- 基于深度學(xué)習(xí)目標(biāo)追蹤 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間:2020-12-01 09:50:45 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(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí),更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種,機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特來(lái)自:百科
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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(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員 需要來(lái)自:百科大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)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(shí)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(chǎng)景,著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自:百科
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從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一,應(yīng)用日益廣泛。語(yǔ)音識(shí)別、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué),深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來(lái)自:百科值。 課程簡(jiǎn)介 為了解決真實(shí)世界中的問(wèn)題,我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的數(shù)據(jù),同時(shí)也需要機(jī)器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力,在現(xiàn)實(shí)世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要平衡效率和能耗以及成本的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)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)。來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)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(kāi)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(kāi)發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)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(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)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(lái)自:百科態(tài);與智慧大腦連接,建設(shè)市級(jí)特色教育服務(wù)地圖,為公眾提供一站式的在線教育服務(wù)。 第三:建設(shè)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中心,借助大數(shù)據(jù)學(xué)業(yè)測(cè)評(píng),構(gòu)建學(xué)生知識(shí)圖譜,幫助學(xué)生實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí);同時(shí),依托網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中心實(shí)現(xiàn)全民開(kāi)放教育以及老年在線學(xué)院,實(shí)現(xiàn)從智慧教育向未來(lái)教育的演進(jìn)。 第四:建設(shè)教育大數(shù)據(jù)決策來(lái)自:云商店縮,以最小的資源浪費(fèi),滿足業(yè)務(wù)流量的彈性需求,從容應(yīng)對(duì)突發(fā)熱點(diǎn)事件以及日常流量波動(dòng)。 智能運(yùn)行保障:根據(jù)設(shè)定的SLA目標(biāo),如恢復(fù)時(shí)間目標(biāo)(RTO)和數(shù)據(jù)丟失量目標(biāo)(RPO),自動(dòng)分析并提出改進(jìn)建議,并自動(dòng)執(zhí)行。 與傳統(tǒng)的人工管理和維護(hù)相比,AI賦能的應(yīng)用運(yùn)行平臺(tái)資源利用率提高約30%,穩(wěn)定性提升約80%來(lái)自:百科對(duì)媒體視頻中的公眾人物進(jìn)行分析,準(zhǔn)確識(shí)別視頻中出現(xiàn)的政治人物、影視明星等名人 優(yōu)勢(shì) 簡(jiǎn)單易用 操作簡(jiǎn)單,輸入視頻即可得到人物分析結(jié)果 準(zhǔn)確識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)的 人臉識(shí)別 ,自動(dòng)識(shí)別視頻中出現(xiàn)的政治人物、影視明星等名人 快速高效 適用于多種視頻編碼格式,快速分析視頻人物,提高用戶瀏覽效率 建議搭配使用來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 性能管理的目標(biāo)有哪些 性能管理的目標(biāo)有哪些 時(shí)間:2021-07-01 15:51:49 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 應(yīng)用性能管理 性能管理的目標(biāo) 1.數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的基本指標(biāo) 吞吐量; 響應(yīng)時(shí)間。 2.OLTP 在可接受的響應(yīng)時(shí)間基礎(chǔ)之上提供盡可能高的吞吐量。 降低單位來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) CCI目標(biāo)市場(chǎng)和拓展策略 CCI目標(biāo)市場(chǎng)和拓展策略 時(shí)間:2021-03-05 20:22:57 云計(jì)算 容器云 云服務(wù)器 CCI主要拓展如下市場(chǎng):Job型計(jì)算和高彈性業(yè)務(wù),能夠充分發(fā)揮CCI高性能、高彈性、免運(yùn)維、按需計(jì)費(fèi)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。 目標(biāo)市場(chǎng):AI計(jì)算市場(chǎng) 典型應(yīng)用:模型訓(xùn)練、推理類應(yīng)用來(lái)自:百科用的運(yùn)行情況,提升整體的管理水平和運(yùn)行效率。 3.通過(guò)華為云 APM 實(shí)現(xiàn)調(diào)用鏈路追蹤:通過(guò)整合華為云APM的監(jiān)控技術(shù)和OpenTelemetry的分布式跟蹤功能,我們能夠深入監(jiān)控單個(gè)函數(shù)內(nèi)部的調(diào)用鏈,追蹤函數(shù)執(zhí)行過(guò)程中的各個(gè)調(diào)用階段和依賴關(guān)系,幫助我們精確捕獲函數(shù)調(diào)用鏈上的關(guān)鍵信息來(lái)自:百科
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