- arm神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 內(nèi)容精選 換一換
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針對高層住宅、商業(yè)樓宇,為了禁止電瓶車進(jìn)入,減小因?yàn)殡娖寇嚻鸹饘?dǎo)致的火災(zāi)風(fēng)險,本算法通過實(shí)時監(jiān)測電梯內(nèi)的攝像頭畫面,方便樓宇管理人員及時發(fā)現(xiàn)電瓶車,提高管理效率。 核心功能: 單點(diǎn)抓拍、攝像頭獨(dú)立抓拍、電瓶車檢測、抓拍檢測電梯內(nèi)的電瓶車; 產(chǎn)品特點(diǎn): 本算法使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過使用大量實(shí)際場景圖片訓(xùn)練得到的模來自:云商店標(biāo)簽 視頻 OCR 識別視頻中出現(xiàn)的文字內(nèi)容,包括字幕、彈幕、以及部分自然場景文字和藝術(shù)字等 產(chǎn)品優(yōu)勢 識別準(zhǔn)確 采用標(biāo)簽排序?qū)W習(xí)算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,識別精度高,支持實(shí)時識別與檢測 簡單易用 提供符合RESTful的API訪問接口,使用方便,用戶的業(yè)務(wù)系統(tǒng)可快速集成 層次標(biāo)簽來自:百科
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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 需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(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:描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展;熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”;熟來自:百科通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)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)模型都是需要較高算力和能好的。并且有大量的研究論文集中于如何將這些AI模型從云上部署到端側(cè),為AI模型創(chuàng)造更多的應(yīng)用場景和產(chǎn)業(yè)價值。 課程簡介 為了解決真實(shí)世界中的問題,我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的來自:百科
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、基于場景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準(zhǔn)確。 圖1 圖像標(biāo)簽 示例圖 名人識別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測,準(zhǔn)確識別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法判斷條形碼圖片為原始拍攝,還是經(jīng)過二次翻拍、打印翻拍等手法二次處理的圖片。利用翻拍識別可來自:百科
使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級) 中級 中級 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測應(yīng)用(ACL) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā)來自:專題
快速的外存訪問技術(shù),適用于超高清和 視頻直播 等低時延場景 深度學(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)練過程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過程則希望極低的時延。同時機(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、低功耗和低時延等優(yōu)勢,可針對不同算法動態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路,滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海來自:百科
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