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  • 深度學習 道路提取 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 深度學習 深度學習 時間:2020-11-23 16:30:56 深度學習( Deep Learning,DL)是機器學習的一種,機器學習是實現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究,包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學習結(jié)構(gòu)。深度學習通過組合低層特
    來自:百科
    華為云計算 云知識 深度學習概覽 深度學習概覽 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習相關的基本知識,其中包括深度學習的發(fā)展歷程、深度學習神經(jīng) 網(wǎng)絡的部件、深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡不同的類型以及深度學習工程中常見的問題。 目標學員
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  • 深度學習 道路提取 相關內(nèi)容
  • 大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間:2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點,從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度,我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景,著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。
    來自:百科
    從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 時間:2020-11-23 16:08:48 深度學習作為機器學習分支之一,應用日益廣泛。 語音識別 、自動 機器翻譯 、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺,深度學習已經(jīng)滲入到我們生活中的每個
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  • 深度學習 道路提取 更多內(nèi)容
  • 類的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。
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    華為云計算 云知識 基于深度學習算法的語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度學習)算法,結(jié)合清華大學開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時,更好的了解人工智能的相關內(nèi)容與應用。
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    華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間:2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型,尤其是計算視覺領域的AI模型,都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構(gòu)建的,從2015年開始,學術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要
    來自:百科
    華為云計算 云知識 深度學習:IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習:IoT場景下的AI應用與開發(fā) 時間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(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融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺
    來自:百科
    、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡
    來自:百科
    工程機械智能檢測主要應用于智慧工地或道路管理,是基于智能攝像機的前端AI技術(shù)對現(xiàn)場的視頻進行實時分析,基于大規(guī)模工程機械車輛圖片數(shù)據(jù)檢測訓練,將算法加載到攝像機內(nèi)部。 利用深度學習能力進行模型訓練,實現(xiàn)了對工程機械車輛的檢測,從視頻目標分割和特征提取兩個方面進行算法優(yōu)化,提高運算效率
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    03:04 圖片文字提取文字識別API使用指導 圖片文字提取文字識別 OCR 使用API 圖片文字提取文字識別API使用指導 圖片文字提取文字識別 OCR 01:59 圖片文字提取非支持的圖片類型報錯 圖片文字提取文字識別 OCR 圖片文字提取非支持的圖片類型報錯 圖片文字提取文字識別 OCR
    來自:專題
    詳情。 由淺入深學習 您可以參考成長地圖,由淺入深學習使用OCR。 功能介紹 通過功能介紹章節(jié)的內(nèi)容,了解OCR不同類別的文字識別功能,包括通用類文字識別、證件類文字識別、票據(jù)類文字識別。 入門使用 OCR以開放API的方式提供給用戶,您可以參考《快速入門》學習并使用OCR服務。
    來自:專題
    參考《SDK參考》。 Demo體驗 文字識別 產(chǎn)品優(yōu)勢 文字識別 識別精準度高 采用先進的自研深度學習算法,結(jié)合億萬級海量標注數(shù)據(jù)樣本訓練,針對各種業(yè)務場景優(yōu)化 采用先進的自研深度學習算法,結(jié)合億萬級海量標注數(shù)據(jù)樣本訓練,針對各種業(yè)務場景優(yōu)化 文字識別 穩(wěn)定服務 華為云OCR成功
    來自:專題
    應用開發(fā). 文字識別服務課程 通過本課程的學習,了解文字識別的特性、解決方案等,并掌握其申請和使用方法。 圖片文字提取工具的常見問題 圖片文字提取工具的常見問題 為您解答提取圖片文字的常見問題,更多問題答疑請前往 了解更多 為您解答提取圖片文字的常見問題,更多問題答疑請前往 了解更多
    來自:專題
    視頻 語音轉(zhuǎn)文字 免費開放使用 視頻語音轉(zhuǎn)文字 免費開放使用 如何快速提取視頻中的音頻轉(zhuǎn)文字?華為云提供一款在線工具,可以將視頻語音提取轉(zhuǎn)成文字。 如何快速提取視頻中的音頻轉(zhuǎn)文字?華為云提供一款在線工具,可以將視頻語音提取轉(zhuǎn)成文字。 立即購買 幫助文檔 視頻語音轉(zhuǎn)文字有多種使用場景 直播視頻音頻實時轉(zhuǎn)字幕
    來自:專題
    片中的文字內(nèi)容,并將識別的結(jié)果以JSON格式返回給用戶。 華為云身份證ocr產(chǎn)品優(yōu)勢 身份證OCR識別精度高 身份證OCR采用先進的自研深度學習算法,結(jié)合億萬級海量標注數(shù)據(jù)樣本訓練,針對各種業(yè)務場景優(yōu)化 身份證OCR穩(wěn)定服務 身份證OCR華為云OCR成功應用于各類場景,基于華為等企業(yè)客戶的長期實踐,經(jīng)受過復雜場景考驗
    來自:專題
    OCR),支持身份證識別、 行駛證識別 、駕駛證識別、護照識別、營業(yè)執(zhí)照識別、銀行卡識別、道路運輸證識別、車牌識別、名片識別、VIN碼識別、道路運輸從業(yè)資格證識別等卡證圖片上有效信息的自動識別和關鍵字段結(jié)構(gòu)化提取。 查看詳情 文字識別 票據(jù)類 票據(jù)類OCR Receipt OCR ),支持增值
    來自:專題
    自動識別銀行卡正面的信息,識別信息包括卡片類型(借記卡或信用卡)、銀行卡卡號、有效日期、發(fā)卡行、持卡人姓名(限信用卡)。省去手動錄入過程。 道路運輸證識別 自動識別道路運輸證的全部信息,一次掃描即可識別業(yè)戶名稱、道路運輸證號、車輛號牌、車輛類型等全部信息。 車牌識別 自動識別圖片中的車牌信息。 名片識別 自動識別名片
    來自:專題
    手把手教你玩轉(zhuǎn) 人臉識別 ,初探深度學習。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括:人臉識別原理、機器如何提取圖像的特征。 課程目標 通過本課程學習,了解機器學習的方法及快速掌握人臉識別應用。 課程大綱 第1節(jié) 機器學習內(nèi)容回顧 第2節(jié) 機器是如何進行圖像分類 第3節(jié) 圖像的特征提取 第4節(jié) 初探深度學習 第5節(jié)
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    需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學習深度學習算法應用能力,希望掌握華為人工智能相關產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標 學完本課程后,您將能夠:掌握學習算法定義與機器學習的流程;了解常用機器學習算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學習算法 2. 機器學習的分類 3. 機器學習的整體流程
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    支持多類別 票據(jù)識別 支持相同類型、不同類型發(fā)票、卡證任意組合混貼場景識別 提取字段齊全 支持多種發(fā)票自動識別,結(jié)構(gòu)化提取發(fā)票號碼、日期等基礎信息和貨物詳細列表等多項關鍵字段 識別精度高 對多種板式發(fā)票進行深度優(yōu)化,支持圖像翻轉(zhuǎn)、文字錯行、蓋章干擾等復雜場景,數(shù)字、符號等文本識別精度高
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