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  • 深度圖像和機器學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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    聽眾收益: 1、了解人工智能基本知識體系; 2、了解機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實踐; 3、了解AutoML相關(guān)概念前沿技術(shù); 4、了解Vega的架構(gòu)算法及網(wǎng)絡(luò)人工智能平臺的使用方法; 5、了解電信領(lǐng)域業(yè)務(wù)的問題挑戰(zhàn),及AutoML技術(shù)在電信領(lǐng)域中的應(yīng)用; 6、了解
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  • 領(lǐng)域開發(fā)者盛會 我們誠邀與您一起: ●體驗分享最新的ICT技術(shù)在行業(yè)的深度創(chuàng)新和最佳實踐; ●系統(tǒng)學(xué)習(xí)深度實踐機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、鯤鵬、異騰、容器、微服務(wù)、DevOps、數(shù)據(jù)庫、 區(qū)塊鏈 、數(shù)據(jù)通信、移動邊緣計算等ICT開放能力; ●深度參與openEuler、openGauss
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    視頻字幕:利用機器翻譯 語音識別 實現(xiàn)雙語字幕實時翻譯功能,幫助人們快速了解交流內(nèi)容 優(yōu)勢 穩(wěn)定可靠 基于華為云分布式部署,提供穩(wěn)定可靠的服務(wù) 實時響應(yīng) 實時翻譯處理效率高,響應(yīng)快 機器翻譯 NLPMT 機器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)個人提供不同語
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  • 深度圖像和機器學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
  • 智慧路燈解決方案如何構(gòu)建其應(yīng)用。 城市公共照明設(shè)施規(guī)模日益增大,用電量節(jié)節(jié)攀升。為解決傳統(tǒng)路燈的問題,基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧路燈應(yīng)運而生,本認證將會為您介紹基于物聯(lián)的智慧路燈解決方案如何構(gòu)建其應(yīng)用。 立即學(xué)習(xí) 物聯(lián)網(wǎng)平臺 的自販機銷量分析 初級微認證 借助物聯(lián)網(wǎng)平臺大數(shù)據(jù)分析服務(wù),
    來自:專題
    Web暴力破解漏洞挖掘 大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)泄露事件愈發(fā)的頻繁嚴重;暴力破解仍是安全事件的“高發(fā)地”,利用弱口令進行暴力破解攻擊的安全事件占近年來年安全事件總數(shù)的33% 立即購買 了解更多 在線課程 涵蓋云、AI、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域,輕松又高效的知識學(xué)習(xí) 動手實驗 快速體驗華為云服務(wù),輕松完成云上實踐
    來自:專題
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    來自:專題
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    來自:專題
    紹了計算機視覺的基本原理應(yīng)用分支。 課程簡介 本課程包含了數(shù)字圖像基本原理,以及使用傳統(tǒng)方法深度學(xué)習(xí)方法完成計算機視覺任務(wù)的方法以及應(yīng)用場景。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、掌握數(shù)字圖像的基礎(chǔ)知識變換方法。 2、掌握圖像分類技術(shù)的原理應(yīng)用場景。 3、掌握目標(biāo)檢測技術(shù)的原理和應(yīng)用場景。
    來自:百科
    圖像識別 Image Recognition ),基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),可準確識別圖像中的視覺內(nèi)容,提供多種物體、場景概念標(biāo)簽,具備目標(biāo)檢測屬性識別等能力,幫助客戶準確識別理解圖像內(nèi)容 產(chǎn)品詳情立即注冊一元域名華為 云桌面 [ 免費體驗中心 ]免費領(lǐng)取體驗產(chǎn)品,快速開啟云上之旅免費 最新文章 工程機械智能識別
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    華為云計算 云知識 圖像搜索價格 圖像搜索價格 時間:2020-12-22 16:03:07 圖像搜索服務(wù)提供兩種計費模式供您選擇:按需計費折扣套餐包計費,詳情以產(chǎn)品價格詳情頁:http://m.cqfng.cn/pricing.html#/is信息為準。 華為云
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    ,減少火災(zāi)隱患。 方案優(yōu)勢 1. 行業(yè)應(yīng)用上算法開發(fā)經(jīng)驗積累豐富:算法會自動利用相關(guān)先驗知識對深度學(xué)習(xí)模型的檢測結(jié)果進行判別,排除誤檢測,準確可靠。利用數(shù)字圖像處理技術(shù)先進的深度學(xué)習(xí)技術(shù),可對廚房進行全天候智能監(jiān)測。 2. 針對客戶需求進行定制化功能開發(fā):針對不同行業(yè)應(yīng)用需求,
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    模型超參自動優(yōu)化,簡單快速。 零代碼開發(fā),簡單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架,提升算法開發(fā)效率訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運行的模型,實現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持
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    源,反復(fù)調(diào)整優(yōu)化。 3.訓(xùn)練模型 俗稱“建模”,指通過分析手段、方法技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系業(yè)務(wù)規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個或多個機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)模型,模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測、評價等結(jié)果。 業(yè)界主流的A
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    關(guān)學(xué)科教學(xué)實踐改革學(xué)生實踐能力培養(yǎng)。 大賽詳情地址:https://competition.huaweicloud.com/information/1000008463/introduction 所有廣西大學(xué)生人工智能設(shè)計大賽的參賽選手都需要完成AI實踐學(xué)習(xí)環(huán)節(jié),實踐時間: 即日起-2019年10月10日
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    實戰(zhàn)派帶你云上體驗機器學(xué)習(xí),不會算法照樣玩轉(zhuǎn)AI。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括:人工智能發(fā)展歷程及行業(yè)應(yīng)用介紹,機器學(xué)習(xí)講解及實操演示、AI應(yīng)用學(xué)習(xí)方法介紹。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解行業(yè)趨勢及應(yīng)用前景、掌握機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用,及如何進行AI應(yīng)用的學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié)
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    快速 購買GaussDB 數(shù)據(jù)庫 在 GaussDB數(shù)據(jù)庫 的管理控制臺購買實例,目前, GaussDB 數(shù)據(jù)庫支持“按需計費”“包年/包月”計費方式購買。您可以根據(jù)業(yè)務(wù)需要定制相應(yīng)計算能力存儲空間的GaussDB數(shù)據(jù)庫實例。 GaussDB數(shù)據(jù)庫的gsql工具使用 GaussDB提供gsql工具
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    完善的生態(tài)環(huán)境,全面支持多種GPU應(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL、DirectX;P系列支持CUDA、OpenCL。 簡單易用 一鍵式獲取各類圖形工作站、超算應(yīng)用深度學(xué)習(xí)框架、計算集群,讓您真正聚焦于核心業(yè)務(wù)。 高性價比 同步業(yè)界最新GPU技術(shù),無縫切換最新GPU硬件;支持按需包周期計費模式,即租即用、彈性擴展。
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    手寫數(shù)字識別模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握深度學(xué)習(xí)平臺應(yīng)用及入門深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 深度學(xué)習(xí)平臺介紹 第3節(jié) 深度學(xué)習(xí)入門示例介紹 第4節(jié) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類模型 第5節(jié) 華為云深度學(xué)習(xí)平臺實操演練 華為云 面向未來的智能世界,
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    實例可以提供不同的計算能力存儲能力。同一實例類型下可以根據(jù)GPU內(nèi)存的配置選擇不同的實例規(guī)格。 立即購買 GPU服務(wù)器功能描述 HPC與AI 強大的單精度與雙精度計算能力 數(shù)據(jù)傳輸 提供GPU計算集群大量數(shù)據(jù)傳輸能力 視頻圖像渲染 提供專業(yè)級視頻圖像渲染能力 GPU服務(wù)器實例總覽
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    升業(yè)務(wù)效率用戶體驗,增強競爭力創(chuàng)新力。此外,通用AI也可以幫助個人提高生活品質(zhì),實現(xiàn)個性化智能化的服務(wù),滿足多樣化個性化的需求。 目前,通用AI所涉及的應(yīng)用場景十分豐富,由于它可以根據(jù)不同的場景自動調(diào)整優(yōu)化自己的模型策略,而且還可以從以往的經(jīng)驗中不斷學(xué)習(xí)改進,所以可
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