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- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 坐標(biāo)變換 內(nèi)容精選 換一換
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類(lèi)、基于場(chǎng)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(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測(cè)，準(zhǔn)確識(shí)別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識(shí)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(guò)二次翻拍、打印翻拍等手法二次處理的圖片。利用翻拍識(shí)別來(lái)自：百科華為企業(yè)人工智能高級(jí)開(kāi)發(fā)者培訓(xùn):培訓(xùn)內(nèi)容 國(guó)家名稱縮寫(xiě) 手機(jī)號(hào)所屬的國(guó)家 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 策略參數(shù)說(shuō)明:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Grs國(guó)家碼對(duì)照表:DR2：亞非拉（新加坡） 國(guó)家（或地區(qū)）碼 地理位置編碼 排序策略:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-PIN 提交排序任務(wù)API:請(qǐng)求消息 國(guó)家碼和地區(qū)碼 解析線路類(lèi)型:地域線路細(xì)分（全球）來(lái)自：云商店
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 坐標(biāo)變換 相關(guān)內(nèi)容
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簽 視頻 OCR 識(shí)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(chǎng)景文字和藝術(shù)字等 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 識(shí)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(shí)別精度高，支持實(shí)時(shí)識(shí)別與檢測(cè) 簡(jiǎn)單易用 提供符合RESTful的API訪問(wèn)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 層來(lái)自：百科目前 內(nèi)容審核 包括 內(nèi)容審核-圖像 、 內(nèi)容審核-文本 、 內(nèi)容審核-視頻 。提供了清晰度檢測(cè)、扭曲校正、文本內(nèi)容檢測(cè)、圖像內(nèi)容檢測(cè)和 視頻審核 服務(wù)。 內(nèi)容審核-圖像 圖像內(nèi)容審核，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測(cè)，準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的涉政敏感人物、暴恐元素、涉黃內(nèi)容等，幫助業(yè)務(wù)規(guī)避違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。 內(nèi)容審核-文本 文本內(nèi)容審核 ，采用人來(lái)自：百科
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 坐標(biāo)變換 更多內(nèi)容
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昇騰AI軟件棧運(yùn)行管理器介紹 昇騰AI軟件棧運(yùn)行管理器介紹 時(shí)間：2020-08-19 09:45:52 運(yùn)行管理器是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件任務(wù)流向系統(tǒng)硬件資源的大壩系統(tǒng)閘門(mén)，專(zhuān)門(mén)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)分配提供了資源管理通道。昇騰AI處理器通過(guò)運(yùn)行管理器為應(yīng)用程序提供了存儲(chǔ)（Memory）管理、設(shè)備（De來(lái)自：百科![]()
并修改標(biāo)注描述和標(biāo)記信息描述然后保存。 錄入默認(rèn)地址需要具體到門(mén)牌號(hào) 如xx 省xx市xx區(qū)xx路xx號(hào) 4、在編輯界面 ，右上角保存。 百度地圖 坐標(biāo)獲取地圖 http://api.map.baidu.com/lbsapi/getpoint/index.html 另外還可以使用經(jīng)緯度來(lái)定位，填寫(xiě)了經(jīng)緯度就不用再填寫(xiě)默認(rèn)地址。來(lái)自：百科![]()
程監(jiān)控、流程效率等方面實(shí)現(xiàn)了流程的全生命周期管理。 （協(xié)同 BPM 模型） （2）核心算法 在顯示節(jié)點(diǎn)名稱順序和分支匹配計(jì)算、計(jì)算節(jié)點(diǎn)位置坐標(biāo)、實(shí)現(xiàn)流程回退等業(yè)務(wù)功能時(shí)，采用了廣度優(yōu)先、深度優(yōu)先遍歷算法、廣度優(yōu)先及回溯算法。流程圖顯示采用了最小區(qū)域算法，以快速展示復(fù)雜的流程。分支來(lái)自：云商店![]()
本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺(tái)對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建 人臉識(shí)別 應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法； 掌握基于MXNet構(gòu)建人臉識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)、模型部署和模型測(cè)試； 掌握ModelArts自研分布式訓(xùn)練框架MoXing。 實(shí)驗(yàn)摘要來(lái)自：百科![]()
使用FunctionGraph函數(shù)對(duì)IoTDA中的設(shè)備坐標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換 本章節(jié)介紹如何使用函數(shù)結(jié)合IoTDA服務(wù)，將物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上報(bào)以及設(shè)備狀態(tài)變動(dòng)的相關(guān)數(shù)據(jù)，流轉(zhuǎn)至FunctionGraph觸發(fā)函數(shù)運(yùn)行并進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換（將WGS84坐標(biāo)轉(zhuǎn)為GCJ02坐標(biāo)） 了解詳情 使用FunctionGraph函數(shù)對(duì) LTS 中的日志進(jìn)行實(shí)時(shí)過(guò)濾來(lái)自：專(zhuān)題![]()
、圖像檢測(cè)、目標(biāo)監(jiān)測(cè)以及智能駕駛等。這一切本質(zhì)都是對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，本課程就圖像處理理論及相應(yīng)技術(shù)做了介紹，包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)時(shí)注意兩者的區(qū)別。 目標(biāo)學(xué)員 1、希望成為企業(yè)AI工程師的人員 2、希望獲得HCIP-AI EI Developer V2.0認(rèn)證的人員來(lái)自：百科![]()
更高。 RASR優(yōu)勢(shì)： 識(shí)別準(zhǔn)確率：采用最新一代 語(yǔ)音識(shí)別 技術(shù)，基于DNN（深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）技術(shù)，大大提高了抗噪性能，使識(shí)別準(zhǔn)確率顯著提升。 識(shí)別速度快：把語(yǔ)言模型，詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個(gè)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)在工程上進(jìn)行了大量的優(yōu)化，大幅提升解碼速度，使識(shí)別速度在業(yè)內(nèi)處領(lǐng)先地位。來(lái)自：百科![]()
資庫(kù)中內(nèi)容重復(fù)存儲(chǔ)，提高媒資存儲(chǔ)效率。減少內(nèi)容分發(fā)和個(gè)性化推薦結(jié)果中相同或相似視頻過(guò)多出現(xiàn)現(xiàn)象，提升用戶體驗(yàn)。 視頻版權(quán) 能夠準(zhǔn)確識(shí)別編輯變換后視頻、自媒體再創(chuàng)作視頻與原始版權(quán)視頻之間的相似關(guān)系。解決金融、教育、綜藝、短視頻網(wǎng)站等自有版權(quán)視頻維權(quán)問(wèn)題，為視頻內(nèi)容交易生態(tài)提供版權(quán)識(shí)來(lái)自：百科![]()
在自動(dòng)駕駛汽車(chē)監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)每秒只采集5種測(cè)量數(shù)據(jù)（速度、溫度、發(fā)動(dòng)機(jī)功率、方向、坐標(biāo)），1000W量汽車(chē)每秒中將會(huì)有5000W的TPS。 在自動(dòng)駕駛汽車(chē)監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)每秒只采集5種測(cè)量數(shù)據(jù)（速度、溫度、發(fā)動(dòng)機(jī)功率、方向、坐標(biāo)），1000W量汽車(chē)每秒中將會(huì)有5000W的TPS。 寫(xiě)入平穩(wěn)、持續(xù)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
EI Developer V2.0認(rèn)證的人員 3、希望了解華為AI產(chǎn)品使用、管理和維護(hù)的人員 課程目標(biāo) 完成該項(xiàng)目培訓(xùn)后，您將能夠： 掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論 掌握?qǐng)D像處理理論和應(yīng)用 掌握語(yǔ)音處理理論和應(yīng)用 掌握自然語(yǔ)言處理理論和應(yīng)用 了解華為AI發(fā)展戰(zhàn)略與全棧全場(chǎng)景解決方案 了解ModelArts概覽來(lái)自：百科![]()
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資源協(xié)調(diào)快-下 大型工程O(píng)A管理方案：組織全員內(nèi)外協(xié)同，工程可控、資源協(xié)調(diào)快-上 相關(guān)推薦 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 排序策略:深度網(wǎng)絡(luò)因子分解機(jī)-DeepFM 策略參數(shù)說(shuō)明:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 排序策略-離線排序模型:AutoGroup GPU Ant8裸金屬服務(wù)器使用Megatron來(lái)自：云商店![]()
區(qū)（table），并返回表格結(jié)構(gòu)（row, column）和文本信息。 通用文字識(shí)別 識(shí)別圖片上的文字信息，以JSON格式返回識(shí)別的文字和坐標(biāo)。支持掃描文件、電子文檔、書(shū)籍、票據(jù)和表單等多種場(chǎng)景的文字識(shí)別。 支持中英文以及部分繁體字。 網(wǎng)絡(luò)圖片識(shí)別 識(shí)別網(wǎng)絡(luò)圖片中的文字內(nèi)容，并以來(lái)自：專(zhuān)題![]()
云知識(shí) 任務(wù)調(diào)度器調(diào)度流程介紹 任務(wù)調(diào)度器調(diào)度流程介紹 時(shí)間：2020-08-19 09:58:46 昇騰AI軟件棧任務(wù)調(diào)度器調(diào)度流程在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離線模型執(zhí)行過(guò)程中，任務(wù)調(diào)度器接收來(lái)自離線模型執(zhí)行器的具體執(zhí)行任務(wù)，這些任務(wù)之間存在依賴關(guān)系，需要先解除依賴關(guān)系，再進(jìn)行任務(wù)調(diào)度等步驟，最后根據(jù)具體的任務(wù)類(lèi)型分發(fā)給AI來(lái)自：百科![]()
險(xiǎn)與釋放審核人力，提升效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)： 1. 多模態(tài)審核：支持同時(shí)對(duì)視頻字幕、聲音與畫(huà)面多維度智能核查； 2. 準(zhǔn)確率高：采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，模型識(shí)別準(zhǔn)確率高； 3. 識(shí)別速度快：實(shí)時(shí)對(duì)視頻進(jìn)行審核，快速識(shí)別視頻違規(guī)項(xiàng)。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)來(lái)自：百科![]()
實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶完成基于華為昇騰 彈性云服務(wù)器 的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 ① 了解華為昇騰全棧開(kāi)發(fā)工具M(jìn)indStudio； ② 了解如何利用華為昇騰處理器加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理應(yīng)用； 實(shí)驗(yàn)摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境 2.配置工程 3.編寫(xiě)代碼 4.運(yùn)行并驗(yàn)證 溫馨提示：詳情信息請(qǐng)以實(shí)驗(yàn)頁(yè)面：https://lab.huaweicloud來(lái)自：百科![]()
Engine，即張量加速引擎，是一款華為自研的算子開(kāi)發(fā)工具，用于開(kāi)發(fā)能夠運(yùn)行在NPU（Neural-network Processing Unit：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）上的TBE算子，該工具是在業(yè)界著名的開(kāi)源項(xiàng)目TVM（Tensor Virtual Machine）基礎(chǔ)上擴(kuò)展的，提供了一套Python來(lái)自：百科
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