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  • 深度學(xué)習(xí)優(yōu)化算法改進(jìn) 內(nèi)容精選 換一換
  • 例四個(gè)方面對(duì)知途教育與華為云深度合作下,產(chǎn)教融合的人才培養(yǎng)模式做了詳細(xì)介紹。也針對(duì)直播間觀(guān)眾提出的相關(guān)問(wèn)題做了深度解答。 直播精選問(wèn)答: 1、Q:端云架構(gòu),是先學(xué)習(xí)端,還是先學(xué)習(xí)云? A:沒(méi)有明確界定,可以個(gè)人興趣為主。如果先學(xué)習(xí) 云知識(shí) ,能夠自己改進(jìn)算力模型并輸出結(jié)果,再將結(jié)果應(yīng)
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    為管理人員及時(shí)處理提供依據(jù),減少火災(zāi)隱患。 方案優(yōu)勢(shì) 1. 行業(yè)應(yīng)用上算法開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)積累豐富:算法會(huì)自動(dòng)利用相關(guān)先驗(yàn)知識(shí)對(duì)深度學(xué)習(xí)模型的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行判別,排除誤檢測(cè),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(duì)廚房進(jìn)行全天候智能監(jiān)測(cè)。 2. 針對(duì)客戶(hù)需求進(jìn)行定制化功能開(kāi)
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  • 深度學(xué)習(xí)優(yōu)化算法改進(jìn) 相關(guān)內(nèi)容
  • 人工智能 華為云好望商城交通事件檢測(cè)算法,服務(wù)商: 前端科技; 采用人工智能AI智能算法,可自動(dòng)檢測(cè)攝像機(jī)監(jiān)測(cè)范圍內(nèi)的逆行事件、停車(chē)事件、行人事件、拋灑物事件、擁堵事件、機(jī)動(dòng)車(chē)駛離事件、交通事故事件等。 商品介紹 1、算法上采用最新的深度學(xué)習(xí)模式,徹底解決傳統(tǒng)事件檢測(cè)設(shè)備的誤報(bào)和
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    華為云好望商城新型電警變道不打燈抓拍,利用人工智能AI智能算法在攝像機(jī)監(jiān)測(cè)范圍內(nèi)檢測(cè)抓拍變道不打燈違法行為。 商品介紹 變道不打燈抓拍算法的基本原理是采用深度學(xué)習(xí)算法,對(duì)路口場(chǎng)景中所有出現(xiàn)的車(chē)輛進(jìn)行準(zhǔn)確的檢測(cè)與跟蹤。當(dāng)根據(jù)車(chē)輛的運(yùn)行路線(xiàn)檢測(cè)到車(chē)輛存在變道行為時(shí),運(yùn)用基于深度學(xué)習(xí)的細(xì)小目標(biāo)檢測(cè)算法定位車(chē)輛轉(zhuǎn)向燈位置,進(jìn)
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  • 深度學(xué)習(xí)優(yōu)化算法改進(jìn) 更多內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 【云小課】如何查看和優(yōu)化慢SQL 【云小課】如何查看和優(yōu)化慢SQL 時(shí)間:2021-10-14 10:05:36 云小課 數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(for MySQL) 慢SQL產(chǎn)生的主要原因有SQL編寫(xiě)問(wèn)題、鎖等待、業(yè)務(wù)實(shí)例相互干擾對(duì)IO/CPU資源征
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 計(jì)算服務(wù):讓算力釋放算法之美 計(jì)算服務(wù):讓算力釋放算法之美 時(shí)間:2020-12-15 15:21:01 華為云IaaS服務(wù)系列課程之計(jì)算服務(wù)。 通過(guò)當(dāng)前市場(chǎng)上計(jì)算產(chǎn)品構(gòu)成:通用計(jì)算、異構(gòu)計(jì)算、專(zhuān)屬計(jì)算三種產(chǎn)品構(gòu)成了解華為云計(jì)算服務(wù)的產(chǎn)品內(nèi)容以及常見(jiàn)使用操作。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 萬(wàn)里眼高空拋物智能追溯算法 萬(wàn)里眼高空拋物智能追溯算法 時(shí)間:2020-12-31 11:29:40 視頻監(jiān)控 視頻檢測(cè) 華為云好望商城萬(wàn)里眼高空拋物智能追溯算法-SDC D系列特性: 1)超過(guò)百分之95檢測(cè)率。 2)誤報(bào)率低,算法可過(guò)濾雨雪,樹(shù)木,飛鳥(niǎo)等干擾。 3)支持CD系列相機(jī)。
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    規(guī)的方式訓(xùn)練模型一個(gè)算法耗時(shí)長(zhǎng),準(zhǔn)確率低。我們依托于預(yù)訓(xùn)練大模型、小樣本學(xué)習(xí)等技術(shù),可以對(duì)這種數(shù)據(jù)量小的城市問(wèn)題進(jìn)行模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)。同時(shí)通過(guò)圖像生成等數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)把白天的圖像遷移成晚上,晴天的圖像遷移成雨霧等,這樣不僅提高了數(shù)據(jù)量?jī)?chǔ)備,而且還可以讓算法模型的準(zhǔn)確率提升50
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    需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)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(lèi) 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程
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    為了增強(qiáng)算法的處理問(wèn)題的能力,對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化是必不可少的。算法優(yōu)化一般是對(duì)算法結(jié)構(gòu)和收斂進(jìn)行優(yōu)化。 本算法雖然包括眾多應(yīng)答器的場(chǎng)景,在實(shí)際使用中,也有可能會(huì)存在誤報(bào)場(chǎng)景,針對(duì)誤報(bào)場(chǎng)景,算法可以提供定制優(yōu)化服務(wù),針對(duì)特定場(chǎng)景進(jìn)行算法的定制,保證檢測(cè)的準(zhǔn)確率。 商品直達(dá):<<應(yīng)答器異位檢測(cè)>> 交通物流解決方案
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    易上手 提供多種預(yù)置模型,開(kāi)源模型想用就用。 模型超參自動(dòng)優(yōu)化,簡(jiǎn)單快速。 零代碼開(kāi)發(fā),簡(jiǎn)單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架,提升算法開(kāi)發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在線(xiàn)推理。 可生成在As
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    視頻監(jiān)控 視頻檢測(cè) 人工智能 機(jī)器視覺(jué) 商品介紹 電瓶車(chē)起火事件時(shí)有發(fā)生,為保證樓宇公共安全,禁止電瓶車(chē)進(jìn)入,該產(chǎn)品采用AI智能算法,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過(guò)深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)電瓶車(chē)檢測(cè)功能。 電梯內(nèi)電瓶車(chē)檢測(cè)商品介紹: 應(yīng)用場(chǎng)景: 隨著電瓶車(chē)越來(lái)越受歡迎,電瓶車(chē)起火事件也時(shí)有發(fā)生。特別當(dāng)電
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    go語(yǔ)言逆向技術(shù)之---恢復(fù)函數(shù)名稱(chēng)算法 go語(yǔ)言逆向技術(shù)之---恢復(fù)函數(shù)名稱(chēng)算法 時(shí)間:2021-12-06 10:48:50 【摘要】 在對(duì)程序做安全審計(jì)、漏洞檢測(cè)時(shí),通常都需要對(duì)程序做逆向分析,本文在沒(méi)有符號(hào)表的情況下,提出了一種恢復(fù)函數(shù)名稱(chēng)的算法,方便對(duì)go語(yǔ)言二進(jìn)制文件進(jìn)行逆向分析,提升分析效率。
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    圖像聲音語(yǔ)音語(yǔ)義識(shí)別、大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化、生活服務(wù)、企業(yè)服務(wù)、人機(jī)交互、算法模型等人工智能產(chǎn)品。 人工智能市場(chǎng)介紹: 匯聚優(yōu)質(zhì)的人工智能服務(wù)提供商,提供豐富的人工智能解決方案、應(yīng)用、API及算法模型。接入方便,易于上手,助力用戶(hù)業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)快速上線(xiàn)。并且能快速部署、接入、調(diào)用相關(guān)應(yīng)用,方便地購(gòu)買(mǎi)和使用算法模型。幫
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    易上手 提供多種預(yù)置模型,開(kāi)源模型想用就用。 模型超參自動(dòng)優(yōu)化,簡(jiǎn)單快速。 零代碼開(kāi)發(fā),簡(jiǎn)單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架,提升算法開(kāi)發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在線(xiàn)推理。 可生成在As
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    服務(wù)。具體而言,華為云通用AI解決方案的特點(diǎn)如下: 1. 超高性能:華為云通用AI解決方案采用了先進(jìn)的自研深度學(xué)習(xí)算法,結(jié)合億萬(wàn)級(jí)海量標(biāo)注數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練,針對(duì)各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景優(yōu)化,使得各項(xiàng)服務(wù)的準(zhǔn)確率和速度都達(dá)到了業(yè)界領(lǐng)先水平。 2. 簡(jiǎn)單易用:華為云通用AI解決方案提供了簡(jiǎn)單明了的應(yīng)
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    數(shù)分析 算法預(yù)集成 專(zhuān)業(yè)預(yù)測(cè)性算法支持,預(yù)集成工業(yè)領(lǐng)域典型算法,如決策樹(shù),分類(lèi),聚類(lèi),回歸,異常檢測(cè)等算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出,可加載到規(guī)則引擎,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警 生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料數(shù)據(jù),對(duì)生產(chǎn)所需物料進(jìn)行準(zhǔn)確分析預(yù)估,降低倉(cāng)儲(chǔ)周期,提升效率 優(yōu)勢(shì) 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)界
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    定制 語(yǔ)音識(shí)別 ,基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),提供針對(duì)特定領(lǐng)域優(yōu)化的語(yǔ)音識(shí)別能力,并可自定義語(yǔ)言模型??筛鶕?jù)客戶(hù)特定需求深度定制,提升產(chǎn)品的人機(jī)交互體驗(yàn)。 產(chǎn)品特性 高識(shí)別率 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),對(duì)特定領(lǐng)域場(chǎng)景和語(yǔ)料進(jìn)行優(yōu)化,語(yǔ)音識(shí)別率達(dá)到業(yè)界領(lǐng)先 前沿技術(shù) 使用工業(yè)界成熟的算法,結(jié)合語(yǔ)音識(shí)別學(xué)術(shù)
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    AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)
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    支持發(fā)票基礎(chǔ)信息、車(chē)輛信息等多項(xiàng)字段自動(dòng)識(shí)別和結(jié)構(gòu)化提取 簽名和蓋章自動(dòng)檢測(cè) 支持合同簽名與蓋章區(qū)域檢測(cè),提升合規(guī)審核效率 識(shí)別精度高 采用先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,優(yōu)化業(yè)務(wù)場(chǎng)景,文字識(shí)別精度高 3.醫(yī)療保險(xiǎn) 自動(dòng)識(shí)別醫(yī)療單據(jù)藥品明細(xì)、年齡、性別等關(guān)鍵字段并錄入系統(tǒng),結(jié)合身份證、銀行卡 OCR ,快速完成保險(xiǎn)理賠業(yè)務(wù)
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    IoT設(shè)備的結(jié)合。 另外,目前深度學(xué)習(xí)雖然可以在很多領(lǐng)域超越傳統(tǒng)算法,不過(guò)真正用到實(shí)際產(chǎn)品中卻要面臨計(jì)算量大,內(nèi)存占用高,算法延時(shí)長(zhǎng)的問(wèn)題,而IoT設(shè)備又往往有算力低、內(nèi)存小及實(shí)時(shí)性要求高的特點(diǎn)。因此針對(duì)IoT資源受限的問(wèn)題,AI模型的壓縮及性能優(yōu)化是AI模型在部署過(guò)程中必須解決的難點(diǎn)。
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