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- 基于深度學(xué)習(xí)視頻拍攝項(xiàng)目 內(nèi)容精選 換一換
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來自：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)通過組合低層特來自：百科
- 基于深度學(xué)習(xí)視頻拍攝項(xiàng)目 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)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。語音識(shí)別、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來自：百科![]()
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![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來自：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![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 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![]()
時(shí)間：2020-10-30 15:12:04 圖像識(shí)別 （ Image Recognition ），基于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)，利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析和理解，以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)象的技術(shù)。基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺內(nèi)容，提供多種物體、場(chǎng)景和概念標(biāo)簽，具備目標(biāo)檢測(cè)和屬性識(shí)別等來自：百科![]()
事后監(jiān)測(cè)視頻篩查，既需要大量的人力和時(shí)間成本并且不具有主動(dòng)性，所以建議引用打手機(jī)智能檢測(cè)算法解決此類問題，從而節(jié)約監(jiān)督人員人力成本，提高監(jiān)督效率，覆蓋更廣的監(jiān)督范圍，更能精確的監(jiān)測(cè)到作業(yè)人員打手機(jī)行為，加強(qiáng)安全管控。 打手機(jī)智能檢測(cè)算法是基于人工智能技術(shù)領(lǐng)域中的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合來自：云商店![]()
時(shí)間：2020-09-15 16:19:33 內(nèi)容審核 （ Content Moderation ），是基于圖像、文本、視頻的檢測(cè)技術(shù)，可自動(dòng)檢測(cè)涉黃、廣告、涉政涉暴、涉政敏感人物等內(nèi)容，對(duì)用戶上傳的圖片、文字、視頻進(jìn)行內(nèi)容審核，幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。 隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展和信息量猛增，大量色情來自：百科![]()
界面左側(cè)是定制分身數(shù)字人的數(shù)據(jù)上傳界面。 界面右側(cè)上方，展示分身數(shù)字人定制流程。下方展示訓(xùn)練視頻拍攝指導(dǎo)和樣例視頻，包括：拍攝前準(zhǔn)備、拍攝中操作和拍攝后處理，有效指導(dǎo)用戶拍攝生成一段完整可用的訓(xùn)練視頻，用于訓(xùn)練生成分身數(shù)字人。 圖1 定制數(shù)字人形象 上傳分身數(shù)字人訓(xùn)練數(shù)據(jù) 上傳分身數(shù)字人訓(xùn)練數(shù)據(jù)來自：專題![]()
讓智能相冊(cè)管理、照片檢索和分類、基于場(chǎng)景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準(zhǔn)確。 圖1 圖像標(biāo)簽 示例圖 名人識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測(cè)，準(zhǔn)確識(shí)別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法判斷條形碼圖片為原始拍攝，還是經(jīng)過二次翻拍、打印翻拍等手法來自：百科![]()
權(quán)盜用圖片，幫助圖庫網(wǎng)站捍衛(wèi)權(quán)益。 圖像搜索 ImageSearch 圖像搜索（ Image Search ），即以圖搜圖，華為云圖像搜索基于深度學(xué)習(xí)與圖像識(shí)別技術(shù)，利用特征向量化與搜索能力，幫助客戶從指定圖庫中搜索相同及相似的圖片。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn) 中來自：百科![]()
視頻”界面，查看已生成的視頻，詳情請(qǐng)參見查看視頻。 圖2 照片數(shù)字人視頻生成進(jìn)度 等待視頻生成完成后，界面會(huì)提示“照片數(shù)字人視頻生成成功”，如圖3所示。 用戶可以執(zhí)行如下操作： 單擊視頻，預(yù)覽視頻播放效果。 單擊“再次制作”，可再次制作照片數(shù)字人視頻。 單擊“下載至本地”，下載照片數(shù)字人視頻至本地。下載后的文件為mp4格式。來自：專題![]()
項(xiàng)目不支持嵌套；企業(yè)項(xiàng)目不支持跨賬號(hào)。 企業(yè)可以根據(jù)組織架構(gòu)規(guī)劃企業(yè)項(xiàng)目，將企業(yè)分布在不同區(qū)域的資源按照企業(yè)項(xiàng)目進(jìn)行統(tǒng)一管理，同時(shí)可以為每個(gè)企業(yè)項(xiàng)目設(shè)置擁有不同權(quán)限的用戶組。下面介紹企業(yè)項(xiàng)目的典型應(yīng)用場(chǎng)景。 按業(yè)務(wù)項(xiàng)目劃分場(chǎng)景 企業(yè)中有多個(gè)項(xiàng)目，多個(gè)項(xiàng)目的資源需要分開結(jié)算，且分屬來自：百科![]()
使用移動(dòng)端進(jìn)行視頻拍攝，加入實(shí)時(shí)美顏、動(dòng)作特效、美顏濾鏡和視頻編輯等功能進(jìn)行視頻創(chuàng)作，用有趣的方式記錄并分享生活。 競(jìng)技游戲 采集拍攝現(xiàn)場(chǎng)競(jìng)技實(shí)況，將精彩瞬間分享給全網(wǎng)觀眾。通過快速上傳，將最新賽況同步分享，結(jié)合短視頻的個(gè)性創(chuàng)作引爆賽事熱點(diǎn)。 電商場(chǎng)景 商家對(duì)自有商品進(jìn)行短視頻拍攝，通過來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) IAM 項(xiàng)目和企業(yè)項(xiàng)目的區(qū)別 IAM項(xiàng)目和企業(yè)項(xiàng)目的區(qū)別 時(shí)間：2020-09-17 17:29:27 IAM項(xiàng)目 IAM項(xiàng)目是針對(duì)同一個(gè)區(qū)域內(nèi)的資源進(jìn)行分組和隔離，是物理隔離。在IAM項(xiàng)目中的資源不能轉(zhuǎn)移，只能刪除后重建。 企業(yè)項(xiàng)目 企業(yè)項(xiàng)目是IAM項(xiàng)目的升級(jí)版，針對(duì)企來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于ModelArts實(shí)現(xiàn) 人臉識(shí)別 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別 時(shí)間：2020-12-02 11:19:20 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺(tái)對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建人臉識(shí)別應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法；來自：百科
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