 深度學習物理解物體檢測 更多內(nèi)容
  • 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(luò)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。
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    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(luò)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(luò)模型都是需要
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    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(yīng)用。
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    希望了解AI與IoT技術(shù)結(jié)合場景實現(xiàn)方法并掌握其開發(fā)能力的人員。 課程目標 通過學習本課程,學員可以對設(shè)備接入IoT平臺上報數(shù)據(jù),基于AI對設(shè)備上報數(shù)據(jù)進行分析預(yù)測的實際應(yīng)用場景有一個了解。 課程大綱 第1章 解讀AI與IoT融合 第2章 聯(lián)終端,數(shù)據(jù)源頭 第3章 華為云平臺搭建 第4章 AI智能銷量預(yù)測
    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(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復(fù)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(luò)。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    來自:百科
    華為云計算 云知識 漂浮識別算法 漂浮識別算法 時間:2021-01-07 10:46:15 視頻監(jiān)控 視頻檢測 華為云好望商城漂浮識別算法,是基于深度學習的計算機智能視頻物體檢測算法,且通過規(guī)?;钠?span style='color:#C7000B'>物數(shù)據(jù)(塑料泡沫,垃圾袋,河道漂浮植被)檢測訓練,賦予監(jiān)測系統(tǒng)智能檢測
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    利。 華為云 圖像識別 Image 是一種基于深度學習技術(shù)的服務(wù),能夠準確識別圖像中的視覺內(nèi)容,提供多種物體、場景和概念標簽,具備目標檢測和屬性識別等能力,幫助客戶準確識別和理解圖像內(nèi)容1。它廣泛用于圖像自動打標簽、圖像分類、特定物體檢測、基于圖像內(nèi)容的推薦等場景2。 華為云圖像識
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    等行業(yè)。 漂浮識別算法:對水面上出現(xiàn)的漂浮(塑料泡沫,垃圾袋,河道漂浮植被等)進行監(jiān)測,實時、準確的上報監(jiān)測結(jié)果,并保存相關(guān)信息,方便事后查詢管理。 商品鏈接:排水口排水識別算法;倍特威視 華為好望商城 云市場商品 華為好望商城 排水口排水識別算法 基于深度學習的計算機智能視
    來自:云商店
    好實現(xiàn)智能決策 盤古CV大模型功能介紹 基礎(chǔ)模型 支持圖像分類、物體檢測、姿態(tài)估計等近10種微調(diào)任務(wù),覆蓋大部分視覺感知場景。 萬檢測 可根據(jù)提示對圖片中的目標進行檢測,解決場景碎片化問題,無需提供訓練數(shù)據(jù)。 萬分割 可根據(jù)提示對圖片中的目標進行分割,常在輔助標注、AIGC等場景應(yīng)用。
    來自:專題
    華為云計算 云知識 計算機視覺基礎(chǔ):語義理解 計算機視覺基礎(chǔ):語義理解 時間:2020-12-15 10:08:35 通過學習,您將掌握計算機視覺的基本概念和主要知識點,并且對于計算機視覺和廣義人工智能的方法論有一定的認識,初步具備判斷計算機視覺是否適合解決特定問題的能力。 講師介紹
    來自:百科
    全流程 AI開發(fā)平臺 介紹-ModelArts 第2章 AI模型開發(fā)-圖像分類 第3章 AI模型開發(fā)-物體檢測 第4章 AI進階篇階段總結(jié)直播&問題答疑 AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training
    來自:百科
    在固定賽道中,模擬并訓練以提升無人車的準確率,最終實現(xiàn)無人車對交通燈(位于出發(fā)點到環(huán)島入口段道路右側(cè)),環(huán)島行駛,U型彎道行駛以及靜態(tài)障礙(位置隨機)、動態(tài)障礙、泊車標志(隨機給出P1/P2兩個停車標志,需要依據(jù)標志停入相應(yīng)車位,)的識別并完成多維數(shù)據(jù)考核,并與速度加分疊加作為總分。 【賽事介紹】
    來自:百科
    課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、熟練使用華為云ModelArts一站式AI開發(fā)平臺; 2、系統(tǒng)、完整地了解多項AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識; 3、學習多項AI領(lǐng)域的經(jīng)典算法; 4、掌握一定的模型調(diào)優(yōu)能力,能自己動手優(yōu)化模型; 課程大綱 第1章 圖像分類 第2章 物體檢測 第3章 圖像分割
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    華為云計算 云知識 物理模型產(chǎn)出 物理模型產(chǎn)出 時間:2021-06-02 14:56:54 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫設(shè)計中,物理模型設(shè)計階段,需要產(chǎn)出: 物理數(shù)據(jù)模型; 物理模型命名規(guī)范; 物理數(shù)據(jù)模型設(shè)計說明書; 生成DDL建表語句。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在?
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    華為云計算 云知識 政務(wù)辦理解決方案直播 政務(wù)辦理解決方案直播 時間:2020-12-26 10:43:39 視頻直播 如何讓政務(wù)服務(wù)更有溫度? 如何基層工作人員減負增效? 如何讓城市治理高效協(xié)同? 過去,公眾辦理一件事多頭跑,流程多,效率低,進度慢,堵點問題根本問題難以分析,數(shù)
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    AI 平臺,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及交互式智能標注、大規(guī)模分布式訓練、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理
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    華為云計算 云知識 第三范式(3NF)的理解 第三范式(3NF)的理解 時間:2021-06-02 14:19:24 數(shù)據(jù)庫 3NF主要是對字段冗余性的約束,即不能有派生字段在表中。 簡單地理解,3NF就是所有非主鍵字段都要依賴于整個主鍵,而不會依賴于非主鍵的其他屬性。 第三范式的兩個必要條件:
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