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  • 深度學習在圖像的應用 內(nèi)容精選 換一換
  • 征形成更抽象高層代表屬性類別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學習動機是建立模擬大腦分析學習神經(jīng)網(wǎng)絡,它模擬大腦機制來解釋說明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學習典型模型:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型、深度信任網(wǎng)絡模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡模型。 深度學習應用:計算機視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。
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    華為云計算 云知識 深度學習:IoT場景下AI應用與開發(fā) 深度學習:IoT場景下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融合場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺
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  • 深度學習在圖像的應用 相關(guān)內(nèi)容
  • 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)基本知識,其中包括深度學習發(fā)展歷程、深度學習神經(jīng) 網(wǎng)絡部件、深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡不同類型以及深度學習工程中常見問題。 目標學員
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    華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務。 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。 華為云官網(wǎng)立即注冊一元域名華為 云桌面
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  • 深度學習在圖像的應用 更多內(nèi)容
  • 深度學習。 課程目標 通過本課程學習,使學員了解如下知識: 1、高效結(jié)構(gòu)設(shè)計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡。 3、數(shù)據(jù)高效模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效深度學習背景 第2章 高效神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計 第3章 基于NAS輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡 第4章
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    云知識 基于深度學習算法語音識別 基于深度學習算法語音識別 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,讓使用者了解語音識別基本原理與實戰(zhàn)同時,更好了解人工智能相關(guān)內(nèi)容與應用。
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    更好訓練效果。 本次訓練所使用經(jīng)過數(shù)據(jù)增強圖片 基于深度學習識別方法 與傳統(tǒng)機器學習使用簡單模型執(zhí)行分類等任務不同,此次訓練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡作為訓練模型,即深度學習。深度學習通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡來提取特征,不同層輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡提取出不同尺度特征,上一層輸出
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    至超越了人類水平。本課程將介紹深度學習算法知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同深度學習模型。 課程目標 通過本課程學習,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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    經(jīng)驗,國際頂級會議和期刊上發(fā)表超過50篇論文,谷歌引用數(shù)1700,擅長大規(guī)模視覺識別、自動機器學習等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習發(fā)展前景及其面臨巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡基本單元組成和產(chǎn)生表達能力方式及復雜訓練過程。 課程目標 通過本課程學習,使學員:
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    Linux企業(yè)中應用介紹 Linux企業(yè)中應用介紹 時間:2021-02-26 17:23:04 操作系統(tǒng) Linux是一套免費使用和自由傳播類Unix操作系統(tǒng),是一個基于POSIX和UNIX多用戶、多任務、支持多線程和多CPU操作系統(tǒng)。Linux 能運行主要UNIX
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    Connect集團應用與數(shù)據(jù)集成上應用 ROMA Connect集團應用與數(shù)據(jù)集成上應用 時間:2020-09-21 15:19:48 集團企業(yè)完成子公司與集團總部之間、集團與外部合作伙伴之間集成面臨這些瓶頸: 地域差異 集團總部和集團子公司、合作伙伴所處地域不同,時區(qū)不同,降低了數(shù)據(jù)的時效性和可靠性。
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    場景下具有非常高準確率。 圖像識別采用最新技術(shù)海量數(shù)據(jù)中進行模型調(diào)優(yōu),服務泛化準確率高,新聞媒資、影視素材、綜藝娛樂、廣告推薦、攝影精修、教育等多種領(lǐng)域場景下具有非常高準確率。 快速定制 圖像識別針對客戶特定場景需求,提供可定制標簽服務。支持用戶自定義標簽,支持幫助用
    來自:專題
    海一,圖像標簽API服務器部署北京一,從 OBS 桶中讀取圖片會產(chǎn)生流量消耗和收取相應費用。 如何關(guān)閉已申請圖像識別服務? 服務開通后,已申請服務可在圖像識別服務控制臺“服務列表”頁面內(nèi)查看,如果不想再使用本服務,無需手動關(guān)閉,不調(diào)用即可。 未購買圖像識別服務套餐包情況下,調(diào)用服務將以按需計費的方式計費。
    來自:專題
    華為云計算 云知識 ROMA Connect工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)集成上應用 ROMA Connect工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)集成上應用 時間:2020-09-21 15:16:57 制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中有幾類典型問題: 難以集成設(shè)備數(shù)據(jù)與環(huán)境數(shù)據(jù) 多品牌、多種類生產(chǎn)設(shè)備要實現(xiàn)實時監(jiān)控管理,則設(shè)備數(shù)據(jù)與
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    以較低價格獲得高質(zhì)量商品,從而獲得更高滿意度。 由于我們成功降低了生產(chǎn)成本,這款商品性價比極高??蛻艨梢砸暂^低價格獲得高質(zhì)量商品,從而獲得更高滿意度。 RPA銀行應用 銀行卡OCR識別 產(chǎn)品介紹 銀行卡OCR識別:準確、穩(wěn)定可靠解決方案 如今數(shù)字化時代,銀
    來自:專題
    云知識 華為云專業(yè)服務客戶項目中應用 華為云專業(yè)服務客戶項目中應用 時間:2021-02-24 16:08:16 華為云專業(yè)服務用專業(yè)技能和經(jīng)驗補充客戶團隊,幫助客戶實現(xiàn)他們云上業(yè)務成功。華為云專業(yè)服務由華為云各產(chǎn)品專家和合作伙伴專家組成,幫助客戶使用華為云時實現(xiàn)預期業(yè)務成果。
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    相同或相似圖像搜索。 圖片搜索 商品圖片搜索 商品圖片搜索將用戶拍攝圖片在商品庫中搜索,找到同款或相似的商品,進行商品銷售或者相關(guān)商品推薦。服務支持秒級響應億級規(guī)模圖像搜索,支持實時更新數(shù)據(jù)。商品圖片搜索服務省去了繁瑣文字描述,簡化了商品搜索流程,大大提高了用戶購物體驗。 圖1商品圖片搜索示意圖
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    在建筑施工現(xiàn)場,基于定制化圖像識別目標檢測系統(tǒng),可實時監(jiān)測現(xiàn)場人員是否佩戴安全帽,以降低安全風險。 圖3目標檢測場景 圖像搜索 基于圖像標簽圖像搜索技術(shù),不管用戶輸入關(guān)鍵字,還是輸入一張圖像,都可以快速搜索到想要圖像。 圖4圖像搜索場景 翻拍識別 目前只支持華為云系列商品條形碼翻拍識別,
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    結(jié)合我們P1實例進行加速一些處理。處理完了過后,因為像這樣石油油氣行業(yè),它各個研究所是全球各地,它需要一些配合。這時候基于這樣圖形,工作站或者說是桌面云這樣辦公系統(tǒng),就能提供一些工作交付,能把你異地之間一些協(xié)同辦公給聯(lián)系起來,而且把這個數(shù)據(jù)還是公有云上,不用
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    云知識 圖像處理理論、應用與實驗 圖像處理理論、應用與實驗 時間:2020-12-16 09:19:27 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。計算機視覺是深度學習領(lǐng)域最熱門研究領(lǐng)域之一,它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實際作用應用,包括 人臉識別 、圖像檢測、
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    不合規(guī)圖片的識別和處理是用戶原創(chuàng)內(nèi)容(UGC)類網(wǎng)站重點工作,基于 內(nèi)容審核 ,可以識別并預警用戶上傳不合規(guī)圖片,幫助客戶快速定位處理,降低業(yè)務違規(guī)風險 優(yōu)勢 準確率高 基于改進深度學習算法,檢測準確率高 處理速度快 基于大規(guī)模GPU集群,快速識別敏感信息 內(nèi)容審核 Moderation 內(nèi)容審核(Content
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