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  • bp神經(jīng)網(wǎng)絡算法實驗 內(nèi)容精選 換一換
  • 標簽 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字等 產(chǎn)品優(yōu)勢 識別準確 采用標簽排序?qū)W習算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法,識別精度高,支持實時識別與檢測 簡單易用 提供符合RESTful的API訪問接口,使用方便,用戶的業(yè)務系統(tǒng)可快速集成 層次標簽
    來自:百科
    網(wǎng)絡的部件、深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡不同的類型以及深度學習工程中常見的問題。 目標學員 需要掌握人工智能技術,希望具備及其學習和深度學習算法應用能力,希望掌握華為人工智能相關產(chǎn)品技術的工程師 課程目標 學完本課程后,您將能夠:描述神經(jīng)網(wǎng)絡的定義與發(fā)展;熟悉深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡的重要“部件”;熟
    來自:百科
  • bp神經(jīng)網(wǎng)絡算法實驗 相關內(nèi)容
  • 針對高層住宅、商業(yè)樓宇,為了禁止電瓶車進入,減小因為電瓶車起火導致的火災風險,本算法通過實時監(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: 單點抓拍、攝像頭獨立抓拍、電瓶車檢測、抓拍檢測電梯內(nèi)的電瓶車; 產(chǎn)品特點: 本算法使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡技術,通過使用大量實際場景圖片訓練得到的模
    來自:云商店
    通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構(gòu)建的,從2015年開始,學術界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡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)造更多的應用場景和產(chǎn)業(yè)價值。 課程簡介 為了解決真實世界中的問題,我們的深度學習算法需要巨量的
    來自:百科
  • bp神經(jīng)網(wǎng)絡算法實驗 更多內(nèi)容
  • 、基于場景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準確。 圖1 圖像標簽 示例圖 名人識別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型對圖片內(nèi)容進行檢測,準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
    能檢測算法解決此類問題,從而節(jié)約監(jiān)督人員人力成本,提高監(jiān)督效率,覆蓋更廣的監(jiān)督范圍,更能精確的監(jiān)測到作業(yè)人員打手機行為,加強安全管控。 打手機智能檢測算法是基于人工智能技術領域中的深度學習技術,結(jié)合大數(shù)據(jù),使用大量的人員打手機圖片數(shù)據(jù)采用監(jiān)督學習的方式進行智能檢測訓練。算法采用深
    來自:云商店
    道用戶的密碼,就應該使用哈希算法存儲口令的單向哈希值。 實際使用中會加入鹽值和迭代次數(shù),避免相同口令生成相同的哈希值,以防止彩虹表攻擊。 對稱密碼算法 對稱密碼算法使用相同的密鑰來加密和解密數(shù)據(jù)。對稱密碼算法分為分組密碼算法和流密碼算法。 分組密碼算法將明文分成固定長度的分組,用
    來自:專題
    能夠基于AUTOSAR的AP平臺開發(fā)應用程序; 3.能夠在MDC上轉(zhuǎn)換使用已有人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法。 課程大綱 第1章 MDC和AUTOSAR總體介紹 第2章 基于AUTOSAR的AP平臺的應用開發(fā) 第3章 移植已有AI算法到MDC上 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字
    來自:百科
    基于昇騰 彈性云服務器 的人工智能應用開發(fā)實驗(Python) 基于昇騰彈性云服務器的人工智能應用開發(fā)實驗(Python) 時間:2020-12-01 15:31:03 實驗配置了AI1開發(fā)環(huán)境和典型樣例指導書,供您選擇感興趣的案例完成應用開發(fā)。 實驗目標與基本要求 ① 了解基于昇騰310進行智能應用開發(fā)的常用流程;
    來自:百科
    Processing Unit:神經(jīng)網(wǎng)絡處理器)上的TBE算子,該工具是在業(yè)界著名的開源項目TVM(Tensor Virtual Machine)基礎上擴展的,提供了一套Python API來實施開發(fā)活動。 TBE的優(yōu)勢特性大致如下: 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在華為云學院
    來自:百科
    降低設備非計劃停機時間,節(jié)約現(xiàn)場服務人力成本 優(yōu)勢 多種參數(shù)靈活接入 基于歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)、設備參數(shù)、當前狀態(tài)等特征構(gòu)建故障預測模型,并對預測出的問題給出初步的關鍵參數(shù)分析 算法預集成 專業(yè)預測性算法支持,預集成工業(yè)領域典型算法,如決策樹,分類,聚類,回歸,異常檢測等算法。支持訓練模
    來自:百科
    括優(yōu)化的機器學習算法,從而實現(xiàn)Spark性能倍級提升。 內(nèi)容大綱: 1. 大數(shù)據(jù)機器學習算法發(fā)展歷程; 2. 機器學習算法優(yōu)化的技術挑戰(zhàn); 3. 鯤鵬BoostKit機器學習算法原理創(chuàng)新; 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實踐; 5. 鯤鵬BoostKit機器學習算法實踐。 聽眾收益:
    來自:百科
    TBE(Tensor Boost Engine)提供了昇騰AI處理器自定義算子開發(fā)能力,通過TBE提供的API和自定義算子編程開發(fā)界面可以完成相應神經(jīng)網(wǎng)絡算子的開發(fā)。 張量(Tensor)是TBE算子中的數(shù)據(jù),包括輸入數(shù)據(jù)與輸出數(shù)據(jù),TensorDesc(Tensor描述符)是對輸入數(shù)據(jù)與
    來自:百科
    Engine)作為算子的兵工廠,為基于昇騰AI處理器運行的神經(jīng)網(wǎng)絡提供算子開發(fā)能力,用TBE語言編寫的TBE算子來構(gòu)建各種神經(jīng)網(wǎng)絡模型。同時,TBE對算子也提供了封裝調(diào)用能力。在TBE中有一個優(yōu)化過的神經(jīng)網(wǎng)絡TBE標準算子庫,開發(fā)者可以直接利用標準算子庫中的算子實現(xiàn)高性能的神經(jīng)網(wǎng)絡計算。除此之外,TBE也提供
    來自:百科
    華為云計算 云知識 HoloSens SDC+珍稀動物識別算法,記錄與守護瀕危物種的每一刻 HoloSens SDC+珍稀動物識別算法,記錄與守護瀕危物種的每一刻 時間:2021-02-20 17:42:49 云計算 華為好望商城 我們的地球 平均每1小時都有一個物種滅絕 關愛野生動物,關愛珍稀物種
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    Store網(wǎng)站上選擇自己的設備型號和場景需求,就能匹配到合適、高質(zhì)量的算法,一鍵部署到設備上。Huawei HoloSens Store目前的算法在數(shù)量約40多個,機器視覺云服務總經(jīng)理徐迎輝說,為了保證算法質(zhì)量,Huawei HoloSens Store會通過剛需程度和成熟度嚴選算法的兩大標準,使商城獲得良性循環(huán)的基礎。由此可見,華為的HoloSens
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    AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開,選手可以通過深度學習算法進行圖像語義分割,對圖像進行像素級別的分類。 【賽事背景】 近年來,以AI技術為核心的各項應用經(jīng)過多年的快速發(fā)展,人工智能已經(jīng)融入到人們的生活當中。隨著產(chǎn)業(yè)需求和政策導向需要,各公司在AI技術方面的投資持續(xù)增長,計算機視覺已經(jīng)成為了相關算法占比最大,研發(fā)投入
    來自:百科
    職業(yè)認證考試的學習方法 孤立森林:參數(shù)說明 神經(jīng)網(wǎng)絡介紹 安裝須知:安裝場景 線上培訓課程介紹 什么是自然語言處理:首次使用NLP 華為云培訓體系 典型AI庫 腳本樣例:Zeppelin 自動學習簡介:自動學習功能介紹 自動學習簡介:自動學習功能介紹 準備算法簡介:選擇算法的學習方式
    來自:百科
    華為好望商城丨算法商與集成商,跨產(chǎn)業(yè)鏈天塹的親密握手 華為好望商城丨算法商與集成商,跨產(chǎn)業(yè)鏈天塹的親密握手 時間:2021-02-19 11:40:22 云計算 對于算法提供商來說,算法工程化是一大難題。Huawei HoloSens Store的隱性價值則是從更深層次的算法開發(fā)賦能算法提供商。
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    規(guī)或者關鍵信息,包括踢、扔、拋物體等。 視頻質(zhì)量分析VQA 視頻質(zhì)量分析(Video Quality Analysis)是通過深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法識別視頻畫面質(zhì)量,將視頻畫面的質(zhì)量進行歸類,從而過濾出清晰的高質(zhì)量視頻。 視頻OCR:視頻OCR(Video Optical Character
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    基于對視頻的前后幀信息、光流運動信息分析、場景內(nèi)容信息識別等分析,檢測和識別視頻動作 優(yōu)勢 多模態(tài)識別 綜合圖像、光流、聲音等信息,識別動作更準確 識別準確 采用3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法,動作識別準確度高 對復雜場景魯棒性強 對不同天氣條件、不同的攝像頭角度等復雜場景的視頻動作識別具有良好的魯棒性 建議搭配使用: 對象存儲服務 OBS
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