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- d3+js中國地圖 內(nèi)容精選 換一換
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隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，海量圖片的存儲備份和傳輸將消耗大量的存儲和網(wǎng)絡(luò)資源。微認(rèn)證結(jié)合FunctionGraph服務(wù)，讓您體驗 函數(shù)工作流 帶來的高資源利用率和高處理效率。來自：其他通過人工或定制化的方式優(yōu)化和融合算子可使網(wǎng)絡(luò)的性能優(yōu)化數(shù)倍，但人工定制化方式效率低且不能滿足網(wǎng)絡(luò)越來越多樣化的需求。 本次課程將詳細(xì)介紹MindSpore新特性“圖算融合”，它提供一種極簡的算子表達方式和泛化自動算子融合能力，將AI算力更極致地解放給用戶。來自：其他
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5G+云時代，華為以自身園區(qū)為實踐，持續(xù)探索各類創(chuàng)新型園區(qū)解決方案，為員工、訪客帶來便捷智能的辦公體驗。想知道華為智慧園區(qū)如何使用華為數(shù)字平臺結(jié)合AI、3D GIS等技術(shù)，快速實現(xiàn)炫酷場景，打造智慧園區(qū)嘛？報名學(xué)習(xí)本課程給你答案！來自：其他通過人工或定制化的方式優(yōu)化和融合算子可使網(wǎng)絡(luò)的性能優(yōu)化數(shù)倍，但人工定制化方式效率低且不能滿足網(wǎng)絡(luò)越來越多樣化的需求。 本次課程將詳細(xì)介紹MindSpore新特性“圖算融合”，它提供一種極簡的算子表達方式和泛化自動算子融合能力，將AI算力更極致地解放給用戶。來自：其他
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本課程主要介紹智能汽車如何運用多模態(tài)傳感器融合技術(shù)，結(jié)合3D體素建模與GOD網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)對周圍物理環(huán)境的精確感知與未來狀態(tài)預(yù)測。旨在深化學(xué)員對智能汽車技術(shù)與應(yīng)用的認(rèn)知與理解，為未來在該領(lǐng)域的深入研究或職業(yè)發(fā)展打下堅實基礎(chǔ)。來自：其他![]()
層視覺到高層語義的多個方面，還包含以網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索為代表的新方向；本課將在基礎(chǔ)課程之上，提供計算機視覺更豐富的全景視圖。本章為計算機視覺課程系列的專題課的第1部分：圖像超分辨Single Image Super-Resolution。來自：其他![]()
深度解析華為云FunctionGraph，掌握函數(shù)配置，協(xié)同APIG與 OBS 部署畫圖應(yīng)用，涵蓋場景、原理及實踐。來自：其他![]()
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本實驗指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺使用flowers數(shù)據(jù)集對預(yù)置的模型進行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建花卉圖像分類應(yīng)用。來自：其他![]()
0系列課程。計算機視覺是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最熱門的研究領(lǐng)域之一，它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實際作用的應(yīng)用，包括 人臉識別 、圖像檢測、目標(biāo)監(jiān)測以及智能駕駛等。這一切本質(zhì)都是對圖像數(shù)據(jù)進行處理，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)時注意兩者的區(qū)別。來自：其他![]()
使用numpy分析圖像數(shù)據(jù)信息，以及基礎(chǔ)的圖片操作來自：其他![]()
層視覺到高層語義的多個方面，還包含以網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索為代表的新方向；本課將在基礎(chǔ)課程之上，提供計算機視覺更豐富的全景視圖。本課程為計算機視覺課程系列的專題課的第6部分：圖像和視頻描述Image and Video Captioning。來自：其他![]()
邊緣數(shù)據(jù)中心管理 是一種為政府、教育、醫(yī)療、企業(yè)等中小數(shù)據(jù)中心提供遠(yuǎn)程監(jiān)控運維的云管理系統(tǒng)，通過地圖定位、設(shè)備環(huán)境監(jiān)控、視頻查看、告警推送等多項功能，提高客戶遠(yuǎn)程運維的效率，降低運維成本。您可以足不出戶遠(yuǎn)程監(jiān)控所管理的多個網(wǎng)點信息，降低運維壓力，實現(xiàn)機房無人值守。來自：其他![]()
層視覺到高層語義的多個方面，還包含以網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索為代表的新方向；本課將在基礎(chǔ)課程之上，提供計算機視覺更豐富的全景視圖。本課程為計算機視覺課程系列的專題課的第6部分：圖像和視頻描述Image and Video Captioning。來自：其他![]()
本實驗將使用華為 云知識 圖譜（KG）服務(wù)，學(xué)習(xí)使用知識圖譜平臺，將結(jié)構(gòu)化的表格數(shù)據(jù)導(dǎo)入到知識圖譜平臺，開通使用知識問答服務(wù)（KBQA），基于知識問題服務(wù)API，回答用戶的提問來自：其他![]()
華為云AI論文精讀會2021邀請計算機視覺、遷移學(xué)習(xí)、自然語言處理等領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者基于華為云ModelArts解讀經(jīng)典論文算法，讓更多人來低門檻使用經(jīng)典的算法。本期由來自武漢大學(xué)的焦文科，從論文概覽、算法模型剖析、代碼復(fù)現(xiàn)三個方面帶領(lǐng)大家解讀《PointRend: Image Segmentation來自：其他![]()
本課程主要講述數(shù)據(jù)表的操作方法，包括表設(shè)計概述、創(chuàng)建表的方法、表中數(shù)據(jù)的操作方法；講述什么是視圖、創(chuàng)建視圖、視圖維護及使用等內(nèi)容。來自：其他![]()
本課程從知識圖譜的概述，知識抽取，知識表示，知識融合，知識加工和知識存放等方面對知識圖譜從零到一的構(gòu)建進行了全面的介紹，每個章節(jié)主要介紹了具體包含的技術(shù)和具體使用的方法，給想入門知識圖譜的讀者提供了基礎(chǔ)簡潔的學(xué)習(xí)素材。來自：其他![]()
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專場直播“端到端安全可信，華為 云數(shù)據(jù)庫 解決方案最佳實踐”！華為云數(shù)據(jù)庫服務(wù)，聚焦互聯(lián)網(wǎng)、車企、金融、游戲、ISV、地圖等行業(yè)痛點，滿足企業(yè)用戶多樣性計算需求。提供端到端安全可信的解決方案，幫助企業(yè)應(yīng)用全面云化和智能化。來自：其他![]()
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