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  • 圖像主題模型 深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
  • 升業(yè)務(wù)效率。 內(nèi)容審核 -圖像 內(nèi)容審核-圖像有以下應(yīng)用場景: 視頻直播 在互動直播場景中,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(jìn)行預(yù)警。 場景優(yōu)勢如下: 準(zhǔn)確率高:基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測準(zhǔn)確率高。 響應(yīng)速度快:視頻直播響應(yīng)速度速度小于0
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    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(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù),利用計算機(jī)對圖像進(jìn)行分析和理解,以識別各種不同模式的目標(biāo)和對象的技術(shù)?;?span style='color:#C7000B'>深度學(xué)習(xí)技術(shù),可準(zhǔn)確識別圖像中的視覺內(nèi)容,提供多種
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  • 圖像主題模型 深度學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
  • 華為云計算 云知識 圖像標(biāo)簽 圖像標(biāo)簽 時間:2020-12-04 10:00:15 圖像的內(nèi)容標(biāo)簽缺乏,導(dǎo)致用戶檢索效率較低。圖像標(biāo)簽功能可準(zhǔn)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(jī)對圖像進(jìn)行分析和理解,以識別各種不同模式的目標(biāo)
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    華為云計算 云知識 內(nèi)容審核-圖像應(yīng)用場景 內(nèi)容審核-圖像應(yīng)用場景 時間:2020-09-15 16:28:30 內(nèi)容審核-圖像Moderation(Image),基于深度學(xué)習(xí)圖像智能審核方案,準(zhǔn)確識別圖片中的涉黃、涉政涉暴、涉政敏感人物、廣告、不良場景等內(nèi)容,識別快速準(zhǔn)確,幫助企業(yè)降低人力審核成本
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  • 圖像主題模型 深度學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
  • 代碼大模型的方案與應(yīng)用”的主題活動?;顒泳劢勾a大模型的起源、發(fā)展及優(yōu)勢,以及其在軟件研發(fā)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,旨在為學(xué)界與產(chǎn)業(yè)界提供一個交流與探討的平臺,共同推動軟件研發(fā)領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新。 活動期間,華為云 PaaS技術(shù)創(chuàng)新 Lab DevAI Lab負(fù)責(zé)人馬宇馳講述了代碼大模型的起源
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    pSeek等大模型能力,無需代碼即可搭建智能問答、任務(wù)處理等場景應(yīng)用,快速構(gòu)建對話機(jī)器人,開發(fā)效率提升80%。 靈活模型適配,兼顧性能與安全 自定義對接DeepSeek主流大模型,支持企業(yè)按需切換或私有化部署專屬模型,兼顧效果與數(shù)據(jù)安全。 擴(kuò)展連接器兼容第三方模型(如OpenAI
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    云知識 概念數(shù)據(jù)模型 概念數(shù)據(jù)模型 時間:2020-11-16 15:16:42 概念數(shù)據(jù)模型(Conceptual Data Model)是從用戶的視角,主要從業(yè)務(wù)流程、活動中涉及的主要業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)出發(fā),抽象出關(guān)鍵的業(yè)務(wù)實體,并描述這些實體間的關(guān)系。 數(shù)據(jù)庫概念模型實際上是現(xiàn)實世界
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    華為云計算 云知識 邏輯模型中的實體 邏輯模型中的實體 時間:2021-06-02 10:32:53 數(shù)據(jù)庫 根據(jù)實體的特點,邏輯模型中的實體劃分為兩類: 1. 獨立型實體(Independent Entity) 直角矩形表示; 不依賴于其他實體,可以獨立存在。 2. 依賴型實體(Dependent
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    AI-Native自治,管理智能高效 AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù),通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時,耗費時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟發(fā)
    來自:專題
    課程目標(biāo) 掌握圖像處理理論和應(yīng)用,具有圖像處理的相關(guān)編程和云上應(yīng)用能力。 課程大綱 第1章 計算機(jī)視覺概覽 第2章 數(shù)字圖像處理基礎(chǔ) 第3章 圖像預(yù)處理技術(shù) 第4章 圖像處理基本任務(wù) 第5章 特征提取與傳統(tǒng)圖像處理算法 第6章 深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第7章 圖像處理實驗 華為云開發(fā)者學(xué)堂
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    NVLink 32G顯存(GPU直通) 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計算、地震分析、計算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。 華北-北京四 可用區(qū)1 - 計算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink(GPU直通) 機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計算、地震分析、計算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。
    來自:百科
    等問題。 文本分析 通過關(guān)鍵詞提取、文本聚類、主題挖掘等算法模型,挖掘突發(fā)事件、公眾話題導(dǎo)向,進(jìn)行話題發(fā)現(xiàn)、趨勢發(fā)現(xiàn)等。多維度分析公眾情緒、熱點、趨勢、傳播途徑等,及時全面的掌握話題動態(tài)。 通過關(guān)鍵詞提取、文本聚類、主題挖掘等算法模型,挖掘突發(fā)事件、公眾話題導(dǎo)向,進(jìn)行話題發(fā)現(xiàn)、趨
    來自:專題
    華為云計算 云知識 什么是安全控制模型 什么是安全控制模型 時間:2021-07-01 15:13:21 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 安全管理 數(shù)據(jù)庫安全 服務(wù) 安全控制 在數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)的不同層次提供對有意和無意損害行為的安全防范,例如: 加密存取數(shù)據(jù) -> 有意非法活動 用戶身份驗證,限制操作權(quán)限
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    華為云計算 云知識 離線模型推理流程介紹 離線模型推理流程介紹 時間:2020-08-19 17:10:49 離線模型加載完成后,就可以實現(xiàn)模型的推理功能。在離線模型的生成和加載過程中,都沒有使用具體的待處理數(shù)據(jù),僅僅是通過軟件棧對模型中算子和計算流程實現(xiàn)了一種構(gòu)造、編排、優(yōu)化、
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    華為云計算 云知識 物理模型反范式處理 物理模型反范式處理 時間:2021-06-02 14:39:14 數(shù)據(jù)庫 反范式處理也叫非正則化處理,就是和范式化過程相反的過程和技術(shù)手段。也就是把模型從第三范式降級到第二范式,或者第一范式的過程。 從性能和應(yīng)用需求出發(fā),物理模型是以性能為出發(fā)點,
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    華為云計算 云知識 邏輯模型建設(shè)的方法 邏輯模型建設(shè)的方法 時間:2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫的邏輯模型時,應(yīng)當(dāng)按照以下流程展開: 1. 建立命名規(guī)則; 2. 按照設(shè)計流程設(shè)計邏輯數(shù)據(jù)模型; 3. 確定實體和屬性; 4. 確定實體與實體之間的關(guān)系;
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    需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程
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    為了普及AI技術(shù)知識,華為云賽事平臺舉辦了本次“云上先鋒”· AI主題賽。在本次比賽中,華為云AI大神將教你從0到1通關(guān)圖像識別!幫你實現(xiàn)當(dāng)下熱門的垃圾分類、自動駕駛技術(shù)! 【賽事簡介】 本次比賽為AI主題賽中的學(xué)習(xí)賽。選手可以使用圖像分類算法對常見的生活垃圾圖片進(jìn)行分類。我們將結(jié)合學(xué)習(xí)資料、直播+答疑的方式,帶領(lǐng)大
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    手把手教你玩轉(zhuǎn) 人臉識別 ,初探深度學(xué)習(xí)。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括:人臉識別原理、機(jī)器如何提取圖像的特征。 課程目標(biāo) 通過本課程學(xué)習(xí),了解機(jī)器學(xué)習(xí)的方法及快速掌握人臉識別應(yīng)用。 課程大綱 第1節(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)內(nèi)容回顧 第2節(jié) 機(jī)器是如何進(jìn)行圖像分類 第3節(jié) 圖像的特征提取 第4節(jié) 初探深度學(xué)習(xí) 第5節(jié)
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    AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊一元域名華為 云桌面 [免
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    ,特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集,讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架,更高效更易用,大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境,可部署為云端在線推理和批量推理,也可以直接部署到端和邊。 自動學(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力,通過
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