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  • tensorflow 人臉識別 內(nèi)容精選 換一換
  • 刷卡系統(tǒng)會留下記錄,同時安防監(jiān)控也會拍下通過人的相片,推送給預先設置的監(jiān)護人,比喻老師和家長,保證學生的出入安全。 人臉識別 閘機通道子系統(tǒng) 人臉識別閘機通過人臉識別機和傳統(tǒng)閘機相結(jié)合的模式,閘機通道系統(tǒng)在管理控制原理上與門禁系統(tǒng)類似,也是用于控制人員授權(quán)通過場所。與門禁系統(tǒng)不同的
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    模型訓練與平臺部署(Mindspore-TF) 時間:2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運行在昇騰910處理器上,并進行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標學員 AI領域的開發(fā)者 課程目標 通過對教材的解讀,使學員能夠結(jié)合教材+實踐,遷移自己的訓練腳本到昇騰平臺上進行訓練。
    來自:百科
  • tensorflow 人臉識別 相關(guān)內(nèi)容
  • 華為云計算 云知識 AI開發(fā)平臺ModelArts AI開發(fā)平臺ModelArts 時間:2020-12-08 09:26:40 AI開發(fā)平臺 ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺,提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式訓練、自動化模型生成及端-邊-云模型按
    來自:百科
    靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_MLlibMXNet、CaffePyTorch、XGBoost-Sklearn)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。 支持專屬資源獨享使用。 支持自定義鏡像滿足自定義框架及算子需求。 AI開發(fā)平臺ModelArts
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  • tensorflow 人臉識別 更多內(nèi)容
  • 在線推理。 可生成在Ascend芯片上運行的模型,實現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNetCaffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn、MindSpore)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。 支持專屬資源獨享使用。
    來自:百科
    模型轉(zhuǎn)換及其常見問題 時間:2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓學習 昇騰計算 模型轉(zhuǎn)換,即將開源框架的網(wǎng)絡模型(如CaffeTensorFlow等),通過ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉(zhuǎn)換工具,將其轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的離線模型,模型轉(zhuǎn)
    來自:百科
    ta和AI場景下,通用、可擴展、高性能、穩(wěn)定的原生批量計算平臺,方便AI、大數(shù)據(jù)、基因等諸多行業(yè)通用計算框架接入,提供高性能任務調(diào)度引擎,高性能異構(gòu)芯片管理,高性能任務運行管理等能力。 了解詳情 云容器引擎-入門指引 本文旨在幫助您了解云容器引擎(Cloud Container
    來自:專題
    智慧園區(qū) 便捷預約:結(jié)合Welink等APP可隨時隨地一鍵預約。訪客和業(yè)主都可以預約 智能啟動:會議前提前啟動空調(diào)、燈光、窗簾等。 人臉識別人臉識別實現(xiàn)智能簽到,自動開門等。 智能投票:支持多種投屏,手機電腦無線投屏,免除有線接入和各種轉(zhuǎn)接頭煩惱。 在線會議:支持遠程會議,遠在世界各地也能身臨其境。
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    了解 語音識別 基本的原理與實戰(zhàn)的同時,更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應用。 實驗目標與基本要求 通過本實驗將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的語音識別神經(jīng)網(wǎng)絡,并且熟悉整個處理流程,包括數(shù)據(jù)預處理、模型訓練、模型保存和模型預測等環(huán)節(jié)。 實驗摘要 實驗準備:登錄華為云賬號
    來自:百科
    開發(fā),通過該實驗了解將神經(jīng)網(wǎng)絡模型部署到昇騰310處理器運行的一般過程和方法。 基本要求: 1. 對業(yè)界主流的深度學習框架(Caffe、TensorFlow等)有一定了解。 2. 具備一定的C++、Shell、Python腳本開發(fā)能力。 3. 了解Linux操作系統(tǒng)的基本使用。 4
    來自:百科
    規(guī)則引擎指設置對設備Topic的訂閱規(guī)則,以獲取所需的設備上報數(shù)據(jù)。LINK獲取的設備消息數(shù)據(jù)可以發(fā)送給其他服務消費,例如人臉識別閘機場景中,設備獲取到的人臉信息有LINK收集,然后發(fā)送給人臉識別服務進行比對識別。包含設備聯(lián)動和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)兩種類型。 設備聯(lián)動 設備聯(lián)動指通過條件觸發(fā),基于預設的規(guī)則,引
    來自:百科
    華為云計算 云知識 企業(yè)如何用好AI,以華為云通用AI解決方案為思考出發(fā)點 企業(yè)如何用好AI,以華為云通用AI解決方案為思考出發(fā)點 時間:2023-11-06 10:22:57 通用AI是一種能夠像人類一樣進行思考、學習和推理的人工智能系統(tǒng)。它不同于傳統(tǒng)的人工智能,它不僅可以處理
    來自:百科
    要關(guān)心底層的技術(shù)。同時,ModelArts支持TensorflowMXNet等主流開源的AI開發(fā)框架,也支持開發(fā)者使用自研的算法框架,匹配您的使用習慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡單、更方便。 面向不同經(jīng)驗的AI開發(fā)者,提供便捷易用的使用流程。例如,面向業(yè)務
    來自:百科
    像識別、 OCR文字識別 人臉識別、視頻識別等前沿AI技術(shù)。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、系統(tǒng)、完整的了解多項前沿AI技術(shù)理論; 2、學習華為云AI服務的功能和特點; 3、基于華為云AI技術(shù)進行開發(fā)實操。 課程大綱 第1章 WEEK1 人臉識別 圖像識別 第2章 WEEK2
    來自:百科
    流程覆蓋,配合代碼講解和課后作業(yè),幫助您掌握八大熱門AI領域的模型開發(fā)能力。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括圖像分類、物體檢測、圖像分割、人臉識別 OCR 、視頻分析、自然語言處理和語音識別這八大熱門AI領域的基礎知識、經(jīng)典數(shù)據(jù)集和經(jīng)典算法的介紹,每章課程都是實戰(zhàn)案例,配合代碼講解和
    來自:百科
    rm-data”和“application/json”。 幫助文檔 推理腳本示例 • TensorFlow的推理腳本示例 請參考ModelArts官網(wǎng)文檔模型推理代碼編寫說明TensorFlow的推理腳本示例。 • XGBoost的推理腳本示例 請參考ModelArts官網(wǎng)文檔模
    來自:專題
    功能,均可以通過web界面由用戶自助進行操作。 支持VPC 支持通過VPC內(nèi)的私有網(wǎng)絡,與E CS 之間內(nèi)網(wǎng)互通; 易用性 支持TensorFlow、Caffe等流行框架 支持k8s/Swarm,使用戶能夠非常簡便的搭建、管理計算集群。 未來支持主流框架鏡像、集群自動化發(fā)放 存儲 支
    來自:百科
    從數(shù)據(jù)準備,特征提取,模型訓練,到上線發(fā)布,提供端到端的IDE向?qū)介_發(fā)環(huán)境,提升模型開發(fā)效率;支持各種主流算法框架,如Tensorflow,Spark ML,Caffe,MXNet等 云上推理驗證 提供模型云端運行框架環(huán)境,用戶可以在線驗證模型推理效果,無須從零準備計算資源、搭建推理框架,
    來自:百科
    模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中,得到預測、評價等結(jié)果。 業(yè)界主流的AI引擎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)并訓練其業(yè)務所需的模型。 4.評估模型 訓練得到模型之后
    來自:百科
    自動觸發(fā)偏離告警,確保巡更人員嚴格按照規(guī)劃的巡更路線,保障園區(qū)安全。 便捷通行-人臉識別閘機代替保安崗,“無感知”暢行園區(qū) 方案特點: 1.5s內(nèi)快速識別人臉與人臉庫比對,實現(xiàn)1:N比對,快速通行 將人臉識別系統(tǒng)、閘機系統(tǒng)、報警系統(tǒng)、訪客系統(tǒng)、HR系統(tǒng)等聯(lián)動 客戶價值: 實現(xiàn)了權(quán)限的
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    分析等場景。應用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計算能力,可以使用P1型云服務器。常用的軟件支持列表如下: Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學習框架 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max Agisoft
    來自:百科
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