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- 鐵路人流量預(yù)測基于深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時間：2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機器學(xué)習(xí)的一種，機器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特來自：百科
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華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識，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) 時間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、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
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從MindSpore手寫數(shù)字識別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。語音識別、自動 機器翻譯 、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個來自：百科![]()
類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(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![]()
華為云計算 云知識 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) 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領(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![]()
華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)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融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
、自動機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 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![]()
用于離散值的預(yù)測，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，可自動選擇多個分類模型并基于動態(tài)圖算法進行融合，來提升預(yù)測性能 時間序列預(yù)測 利用過去數(shù)據(jù)預(yù)測未來趨勢；可基于時間維度進行自動任務(wù)理解和輔助特征工程，來提升時間序列類任務(wù)的精度 異常檢測 用于預(yù)測數(shù)據(jù)集中的異常數(shù)據(jù)點；可通過學(xué)習(xí)正常數(shù)據(jù)的來自：專題![]()
狀態(tài)，自動檢測異常狀態(tài)，立即報警。 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)答器異位檢測算法針對鐵路沿線的應(yīng)答器放置狀態(tài)進行檢測，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)，基于開源yolo算法進行深度定制，訓(xùn)練應(yīng)答器放置狀態(tài)的算法模型，將模型通過轉(zhuǎn)換后，移植到SDC。來自：云商店![]()
邊緣人臉提?。悍治鲞吘壒?jié)點上的RTSP視頻流，識別其中的人臉并輸出圖片。 人流量統(tǒng)計： 云上人流量統(tǒng)計：分析華為云上的視頻文件或VIS視頻流，檢測穿過自定義線與區(qū)域的人流量以及視頻幀中的熱點分布信息。 邊緣人流量統(tǒng)計：分析邊緣節(jié)點上的RTSP視頻流，檢測穿過自定義線與區(qū)域的人流量以及視頻幀中的熱點分布信息。 車輛識別：來自：百科![]()
云知識 數(shù)碼大方&華為云共建焦作鐵路電纜CAXA PLM示范應(yīng)用 數(shù)碼大方&華為云共建焦作鐵路電纜CAXA PLM示范應(yīng)用 時間：2022-12-15 21:01:04 行業(yè)解決方案 用戶案例 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng) 近日，焦作市鐵路電纜有限公司（以下簡稱“焦作鐵路電纜”）CAXA PLM項目啟來自：云商店![]()
對媒體視頻中的公眾人物進行分析，準(zhǔn)確識別視頻中出現(xiàn)的政治人物、影視明星等名人 優(yōu)勢 簡單易用 操作簡單，輸入視頻即可得到人物分析結(jié)果 準(zhǔn)確識別 基于深度學(xué)習(xí)的 人臉識別 ，自動識別視頻中出現(xiàn)的政治人物、影視明星等名人 快速高效 適用于多種視頻編碼格式，快速分析視頻人物，提高用戶瀏覽效率 建議搭配使用來自：百科![]()
的結(jié)果通常是一個或多個機器學(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、評價等結(jié)果。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn等，大量的開發(fā)者基于主流AI引擎，開發(fā)并訓(xùn)練其業(yè)務(wù)所需的模型。來自：百科![]()
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)將來是否會發(fā)生故障，何時發(fā)生故障，發(fā)生故障類型，可以提升服務(wù)運維效率，降低設(shè)備非計劃停機時間，節(jié)約現(xiàn)場服務(wù)人力成本 優(yōu)勢 多種參數(shù)靈活接入 基于歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)、設(shè)備來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于ModelArts實現(xiàn)人臉識別 基于ModelArts實現(xiàn)人臉識別 時間：2020-12-02 11:19:20 本實驗指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺對預(yù)置的模型進行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建人臉識別應(yīng)用。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于ModelArts學(xué)習(xí)Python正則表達式、多線程執(zhí)行任務(wù)和Python魔法方法的使用 基于ModelArts學(xué)習(xí)Python正則表達式、多線程執(zhí)行任務(wù)和Python魔法方法的使用 時間：2021-01-11 14:35:43 相信很多小伙伴體驗沙箱實驗來自：百科![]()
支持人物、才藝、服飾風(fēng)格、質(zhì)量等視頻場景和內(nèi)容的個性化定制與分類識別 多維分析 從聲音、動作、圖像、文字等多維度分析視頻，多方位深度理解視頻內(nèi)容，輸出結(jié)果更加專業(yè) 應(yīng)用場景 視頻動作識別 基于對視頻的前后幀信息、光流運動信息分析、場景內(nèi)容信息識別等分析，檢測和識別視頻動作。 監(jiān)控管理 對商超或園區(qū)內(nèi)來自：百科
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