- 深度學(xué)習(xí)下的醫(yī)學(xué)圖像分析 內(nèi)容精選 換一換
-
暴力分揀識別 從指定的URL地址中讀取視頻數(shù)據(jù)時(shí),視頻大小不能超過1GB。 只支持正對卡車的分揀監(jiān)控視頻。 分揀員的在畫面中的比例不低于10%。 畫面中的正在分揀的卡車數(shù)量不多于2。 同時(shí)出現(xiàn)的分揀員個(gè)數(shù)不大于3個(gè)。 視頻質(zhì)量分析 視頻分辨率不低于300*300。 視頻畫面質(zhì)量的分類結(jié)果,來自:百科檢測模型的AI應(yīng)用。人車檢測模型可以應(yīng)用于自動駕駛場景,檢測道路上人和車的位置。 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級) 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。來自:專題
- 深度學(xué)習(xí)下的醫(yī)學(xué)圖像分析 相關(guān)內(nèi)容
-
電商評論論壇 對于用戶賣家上傳的圖像評論通過圖像的清晰度進(jìn)行智能化過濾,自動對圖像的清晰度進(jìn)行判斷預(yù)測并量化,禁止上傳模糊圖像。 場景優(yōu)勢如下: 保證評論真實(shí)性:對用戶上傳的圖片進(jìn)行審核,保證圖片清晰可見,提升評論真實(shí)性。 提升用戶信譽(yù):禁止用戶上傳模糊圖像,保證真實(shí)性,進(jìn)一步提升用戶信譽(yù)。來自:百科3、NUMA優(yōu)化 4、新挑戰(zhàn) 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、了解NUMA 架構(gòu)的特點(diǎn) 2、了解NUMA 的配置方法 課程大綱 第1章 NUMA架構(gòu)下的軟件性能挑戰(zhàn) 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務(wù)。來自:百科
- 深度學(xué)習(xí)下的醫(yī)學(xué)圖像分析 更多內(nèi)容
-
行業(yè)應(yīng)用上算法開發(fā)經(jīng)驗(yàn)積累豐富:算法會自動利用相關(guān)先驗(yàn)知識對深度學(xué)習(xí)模型的檢測結(jié)果進(jìn)行判別,排除誤檢測,準(zhǔn)確可靠。利用數(shù)字圖像處理技術(shù)和先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù),可對廚房進(jìn)行全天候智能監(jiān)測。 2. 針對客戶需求進(jìn)行定制化功能開發(fā):針對不同行業(yè)應(yīng)用需求,進(jìn)行定制化功能;采用智能分析手段實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測,異常情況自動告警來自:云商店
注冊昵稱審核 對網(wǎng)站的用戶注冊信息進(jìn)行智能審核,過濾包含廣告、反動、色情等內(nèi)容的用戶昵稱。 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。 響應(yīng)速度快:響應(yīng)速度小于0.1秒。 媒資 內(nèi)容審核 自動識別媒資中可能存在的涉政、違禁品等信息,避免已發(fā)布的文章存在違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。來自:百科
華為云DWS 無需購買和安裝任何軟硬件; 按需隨時(shí)租用 DDS ; 無需招聘DBA,運(yùn)維人員。 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致來自:百科
第5節(jié) 人臉識別 的原理及應(yīng)用場景 第6節(jié) 快速構(gòu)建專屬人臉庫 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致力于讓云無處不在,讓智能無所不及,共建智能世界云底座。來自:百科
內(nèi)容審核-文本 Moderation(Text),基于華為自研的深度學(xué)習(xí)和內(nèi)容審核模型,可自動識別出文本中出現(xiàn)的涉政、色情、廣告、辱罵、灌水等內(nèi)容,幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn),凈化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,提升用戶體驗(yàn) 功能描述 政治敏感檢測 識別文本中的涉政敏感、反動等不良信息 涉黃低俗檢測 識別文本中不合規(guī)范的涉黃、低俗內(nèi)容 辱罵語句檢測來自:百科
云知識 圖像處理理論、應(yīng)用與實(shí)驗(yàn) 圖像處理理論、應(yīng)用與實(shí)驗(yàn) 時(shí)間:2020-12-16 09:19:27 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。計(jì)算機(jī)視覺是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最熱門的研究領(lǐng)域之一,它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實(shí)際作用的應(yīng)用,包括人臉識別、圖像檢測、來自:百科
- 深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)(六):使用 PyTorch 進(jìn)行 3D 醫(yī)學(xué)圖像分割
- 醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)概覽和深度學(xué)習(xí)圖像配準(zhǔn)前沿?zé)狳c(diǎn)論文VoxelMorph
- 深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像中的最新突破
- 醫(yī)學(xué)圖像處理:在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的創(chuàng)新應(yīng)用
- 機(jī)器會“看病”?深度學(xué)習(xí)正在顛覆醫(yī)學(xué)成像!
- 《深度學(xué)習(xí)之圖像識別:核心技術(shù)與案例實(shí)戰(zhàn)》 ——3.2.3 醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集
- 《深度學(xué)習(xí)之圖像識別核心技術(shù)與案例實(shí)戰(zhàn)》—3.2.3 醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集
- 圖像語義分析:深度理解圖像中的信息
- 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型:醫(yī)學(xué)影像識別與疾病預(yù)測
- 【圖像分割】走進(jìn)基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割