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  • 深度學習在醫(yī)學圖像 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)絡的部件、深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡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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  • 深度學習在醫(yī)學圖像 相關內(nèi)容
  • 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、應用場景,著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。
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    域比較狹窄,實用性有限,但是它基礎上發(fā)展起來的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等計算機視覺技術早已應用在更為復雜的任務中,因此,手寫數(shù)字識別也成為計算機視覺領域衡量算法表現(xiàn)的一個基準任務。所以,通過這一實踐場景來了解神經(jīng)網(wǎng)絡開發(fā)和訓練,可謂再好不過了。如何使用深度學習框架MindSpore進行模型
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  • 深度學習在醫(yī)學圖像 更多內(nèi)容
  • AI技術領域課程--深度學習 AI技術領域課程--深度學習 時間:2020-12-15 15:23:12 深度學習是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡為架構(gòu),對數(shù)據(jù)進行表征學習的算法。目前,圖像 語音識別 、自然語言處理、強化學習等許多技術領域中,深度學習獲得了廣泛的應用,并且某些問題上已經(jīng)達到
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    值。 課程簡介 為了解決真實世界中的問題,我們的深度學習算法需要巨量的數(shù)據(jù),同時也需要機器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力,現(xiàn)實世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡需要平衡效率和能耗以及成本的關系。本課程介紹了能耗高效的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習,使學員了解如下知識: 1、高效的結(jié)構(gòu)設計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡。
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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內(nèi)容與應用。
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    華為云計算 云知識 深度學習:IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習:IoT場景下的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兩大技術方向,向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺
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    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)絡的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習,使學員:
    來自:百科
    優(yōu)化了錯誤的操作;7、BPM系統(tǒng)單個項目通過工作流時密切跟蹤它們。 BPM系統(tǒng)可以給企業(yè)帶來哪些價值? 提高工作效率。 更高效的流程可以提高員工的工作效率,您可以使用工作場所分析軟件來評估績效指標。更快地從中受益。 改進 IT 流程可能會影響企業(yè)中開發(fā)和部署軟件應用程序的速度。提高質(zhì)量。
    來自:專題
    融合計算機視覺、自然語言處理和多模態(tài)技術,對輸入圖像進行畫面內(nèi)容描述。 圖像主體識別 利用后臺算法來檢測圖像中的主體內(nèi)容,識別主體內(nèi)容的坐標信息。 圖像識別產(chǎn)品優(yōu)勢 高識別準確率 圖像識別采用最新技術海量數(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、教育等多種領域場景下具有非常高的準確率。
    來自:專題
    圖像識別服務采用最新技術在海量數(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、教育等多種領域場景下具有非常高的準確率。 圖像識別服務采用最新技術海量數(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、教育等多種領域場景下具有非常高的準確率。
    來自:專題
    華為云計算 云知識 圖像標簽優(yōu)勢 圖像標簽優(yōu)勢 時間:2020-09-17 10:12:06 圖像標簽(Image Tagging),基于深度學習技術,可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 產(chǎn)品優(yōu)勢 識別準確
    來自:百科
    華為云計算 云知識 圖像識別服務 圖像識別服務 時間:2020-12-16 11:26:03 圖像識別( Image Recognition ),基于深度學習技術,可準確識別圖像中的視覺內(nèi)容,提供數(shù)萬種物體、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。 課程簡介
    來自:百科
    。 應用場景 內(nèi)容審核 -圖像 內(nèi)容審核-圖像有以下應用場景: 視頻直播 互動直播場景中,成千上萬個房間并發(fā)直播,人工審核直播內(nèi)容幾乎不可能。基于圖像審核能力,可對所有房間內(nèi)容實時監(jiān)控,識別可疑房間并進行預警。 場景優(yōu)勢如下: 準確率高:基于改進的深度學習算法,檢測準確率高。 響應速度快:視頻直播響應速度速度小于0
    來自:百科
    助企業(yè)降低人力審核成本 視頻直播 互動直播場景中,成千上萬個房間并發(fā)直播,人工審核直播內(nèi)容幾乎不可能?;?span style='color:#C7000B'>圖像檢測能力,可對所有房間內(nèi)容實時監(jiān)控,識別可疑房間并進行預警 優(yōu)勢 準確率高 基于改進的深度學習算法,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 在線商城
    來自:百科
    升業(yè)務效率。 內(nèi)容審核-圖像 內(nèi)容審核-圖像有以下應用場景: 視頻直播 互動直播場景中,成千上萬個房間并發(fā)直播,人工審核直播內(nèi)容幾乎不可能?;?span style='color:#C7000B'>圖像審核能力,可對所有房間內(nèi)容實時監(jiān)控,識別可疑房間并進行預警。 場景優(yōu)勢如下: 準確率高:基于改進的深度學習算法,檢測準確率高。 響應速度快:視頻直播響應速度速度小于0
    來自:百科
    華為云計算 云知識 什么是圖像識別 什么是圖像識別 時間:2020-09-17 10:01:59 圖像識別(Image Recognition),是指利用計算機對圖像進行分析和理解,以識別各種不同模式的目標和對象的技術,包括圖像標簽,名人識別等。 圖像識別以開放API(Application
    來自:百科
    該實驗旨在指導用戶短時間內(nèi)熟悉并掌握故障識別與根因定位服務使用方式。 使用昇騰 彈性云服務器 實現(xiàn)黑白圖像上色應用(C++) 本實驗主要介紹基于AI1型服務器的黑白圖像上色項目,并部署AI1型服務器上執(zhí)行的方法。 基于昇騰彈性云服務器的人工智能應用開發(fā)實驗(Python) 實驗配置
    來自:專題
    華為云計算 云知識 圖像識別 圖像識別 時間:2020-10-30 15:12:04 圖像識別(Image Recognition),基于深度學習和大數(shù)據(jù),利用計算機對圖像進行分析和理解,以識別各種不同模式的目標和對象的技術?;?span style='color:#C7000B'>深度學習技術,可準確識別圖像中的視覺內(nèi)容,提供多種
    來自:百科
    華為云計算 云知識 圖像標簽 圖像標簽 時間:2020-12-04 10:00:15 圖像的內(nèi)容標簽缺乏,導致用戶檢索效率較低。圖像標簽功能可準確識別圖像內(nèi)容,提高檢索效率和精度,從而使得個性化推薦、內(nèi)容檢索和分發(fā)更為有效。利用計算機對圖像進行分析和理解,以識別各種不同模式的目標
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