- 紅外遙感圖像 深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
-
來自:百科華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識,其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自:百科
- 紅外遙感圖像 深度學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
-
大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時間:2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn),從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度,我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景,著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自:百科來自:百科
- 紅外遙感圖像 深度學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
-
華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí):IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機(jī)這一真實(shí)場景開發(fā),融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向,向您展示AI與IoT融合的場景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自:百科圖像識別服務(wù)介紹 圖像識別服務(wù)介紹 圖像識別( Image Recognition ),基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),可準(zhǔn)確識別圖像中的視覺內(nèi)容,提供多種物體、場景和概念標(biāo)簽,具備目標(biāo)檢測和屬性識別等能力,幫助客戶準(zhǔn)確識別和理解圖像內(nèi)容 圖像識別(Image Recognition),基于深度學(xué)來自:專題圖3運(yùn)營商大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)具有大數(shù)據(jù)的相關(guān)特征,數(shù)據(jù)體量巨大,例如,全球衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)量達(dá)到PB級。數(shù)據(jù)種類多,有結(jié)構(gòu)化的遙感影像柵格數(shù)據(jù)、矢量數(shù)據(jù),非結(jié)構(gòu)化的空間位置數(shù)據(jù)、三維建模數(shù)據(jù);在大體量的地理大數(shù)據(jù)中,通過高效的挖掘工具或者挖掘方法實(shí)現(xiàn)價值提煉,是用戶非常關(guān)注的話題。來自:百科Moderation 時間:2020-10-29 14:35:57 內(nèi)容審核 服務(wù)基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)對圖像、視頻、文本內(nèi)容中的不合規(guī)信息進(jìn)行自動檢測,方便用戶對不合規(guī)信息快速處理,幫助用戶提高審核效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢 檢測準(zhǔn)確 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和大量的樣本庫,幫助客戶快速準(zhǔn)確進(jìn)行違規(guī)內(nèi)容檢測,維護(hù)內(nèi)容安全。來自:百科QL/ 數(shù)據(jù)可視化DLV 地理大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)具有大數(shù)據(jù)的相關(guān)特征,數(shù)據(jù)體量巨大,例如全球衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)量達(dá)到PB級;數(shù)據(jù)種類多,有結(jié)構(gòu)化的遙感影像柵格數(shù)據(jù)、矢量數(shù)據(jù),非結(jié)構(gòu)化的空間位置數(shù)據(jù)、三維建模數(shù)據(jù);在大體量的地理大數(shù)據(jù)中,通過高效的挖掘工具或者挖掘方法實(shí)現(xiàn)價值提煉,是用戶非常關(guān)注的話題來自:百科
- 《深度揭秘:生成對抗網(wǎng)絡(luò)如何重塑遙感圖像分析精度》
- 計算機(jī)視覺算法中圖像融合(Image Fusion)
- 清晰視界:圖像去噪技術(shù)在衛(wèi)星遙感中的突破
- 紅外數(shù)據(jù)集 | 收集OTCBVS、KAIST、FLIR紅外圖像數(shù)據(jù)
- 高分1號衛(wèi)星的地表反射率數(shù)據(jù)
- 高分1號系列影像TOA(Top of Atmosphere)
- Landsat9_C2_RAW數(shù)據(jù)集
- 【云駐共創(chuàng)】多模態(tài)遙感智能解譯基礎(chǔ)模型
- 干旱監(jiān)測新標(biāo)桿:“地干天知”干旱監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng) FYDI 2.0產(chǎn)品
- AVIRIS-NG L1B 美國地質(zhì)調(diào)查局(USGS)提供的高光譜遙感數(shù)據(jù)集