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- 基于深度學(xué)習(xí)的自然場(chǎng)景文字識(shí)別 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦的機(jī)制來解釋說明數(shù)據(jù)，如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)的典型模型：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用：計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自：百科
- 基于深度學(xué)習(xí)的自然場(chǎng)景文字識(shí)別 相關(guān)內(nèi)容
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)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(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)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(shí)，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
- 基于深度學(xué)習(xí)的自然場(chǎng)景文字識(shí)別 更多內(nèi)容
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本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對(duì)雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識(shí)雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科![]()
的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識(shí)： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS的輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
15:42:21 視頻標(biāo)簽 (簡(jiǎn)稱VCT)，基于深度學(xué)習(xí)對(duì)視頻進(jìn)行場(chǎng)景分類、人物識(shí)別、語音識(shí)別、文字識(shí)別等多維度分析，形成層次化的分類標(biāo)簽。 功能描述 場(chǎng)景概念識(shí)別 基于對(duì)視頻中的場(chǎng)景信息的分析，輸出豐富而準(zhǔn)確的概念、場(chǎng)景標(biāo)簽 人物識(shí)別 基于對(duì)視頻中的人物信息的分析，輸出準(zhǔn)確的人物標(biāo)簽 視頻 OCR來自：百科![]()
本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音來自：專題![]()
本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音來自：專題![]()
s Pro提供的原子組件(Atom)靈活編排新的行業(yè)工作流。基于AI市場(chǎng)，用戶還可以相互分享不同行業(yè)場(chǎng)景的行業(yè)AI工作流。ModelArts Pro以“授人以漁”的方式助力企業(yè)構(gòu)建AI能力，賦能不同行業(yè)的AI應(yīng)用開發(fā)者，讓AI變得觸手可及。 與ModelArts的關(guān)系 ModelArts來自：百科![]()
制化開發(fā)，讓我可以根據(jù)客戶的需求和場(chǎng)景進(jìn)行個(gè)性化的配置和優(yōu)化。 通過使用華為云通用AI解決方案，我為我的客戶提供了更高效、更智能、更安全的服務(wù)，并且節(jié)省了大量的開發(fā)時(shí)間和成本。我的客戶也非常滿意我的服務(wù)，并且給我?guī)砹烁?span style='color:#C7000B'>的訂單和推薦。 讓我舉一個(gè)具體的例子吧。有一次我為一家快遞來自：百科![]()
設(shè)置設(shè)備影子，將預(yù)置的溫度通過設(shè)備影子下達(dá)屬性修改給空調(diào)?？照{(diào)收到修改屬性的要求后，自動(dòng)調(diào)節(jié)溫度。 恒溫空調(diào)產(chǎn)品開發(fā) 訪問 設(shè)備接入服務(wù) ，單擊“立即使用”進(jìn)入設(shè)備接入控制臺(tái)。 選擇左側(cè)導(dǎo)航欄的“產(chǎn)品”，單擊右上角下拉框，選擇新建產(chǎn)品所屬的資源空間。 單擊右上角的“創(chuàng)建產(chǎn)品”，創(chuàng)建恒溫空調(diào)產(chǎn)品，填寫參數(shù)后，單擊“確定”。來自：百科![]()
的問題，實(shí)現(xiàn)人人快速上手操作。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括：華為云OCR服務(wù)介紹、財(cái)務(wù)報(bào)銷場(chǎng)景解決方案介紹、OCR服務(wù)二次開發(fā)案例介紹、 基于ModelArts的OCR模型訓(xùn)練教程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、熟悉文字識(shí)別行業(yè)趨勢(shì)挑戰(zhàn)及相關(guān)場(chǎng)景解決辦法； 2、熟悉華為云文字識(shí)別OCR知識(shí)體系；來自：百科![]()
品質(zhì)，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化和智能化的服務(wù)，滿足多樣化和個(gè)性化的需求。 目前，通用AI所涉及的應(yīng)用場(chǎng)景十分豐富，由于它可以根據(jù)不同的場(chǎng)景自動(dòng)調(diào)整和優(yōu)化自己的模型和策略，而且還可以從以往的經(jīng)驗(yàn)中不斷學(xué)習(xí)和改進(jìn)，所以可以適應(yīng)各種復(fù)雜和變化的環(huán)境，通用AI在熱門行業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用如下： 1. 互聯(lián)網(wǎng)來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 時(shí)間：2021-07-01 11:42:59 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布?？筛鶕?jù)請(qǐng)求的內(nèi)容控制其流向的服務(wù)版本（Cookie, Header, OS, Browser）。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務(wù)，選擇一個(gè)服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布；來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟 基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟 時(shí)間：2021-07-01 14:11:38 灰度發(fā)布功能 – 基于權(quán)重的灰度發(fā)布，可根據(jù)需要靈活動(dòng)態(tài)的調(diào)整不同服務(wù)版本的流量比例。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務(wù)，選擇一個(gè)服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布； 步驟2：給選定服務(wù)創(chuàng)建灰度版；來自：百科![]()
身打造的一款低碼開發(fā)平臺(tái)。通過本期云圖說，您可以初步了解AppCube的基本功能。 模型調(diào)優(yōu)利器：ModelArts模型評(píng)估診斷 ModelArts模型評(píng)估/診斷功能針對(duì)不同類型模型的評(píng)估任務(wù)，提供相應(yīng)的評(píng)估指標(biāo)。在展示評(píng)估結(jié)果的同時(shí)，會(huì)根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特征對(duì)模型進(jìn)行詳細(xì)的評(píng)估，獲來自：專題
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