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- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)算法 內(nèi)容精選 換一換
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圖像識別 ( Image Recognition ),基于深度學(xué)習(xí)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(shù)?;?span style='color:#C7000B'>深度學(xué)習(xí)技術(shù),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,打造智能化業(yè)務(wù)系統(tǒng),提升業(yè)務(wù)效率。來自:百科
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)算法 相關(guān)內(nèi)容
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針對多種數(shù)據(jù)源提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)探索,快速發(fā)現(xiàn)有價值數(shù)據(jù) 多種算法內(nèi)置 基于已有時間序列算法,對產(chǎn)品缺陷進行預(yù)測,挖掘須重點關(guān)注質(zhì)量的產(chǎn)品 專業(yè) 數(shù)據(jù)倉庫 專業(yè)數(shù)倉支持設(shè)計應(yīng)用多維分析,快速響應(yīng) 智能設(shè)備維護 預(yù)測性維護,根據(jù)系統(tǒng)過去和現(xiàn)在的狀態(tài),采用時間序列預(yù)測、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測和回歸分析等預(yù)測推理方法,預(yù)測系統(tǒng)來自:百科
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別速度在業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位。 多種識別模式 支持多種實時語音轉(zhuǎn)寫模式,如流式識別、連續(xù)識別和實時識別模式,靈活適應(yīng)不同應(yīng)用場景。 定制化服務(wù) 可定制特定垂直領(lǐng)域的語言層模型,可識別更多專有詞匯和行業(yè)術(shù)語,進一步提高識別準確率。 語音識別 語音識別服務(wù)可以實現(xiàn)1分鐘以內(nèi)、不超過4MB來自:百科
實驗?zāi)繕伺c基本要求 本實驗主要介紹基于AI1型 彈性云服務(wù)器 完成黑白圖像上色應(yīng)用開發(fā),通過該實驗了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運行的一般過程和方法。 基本要求: 1. 對業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架(Caffe、TensorFlow等)有一定了解。 2. 具備一定的C++、Shell、Python腳本開發(fā)能力。來自:百科
是否支持aac格式的語音文件轉(zhuǎn)文字? 一句話識別 和錄音文件識別以及 實時語音識別 均可實現(xiàn) 語音轉(zhuǎn)文字 ,一句話識別支持aac格式,錄音文件識別和實時語音識別不支持aac格式。 錄音文件識別多久可以返回結(jié)果? 音頻轉(zhuǎn)寫時長受音頻時長和排隊任務(wù)數(shù)量影響,音頻時長和理論返回時間可參見表 音頻轉(zhuǎn)寫時長參考來自:專題
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