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的圖片進行學習。對于不成功的圖片,我們進一步使用 OCR 。OCR能夠識別出圖像中的文字內容及其位置。結合第一階段的目標識別模型進行結果融合,可以得到更為精確的可點擊區(qū)域結果,并且這個時候的融合方案已經(jīng)初步可以使用了。隨著數(shù)據(jù)集的積累,目標檢測模型的檢測結果也變得更精確。最終能夠只使用目標識別方案。來自:百科2. 昇騰芯片硬件架構 3. 昇騰芯片軟件架構 4. 華為Atlas人工智能計算平臺 5. Atlas的行業(yè)應用 6. 實驗 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)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅動,一切皆服務。 華為云將持續(xù)來自:百科
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通過本課程的學習,使學員了解行業(yè)趨勢及應用前景、掌握機器學習的應用,及如何進行AI應用的學習。 課程大綱 第1節(jié) 人工智能發(fā)展及應用 第2節(jié) 人工智能與機器學習 第3節(jié) 監(jiān)督學習與非監(jiān)督學習實例講解 第4節(jié) 如何快速掌握AI應用的能力 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts來自:百科
注:TOP10隊伍答辯前需要提供可復現(xiàn)答辯成果的代碼、模型、數(shù)據(jù)以及必要的文檔。 【比賽資源】 初賽:組委會為每位參賽選手提供價值1000元的華為云EI資源券(僅支持ModelArts及 OBS ),以支撐初賽期間資源費用。(云資源已經(jīng)發(fā)放完畢) 決賽:組委會為進入決賽的TOP20團隊再提供價值2000元的華為云EI資來自:百科
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