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- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 深度學(xué)習(xí)算法 內(nèi)容精選 換一換
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體驗(yàn) 優(yōu)勢(shì) 準(zhǔn)確率高 基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測(cè)準(zhǔn)確率高 快速迭代 持續(xù)快速的迭代文本詞庫(kù)，及時(shí)識(shí)別新型不合規(guī)內(nèi)容 注冊(cè)昵稱(chēng)審核 對(duì)網(wǎng)站的用戶(hù)注冊(cè)信息進(jìn)行智能審核，過(guò)濾包含廣告、反動(dòng)、涉黃等內(nèi)容的用戶(hù)昵稱(chēng) 優(yōu)勢(shì) 準(zhǔn)確率高 基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測(cè)準(zhǔn)確率高 海量詞庫(kù) 內(nèi)置海量詞庫(kù)，支持各種匹配規(guī)則來(lái)自：百科區(qū)域的人員進(jìn)行倒地檢測(cè)，算法采用機(jī)器視覺(jué)圖像感知技術(shù)，通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(huà)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(jué)圖像感知技術(shù)，通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)及深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)人員的精確檢測(cè)、來(lái)自：云商店
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能平臺(tái)Mordelarts開(kāi)發(fā)、迭代、發(fā)布和變現(xiàn)算法，模型。 人工智能市場(chǎng)的商品有： 藝賽旗機(jī)器人流程自動(dòng)化軟件 IS-RPA AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)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T來(lái)自：云商店SIS以開(kāi)放API的方式提供給用戶(hù)，您可以參考《快速入門(mén)》學(xué)習(xí)并使用SIS服務(wù)。 使用方式 如果您是一個(gè)開(kāi)發(fā)工程師，熟悉代碼編寫(xiě)，想要直接調(diào)用SIS的API或SDK使用服務(wù)，您可以參考《API參考》或《SDK參考》獲取詳情。 由淺入深學(xué)習(xí) 您可以參考成長(zhǎng)地圖，由淺入深學(xué)習(xí)使用SIS。 錄音轉(zhuǎn)文字 -文字轉(zhuǎn)換語(yǔ)音來(lái)自：專(zhuān)題
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若檢測(cè)到地面上有包裹或者貨物,可立即報(bào)警并通知現(xiàn)場(chǎng)人員,得到及時(shí)處理。 商品介紹 算法針對(duì)物流中心貨物遺撒進(jìn)行檢測(cè)，判斷分揀循環(huán)線周邊地上是否出現(xiàn)遺撒包裹。采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，基于開(kāi)源yolo算法進(jìn)行深度定制，貨物是否被遺撒的算法模型，將模型通過(guò)轉(zhuǎn)換后，移植到SDC。 售后服務(wù)范圍 服務(wù)時(shí)間：7*12小時(shí)來(lái)自：云商店![]()
想選擇。 機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)算資源，其中訓(xùn)練過(guò)程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過(guò)程則希望極低的時(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中，F(xiàn)PGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗、和低時(shí)延等優(yōu)勢(shì)，可針對(duì)不同算法動(dòng)態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路，滿(mǎn)足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計(jì)算和極來(lái)自：百科![]()
業(yè)。 漂浮物識(shí)別算法：對(duì)水面上出現(xiàn)的漂浮物（塑料泡沫，垃圾袋，河道漂浮植被等）進(jìn)行監(jiān)測(cè)，實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的上報(bào)監(jiān)測(cè)結(jié)果，并保存相關(guān)信息，方便事后查詢(xún)管理。 商品鏈接：排水口排水識(shí)別算法；倍特威視 華為好望商城 云市場(chǎng)商品 華為好望商城 排水口排水識(shí)別算法 基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)智能視頻物來(lái)自：云商店![]()
Engine）提供了昇騰AI處理器自定義算子開(kāi)發(fā)能力，通過(guò)TBE提供的API和自定義算子編程開(kāi)發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開(kāi)發(fā)。 TBE的重要概念之一為NPU，即Neural-network Processing Unit，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器。 在維基百科中，NPU這個(gè)詞條被直接指向了“人工智能加速器”，釋義是這樣的：來(lái)自：百科![]()
檢測(cè)異常狀態(tài)，立即報(bào)警。 該算法保證鐵路線路應(yīng)答器的正常工作，保障了鐵路交通的安全。應(yīng)答器異位檢測(cè)算法針對(duì)鐵路沿線的應(yīng)答器放置狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)，判斷應(yīng)答器放置狀態(tài)是否符合規(guī)定要求。采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，基于開(kāi)源yolo算法進(jìn)行深度定制，訓(xùn)練應(yīng)答器放置狀態(tài)的算法模型，將模型通過(guò)轉(zhuǎn)換后，移植到SDC。來(lái)自：云商店![]()
0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學(xué)習(xí)框架、深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢(shì)并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來(lái)會(huì)結(jié)合代碼詳細(xì)講解TensorFlow 2的基 礎(chǔ)操作與常用模塊的使用。最后將通過(guò)基于TensorFlow的MNIST手寫(xiě)體數(shù)字的實(shí) 驗(yàn)，加深地對(duì)深度學(xué)習(xí)建模流程的理解與熟悉度。來(lái)自：百科![]()
程。 開(kāi)放的生態(tài)：用戶(hù)間快速共享、交易。 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)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、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶(hù)快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。來(lái)自：百科![]()
個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中，得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。 ModelArts模型訓(xùn)練，俗稱(chēng)“建模”，指通過(guò)分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
視頻分析 第7章 自然語(yǔ)言處理 第8章 語(yǔ)音識(shí)別 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)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、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶(hù)快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。來(lái)自：百科![]()
I應(yīng)用場(chǎng)景及技術(shù)如何落地。 課程簡(jiǎn)介 本課程將從算法和算力兩個(gè)維度對(duì)人工智能的能與不能展開(kāi)分析和討論。。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解： 1.人工智能的邊界與應(yīng)用場(chǎng)景。 2.人工智能歷史及發(fā)展方向。 課程大綱 第1章 算法：人工智能的能與不能 第2章 算力：從CPU，GPU到NPU來(lái)自：百科![]()
。這就意味著，開(kāi)發(fā)者還得有一套對(duì)應(yīng)的推理框架才能真正實(shí)現(xiàn)AI與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資源受限來(lái)自：百科![]()
于大規(guī)模工程機(jī)械車(chē)輛圖片數(shù)據(jù)檢測(cè)訓(xùn)練，將算法加載到攝像機(jī)內(nèi)部。 利用深度學(xué)習(xí)能力進(jìn)行模型訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)了對(duì)工程機(jī)械車(chē)輛的檢測(cè)，從視頻目標(biāo)分割和特征提取兩個(gè)方面進(jìn)行算法優(yōu)化，提高運(yùn)算效率，增強(qiáng)適用性，完成對(duì)工程車(chē)輛類(lèi)型的檢測(cè)，工程車(chē)輛智能檢測(cè)算法可檢測(cè)的工程車(chē)輛類(lèi)型有：運(yùn)輸車(chē)、吊車(chē)、混來(lái)自：云商店![]()
薦能力，可自動(dòng)選擇多個(gè)分類(lèi)模型并基于動(dòng)態(tài)圖算法進(jìn)行融合，來(lái)提升預(yù)測(cè)性能 時(shí)間序列預(yù)測(cè) 利用過(guò)去數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)；可基于時(shí)間維度進(jìn)行自動(dòng)任務(wù)理解和輔助特征工程，來(lái)提升時(shí)間序列類(lèi)任務(wù)的精度 異常檢測(cè) 用于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集中的異常數(shù)據(jù)點(diǎn)；可通過(guò)學(xué)習(xí)正常數(shù)據(jù)的特征分布規(guī)律來(lái)建立基準(zhǔn)模型，可融合來(lái)自：專(zhuān)題![]()
實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實(shí)驗(yàn)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(kāi)發(fā)，通過(guò)該實(shí)驗(yàn)了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運(yùn)行的一般過(guò)程和方法。 基本要求： 1. 對(duì)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(kāi)發(fā)能力。來(lái)自：百科![]()
每個(gè)獨(dú)立的處理任務(wù)都配有專(zhuān)用的芯片部分，能在不受其它邏輯塊的影響下自主運(yùn)作。 FPGA實(shí)例應(yīng)用場(chǎng)景包含基因計(jì)算、金融分析、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、加解密等，例如FPGA針對(duì)特定算法，如快速傅里葉變換，基因序列比對(duì)算法(Smith-Waterman)，實(shí)現(xiàn)快速計(jì)算，納秒級(jí)延時(shí)，提升計(jì)算性能。 FPGA加速云服務(wù)器技術(shù)規(guī)格特點(diǎn)如下：來(lái)自：百科![]()
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)來(lái)自：百科![]()
實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別 、錄音文件識(shí)別有如下優(yōu)勢(shì)： 識(shí)別準(zhǔn)確率高：采用最新一代語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks，簡(jiǎn)稱(chēng)DNN）技術(shù)，大大提高了抗噪性能，使識(shí)別準(zhǔn)確率顯著提升。 識(shí)別速度快：把語(yǔ)言模型、詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個(gè)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)在工程上進(jìn)行了大量的優(yōu)化，大幅提升解碼速度，使識(shí)別速度在業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位。來(lái)自：專(zhuān)題
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