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- 深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)物體體積 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)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(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)物體體積 相關(guān)內(nèi)容
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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)物體體積 更多內(nèi)容
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類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)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(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)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(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)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(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
單個(gè)貨物重量 2.7.單品體積：必填 單個(gè)貨物體積 2.8.單品貨值：?jiǎn)蝹€(gè)物料貨值，（涉及購買貨物運(yùn)輸險(xiǎn)的必輸） 2.9.貨物數(shù)量：必填 貨物總數(shù)量，若訂單中某些貨物以重量為標(biāo)準(zhǔn)，則重量與數(shù)量為1比1的比例關(guān)系（如三十噸潤(rùn)滑油，潤(rùn)滑油業(yè)務(wù)不能計(jì)算單個(gè)包裝的貨物重量，體積，且托運(yùn)單直接談噸來自：云商店![]()
盤古預(yù)測(cè)大模型產(chǎn)品功能 回歸預(yù)測(cè) 用于連續(xù)值預(yù)測(cè)，可自動(dòng)進(jìn)行任務(wù)理解，分析選擇最適合的回歸模型集合，并融合多個(gè)模型來提升回歸預(yù)測(cè)精度 分類預(yù)測(cè) 用于離散值的預(yù)測(cè)，如：不同類別或標(biāo)簽；基于任務(wù)理解和模型選擇推薦能力，可自動(dòng)選擇多個(gè)分類模型并基于動(dòng)態(tài)圖算法進(jìn)行融合，來提升預(yù)測(cè)性能 時(shí)間序列預(yù)測(cè)來自：專題![]()
Recognition），基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺內(nèi)容，提供多種物體、場(chǎng)景和概念標(biāo)簽，具備目標(biāo)檢測(cè)和屬性識(shí)別等能力，幫助客戶準(zhǔn)確識(shí)別和理解圖像內(nèi)容 圖像識(shí)別 （ Image Recognition ），基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺內(nèi)容，提供多種物體、場(chǎng)景和概念標(biāo)簽，具來自：專題![]()
。 圖像標(biāo)簽 可識(shí)別三千多種物體以及兩萬多種場(chǎng)景和概念標(biāo)簽，一個(gè)圖像可包含多個(gè)標(biāo)簽內(nèi)容，語義內(nèi)容非常豐富。更智能、準(zhǔn)確的理解圖像內(nèi)容，讓智能相冊(cè)管理、照片檢索和分類、基于場(chǎng)景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準(zhǔn)確。 圖1圖像標(biāo)簽示例圖 名人識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖片內(nèi)容進(jìn)行檢來自：百科![]()
技術(shù)及深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)人員的精確檢測(cè)跟蹤，實(shí)現(xiàn)對(duì)人體倒地檢測(cè)分析檢測(cè)。 商品介紹 針對(duì)出現(xiàn)在視頻畫面中特定區(qū)域的人員進(jìn)行倒地檢測(cè)，算法采用機(jī)器視覺圖像感知技術(shù)，通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)及深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)人員的精確檢測(cè)、跟蹤，實(shí)現(xiàn)對(duì)人體倒地檢測(cè)分析檢測(cè)，智能分析精確區(qū)分人和干擾物體，如其他移動(dòng)物體。來自：云商店![]()
便利。 華為云圖像識(shí)別 Image 是一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的服務(wù)，能夠準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺內(nèi)容，提供多種物體、場(chǎng)景和概念標(biāo)簽，具備目標(biāo)檢測(cè)和屬性識(shí)別等能力，幫助客戶準(zhǔn)確識(shí)別和理解圖像內(nèi)容1。它廣泛用于圖像自動(dòng)打標(biāo)簽、圖像分類、特定物體檢測(cè)、基于圖像內(nèi)容的推薦等場(chǎng)景2。 華為云圖像來自：百科![]()
治療。 單病例量化結(jié)果秒級(jí)輸出，AI+醫(yī)生復(fù)核總體效率是純?nèi)斯ち炕u(píng)估速度的數(shù)十倍。 病灶區(qū)域分割DICE（預(yù)測(cè)病灶和真實(shí)病灶的重合度）及AVD（預(yù)測(cè)病灶體積與真實(shí)病灶體積誤差）指標(biāo)業(yè)界領(lǐng)先，與醫(yī)生用手工精準(zhǔn)勾勒的結(jié)果高度一致。 神農(nóng)項(xiàng)目在線平臺(tái) “神農(nóng)項(xiàng)目”在線平臺(tái)可以輔助醫(yī)生來自：百科![]()
中數(shù)百種場(chǎng)景、上千種通用物體及其屬性。讓智能相冊(cè)管理、照片檢索和分類、基于場(chǎng)景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加直觀。使用時(shí)用戶發(fā)送待處理圖片，返回圖片標(biāo)簽內(nèi)容及相應(yīng)置信度。 圖像識(shí)別 Image 圖像識(shí)別（Image Recognition），基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的來自：百科![]()
全流程 AI開發(fā)平臺(tái) 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(cè) 第4章 AI進(jìn)階篇階段總結(jié)直播&問題答疑 AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training來自：百科![]()
課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、熟練使用華為云ModelArts一站式AI開發(fā)平臺(tái)； 2、系統(tǒng)、完整地了解多項(xiàng)AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)； 3、學(xué)習(xí)多項(xiàng)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(dòng)手優(yōu)化模型； 課程大綱 第1章 圖像分類 第2章 物體檢測(cè) 第3章 圖像分割來自：百科![]()
4、AI學(xué)習(xí)型架構(gòu) 華為云 CDN 走在時(shí)代前沿，自主研發(fā)智能緩存技術(shù)，將智能化算法引入CDN調(diào)度的核心服務(wù)之中，通過AI機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)、多參數(shù)智能規(guī)劃等算法和模型實(shí)現(xiàn)了CDN最優(yōu)效用，可以對(duì)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)輸產(chǎn)生的成本進(jìn)行智能化評(píng)估，通過時(shí)變路由技術(shù)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)測(cè)量、規(guī)律分析、網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)等功能，完成CDN最優(yōu)路徑傳輸。來自：百科
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