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- 深度強化學習 a3c 內容精選 換一換
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時間：2020-10-30 15:12:04 圖像識別 （ Image Recognition ），基于深度學習和大數(shù)據(jù)，利用計算機對圖像進行分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象的技術?；?span style='color:#C7000B'>深度學習技術，可準確識別圖像中的視覺內容，提供多種物體、場景和概念標簽，具備目標檢測和屬性識別等來自：百科
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內容審核-圖像Moderation(Image)，基于深度學習的圖像智能審核方案，準確識別圖片中的涉黃、涉政涉暴、涉政敏感人物、廣告、不良場景等內容，識別快速準確，幫助企業(yè)降低人力審核成本 功能描述 涉黃檢測 可對圖像中涉黃信息進行識別并對涉黃程度量化，自動識別涉黃、低俗等內容 涉政涉暴檢測 基于深度學習算法和大量的來自：百科全保護。 AI-Native自治，管理智能高效 AI-Native自治，管理智能高效 參數(shù)自調優(yōu) 當前已經覆蓋了500+重點參數(shù)，通過深度強化學習與全局調優(yōu)算法，結合不同業(yè)務負載模型進行針對性調優(yōu)，相比DBA人工根據(jù)經驗調優(yōu)，性能提升30%的同時，耗費時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦來自：專題
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手把手教你玩轉 人臉識別 ，初探深度學習。 課程簡介 本課程主要內容包括：人臉識別原理、機器如何提取圖像的特征。 課程目標 通過本課程學習，了解機器學習的方法及快速掌握人臉識別應用。 課程大綱 第1節(jié) 機器學習內容回顧 第2節(jié) 機器是如何進行圖像分類 第3節(jié) 圖像的特征提取 第4節(jié) 初探深度學習 第5節(jié)來自：百科![]()
19:45:45 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供低成本/高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力，關鍵競爭力包含： 1. 與華為云IoT相關服務深度預集成，降低開發(fā)門檻； 2. 提供極致壓縮率，PB級冷數(shù)據(jù)歸檔/查詢無負擔； 3. ServerlessSpark，標準SQL接口，無開發(fā)障礙；來自：百科![]()
人。 課程簡介 本課程主要內容包括：自然語言處理技術原理、實戰(zhàn)：構建專屬智能問答機器人。 課程目標 通過本課程的學習使學員掌握深度學習平臺應用及入門深度學習。 課程大綱 第1節(jié) 導讀&往期內容回顧 第2節(jié) 自然語言處理概述 第3節(jié) NLP技術及應用介紹 第4節(jié) 文本語義分析演示 第5節(jié)來自：百科![]()
景識別 提取字段齊全 支持多種發(fā)票自動識別，結構化提取發(fā)票號碼、日期等基礎信息和貨物詳細列表等多項關鍵字段 識別精度高 對多種板式發(fā)票進行深度優(yōu)化，支持圖像翻轉、文字錯行、蓋章干擾等復雜場景，數(shù)字、符號等文本識別精度高 2.借貸金融 自動錄入文件信息 快速錄入機動車銷售發(fā)票與合同信息，提升車貸辦理效率來自：百科![]()
來自：專題![]()
access）裸金屬架構，IB（InfiniBand，無限帶寬）高速網(wǎng)絡進行深度的軟硬件全棧優(yōu)化，在資源池組網(wǎng)上保證大帶寬，滿足分布式訓練的海量參數(shù)同步要求。 在Kubernetes調度上，針對AI場景進行深度優(yōu)化，利用排隊、親和性、Gang Scheduling，對接AI分布式訓練來自：百科![]()
算場景。P系列適合于深度學習，科學計算，CAE等；G系列適合于3D動畫渲染，CAD等 GPU加速云服務器（GPU Accelerated Cloud Server, GA CS ）能夠提供優(yōu)秀的浮點計算能力，從容應對高實時、高并發(fā)的海量計算場景。P系列適合于深度學習，科學計算，CAE等；G系列適合于3D動畫渲染，CAD等來自：專題![]()
算場景。P系列適合于深度學習，科學計算，CAE等；G系列適合于3D動畫渲染，CAD等。 GPU加速云服務器（GPU Accelerated Cloud Server, GACS）能夠提供優(yōu)秀的浮點計算能力，從容應對高實時、高并發(fā)的海量計算場景。P系列適合于深度學習，科學計算，CA來自：專題![]()
說明：開啟“Webshell檢測”后， WAF 將對通過上傳接口植入的網(wǎng)頁木馬進行檢測。 深度檢測 防護同形字符混淆、通配符變形的命令注入、UTF7、Data URI Scheme等深度反逃逸。 說明： 開啟“深度檢測”后，WAF將對深度反逃逸進行檢測防護。 header全檢測 默認關閉。關閉狀態(tài)下來自：專題![]()
AI開發(fā)的目的是將隱藏在一大批數(shù)據(jù)背后的信息集中處理并進行提煉，從而總結得到研究對象的內在規(guī)律。 對數(shù)據(jù)進行分析，一般通過使用適當?shù)慕y(tǒng)計、機器學習、深度學習等方法，對收集的大量數(shù)據(jù)進行計算、分析、匯總和整理，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)價值，發(fā)揮數(shù)據(jù)作用。 AI開發(fā)的基本流程 AI開發(fā)的基本流程通來自：百科![]()
系列適合于深度學習，科學計算，CAE等；G系列適合于3D動畫渲染，CAD等 功能描述 HPC與AI 強大的單精度與雙精度計算能力 P2v實例 NVIDIA®Tesla®V100(NVLink)GPU，單卡單精度能力15 TFLOPS，雙精度能力7.5 TFLOPS，深度學習場景優(yōu)化120來自：百科![]()
內容審核-文本是什么 內容審核-文本是什么 時間：2020-09-16 10:28:34 內容審核-文本Moderation(Text)，基于華為自研的深度學習和內容審核模型，可自動識別出文本中出現(xiàn)的涉政、色情、廣告、辱罵、灌水等內容，幫助客戶降低業(yè)務違規(guī)風險，凈化網(wǎng)絡環(huán)境，提升用戶體驗 功能描述來自：百科
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