- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理 內(nèi)容精選 換一換
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時(shí)間:2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型,尤其是計(jì)算視覺領(lǐng)域的AI模型,都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的,從2015年開始,學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(yīng)用場(chǎng)景和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。來自:百科算引擎由開發(fā)者進(jìn)行自定義來完成所需要的具體功能。 通過流程編排器的統(tǒng)一調(diào)用,整個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用一般包括四個(gè)引擎:數(shù)據(jù)引擎,預(yù)處理引擎,模型推理引擎以及后處理引擎。 1、數(shù)據(jù)引擎主要準(zhǔn)備神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要的數(shù)據(jù)集(如MNIST數(shù)據(jù)集)和進(jìn)行相應(yīng)數(shù)據(jù)的處理(如圖片過濾等),作為后續(xù)計(jì)算引擎的數(shù)據(jù)來源。來自:百科
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需要了解:資源類型 “ CDN + WAF ”聯(lián)動(dòng),提升網(wǎng)站防護(hù)能力和訪問速度:防護(hù)原理 使用華為云CDN:備案場(chǎng)景 CDN+WAF如何配置? 應(yīng)用場(chǎng)景:在線 視頻點(diǎn)播 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 SSL證書咨詢:如何獲取免費(fèi)的SSL證書? 工作原理 需要了解:評(píng)估加速效果 加速域名和源站域名有什么區(qū)別? 概述 配置站點(diǎn)加速:步驟二:配置域名解析來自:百科時(shí)間:2020-08-19 09:27:09 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造中,算子組成了不同應(yīng)用功能的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。而張量加速引擎(Tensor Boost Engine)作為算子的兵工廠,為基于昇騰AI處理器運(yùn)行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(luò)模型。同時(shí),TBE對(duì)算子也提供來自:百科
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風(fēng)險(xiǎn)服務(wù)器TOP5,幫助您實(shí)時(shí)了解主機(jī)漏洞情況。 立即購買 主機(jī) 漏洞掃描 原理 說明:漏洞管理顯示24小時(shí)內(nèi)檢測(cè)到的結(jié)果。若檢測(cè)到主機(jī)存在漏洞后,您修改了主機(jī)的名稱,檢測(cè)結(jié)果會(huì)顯示原主機(jī)名稱。 漏洞分類 原理說明 Linux漏洞 通過與漏洞庫進(jìn)行比對(duì),檢測(cè)出系統(tǒng)和軟件(例如:SSH來自:專題
是指 漏洞掃描工具 passively 監(jiān)聽網(wǎng)絡(luò)流量,以檢測(cè)系統(tǒng)中的漏洞。這種掃描方式不會(huì)對(duì)目標(biāo)系統(tǒng)造成負(fù)擔(dān),但可能會(huì)漏掉一些漏洞。 漏洞掃描工具原理 漏洞掃描工具的原理是通過模擬攻擊者的攻擊行為,向目標(biāo)系統(tǒng)發(fā)送各種請(qǐng)求,以檢測(cè)系統(tǒng)中的漏洞。 漏洞掃描工具通常會(huì)使用一些已知的漏洞和攻擊技術(shù),如 SQL來自:專題
視頻封面:基于互聯(lián)網(wǎng)在線視頻的內(nèi)容理解,快速輸出具有代表性和吸引力的精彩封面 視頻摘要:基于視頻的內(nèi)容相關(guān)度、精彩畫面,提取場(chǎng)景片段制作視頻摘要 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 準(zhǔn)確拆分,采用深度卷積網(wǎng)絡(luò)與海量視頻數(shù)據(jù)訓(xùn)練、分析,精確拆分、提取不同主題的片段。 準(zhǔn)確提取關(guān)鍵幀,使用光流等技術(shù),結(jié)合時(shí)域特性,基于內(nèi)容理解和結(jié)構(gòu)分析,準(zhǔn)確提取關(guān)鍵幀。來自:百科
通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解: 1、如何構(gòu)建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型。 2、如何學(xué)習(xí)顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構(gòu)建弱監(jiān)督學(xué)習(xí)模型,并進(jìn)而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識(shí)學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1章 什么是開放環(huán)境的自適應(yīng)感知 第2章 面向識(shí)別與理解的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共性技術(shù) 第3章 通用視覺基元屬性感知來自:百科
部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型 彈性云服務(wù)器 完成黑白圖像上色應(yīng)用開發(fā),通過該實(shí)驗(yàn)了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運(yùn)行的一般過程和方法。 基本要求: 1. 對(duì)業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架(Caffe、TensorFlow等)有一定了解。來自:百科
類、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)別來自:百科
的URL,我們強(qiáng)烈建議您不要在URL中包括憑據(jù)信息,以驗(yàn)證您對(duì)該服務(wù)器的請(qǐng)求。 傳輸中的加密 CES 對(duì)傳輸中的數(shù)據(jù)使用端到端加密。 CES原理-資源與工具 API 您可以使用本文檔提供的API對(duì)指標(biāo)、告警規(guī)則、監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)操作 SDK 了解如何獲取、安裝和調(diào)用華為云SDK 地區(qū)和終端節(jié)點(diǎn)來自:專題
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 ,采用人來自:百科
多維度分析,形成層次化的分類標(biāo)簽。 服務(wù)咨詢 智能客服 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) 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) 簡單易用 提供符合RESTful的API訪問接口,使用方便,用戶的業(yè)務(wù)系統(tǒng)可快速集成來自:產(chǎn)品
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