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- 性別機器學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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本課程主要內(nèi)容包括：自然語言處理技術(shù)原理、實戰(zhàn)：構(gòu)建專屬智能問答機器人。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握深度學(xué)習(xí)平臺應(yīng)用及入門深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 自然語言處理概述 第3節(jié) NLP技術(shù)及應(yīng)用介紹 第4節(jié) 文本語義分析演示 第5節(jié) 對話機器人演示 第6節(jié) 課程總結(jié) 華為云來自：百科賽題為：“愛（AI）美食 – 通過小樣本學(xué)習(xí)進行美食識別”。隨著越來越多AI應(yīng)用場景的涌現(xiàn)，在實際開發(fā)中，經(jīng)常會遇到訓(xùn)練樣本數(shù)量不足的問題。因此，此次大賽賽題的核心是小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)，通過對大量已知分類的物體特征進行有效學(xué)習(xí)，然后根據(jù)小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)，對少量新分類圖片進行有效特征提取，準確地識別出新的分類。來自：百科
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自動識別醫(yī)療單據(jù)藥品明細、年齡、性別等關(guān)鍵字段并錄入系統(tǒng)，結(jié)合身份證、銀行卡 OCR ，快速完成保險理賠業(yè)務(wù) 優(yōu)勢 支持樣式多 支持多地醫(yī)院不同格式的醫(yī)療發(fā)票識別 支持復(fù)雜背景 支持紋理、蓋章、文字重疊等復(fù)雜背景的醫(yī)療發(fā)票識別 識別精度高 采用先進的深度學(xué)習(xí)算法，優(yōu)化業(yè)務(wù)場景，文字識別精度高來自：百科
- 性別機器學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
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，多年豐富經(jīng)驗，傾囊相授；一站式學(xué)習(xí)體驗，漸進式賦能，由淺入深，綜合提升技能；還配套學(xué)習(xí)群及時交流群，專家1v1答疑，伴你輕松開啟AI學(xué)習(xí)之旅。普惠AI觸及每個企業(yè)，每個開發(fā)者，讓智能無所不及！ 2020年不可錯過的普惠AI好課——《AI專業(yè)學(xué)習(xí)路徑》 1）包含14門課程，共計31個課時；來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 Lerna文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 Lerna文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 時間：2021-06-29 17:09:22 Lerna是一個管理工具，用于管理包含多個軟件包（package）的 JavaScript 項目。Lerna 是一種工具，針對 使用 git 和 npm來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Lodash文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 Lodash文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 時間：2021-06-29 17:34:17 Lodash 是一個一致性、模塊化、高性能的 JavaScript 實用工具庫。Lodash 通過降低 array、number、objects、string來自：百科![]()
云知識 Git Guide文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 Git Guide文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 時間：2021-07-09 14:52:20 Git簡易指南 -- 幫助你開始使用 git 的簡易指南，木有高深內(nèi)容，;)。 Git Guide文檔手冊學(xué)習(xí)與信息參考網(wǎng)址：https://www來自：百科![]()
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)大家通關(guān)垃圾分類項目。學(xué)習(xí)資料放在”學(xué)習(xí)賽課程“內(nèi)，選手可自行觀看學(xué)習(xí)。 【參賽對象】 對AI感興趣且年滿18歲的開發(fā)者均可報名參加。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 Mongoose文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 Mongoose文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 時間：2021-06-29 10:36:06 Mongoose 是一個支持異步環(huán)境的 MongoDB 數(shù)據(jù)庫對象建模工具。Mongoose 提供了對 promise 和 callback來自：百科![]()
華為云計算 云知識 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：文件 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：文件 時間：2021-03-25 20:05:33 文件是我們儲存信息的地方，我們經(jīng)常要對文件進行讀、寫等操作 在Python中，我們可用Python提供的函數(shù)和方法方便地操作文件。 文中課程來自：百科![]()
華為云計算 云知識 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：函數(shù) 學(xué)習(xí)Python編程需要什么基礎(chǔ)：函數(shù) 時間：2021-04-07 09:27:41 函數(shù)是一個能完成特定功能的代碼塊，可在程序中重復(fù)使用，減少程序的代碼量和提高程序的執(zhí)行效率。在python中函數(shù)定義語法如下： 返回值來自：百科![]()
華為云計算 云知識 pnpm文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 pnpm文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 時間：2021-06-29 17:03:51 pnpm 是一個速度快、節(jié)省磁盤空間的軟件包管理器。pnpm 在功能上類似于 npm 和 Yarn 。 pnpm文檔手冊學(xué)習(xí)與信息參考網(wǎng)址：https://www來自：百科![]()
率和準確率。 華為機器視覺云服務(wù)總經(jīng)理錢森水介紹，機器視覺是5G時代行業(yè)數(shù)字化的感知入口和數(shù)據(jù)載體。華為機器視覺通過專業(yè)的AI芯片、開放的OS和豐富的生態(tài)拓展了安防業(yè)務(wù)的深度和寬度，進入千行百業(yè)，與場景化業(yè)務(wù)融合，實現(xiàn)全息感知，成為行業(yè)數(shù)字化的抓手。 華為機器視覺充分考慮了環(huán)境對來自：云商店![]()
屬性n） 比如例子中的關(guān)系就是 學(xué)生（學(xué)號，姓名，年齡，性別） 文中課程 更多精彩課堂、微認證、沙箱實驗，盡在華為云學(xué)院 數(shù)據(jù)庫介紹 本課程主要介紹什么是數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)庫的發(fā)展歷史及關(guān)系型數(shù)據(jù)庫架構(gòu)和主要應(yīng)用場景。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 “云上中臺 • 重明”：讓數(shù)據(jù)成為企業(yè)核心生產(chǎn)力來自：百科![]()
通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員：了解云網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢、使用場景，熟練使用云網(wǎng)絡(luò)的各類基礎(chǔ)服務(wù)。 立即學(xué)習(xí) 對象存儲服務(wù)：便捷管理存儲資源 通過本課程學(xué)習(xí)，用戶將對 OBS 對象存儲服務(wù)形成整體理解，什么是對象存儲服務(wù)、它有什么特點，如何在正確場景下合理使用對象存儲服務(wù)等等，快來加入學(xué)習(xí)吧。 課程目標來自：專題![]()
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GaussDB 學(xué)習(xí) GaussDB學(xué)習(xí) 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。如何快速學(xué)習(xí)和了解GaussDB呢？ 云數(shù)據(jù)庫GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，具有高性能來自：專題![]()
簽名和蓋章自動檢測 支持合同簽名與蓋章區(qū)域檢測，提升合規(guī)審核效率 識別精度高 采用先進的深度學(xué)習(xí)算法，優(yōu)化業(yè)務(wù)場景，文字識別精度高 3.醫(yī)療保險 自動識別醫(yī)療單據(jù)藥品明細、年齡、性別等關(guān)鍵字段并錄入系統(tǒng)，結(jié)合身份證、銀行卡OCR，快速完成保險理賠業(yè)務(wù) 優(yōu)勢 支持樣式多 支持多地醫(yī)院不同格式的醫(yī)療發(fā)票識別來自：百科![]()
大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)與微認證 通過系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí)，加上對大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動手實驗環(huán)境提供，一站式在線學(xué)練考，零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù)，考取權(quán)威證書。 大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)課程與認證 課程結(jié)合實踐，借助配套的實驗環(huán)境，一站式學(xué)練考，輕松Get新知識 【初級】球星薪酬決定性因素分析來自：專題
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