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- 深度學(xué)習(xí) 識(shí)別準(zhǔn)確率 內(nèi)容精選 換一換
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AI開(kāi)發(fā)的目的是將隱藏在一大批數(shù)據(jù)背后的信息集中處理并進(jìn)行提煉，從而總結(jié)得到研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律。 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，一般通過(guò)使用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法，對(duì)收集的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算、分析、匯總和整理，以求最大化地開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)價(jià)值，發(fā)揮數(shù)據(jù)作用。 AI開(kāi)發(fā)的基本流程 AI開(kāi)發(fā)的基本流程通來(lái)自：百科圾分類挑戰(zhàn)杯，目的在于構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的圖像分類模型，實(shí)現(xiàn)垃圾圖片類別的精準(zhǔn)識(shí)別，大賽參考深圳垃圾分類標(biāo)準(zhǔn)，按可回收物、廚余垃圾、有害垃圾和其他垃圾四項(xiàng)分類。 現(xiàn)實(shí)生活中，因?yàn)槔螒B(tài)、拍照時(shí)角度、光線、背景等差異，使得AI訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)難以識(shí)別垃圾的廬山真面目。因此本次比賽要來(lái)自：百科
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程。 開(kāi)放的生態(tài)：用戶間快速共享、交易。 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。來(lái)自：百科人工智能 機(jī)器視覺(jué) 商品介紹 電瓶車起火事件時(shí)有發(fā)生，為保證樓宇公共安全，禁止電瓶車進(jìn)入，該產(chǎn)品采用AI智能算法，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)電瓶車檢測(cè)功能。 電梯內(nèi)電瓶車檢測(cè)商品介紹： 應(yīng)用場(chǎng)景： 隨著電瓶車越來(lái)越受歡迎，電瓶車起火事件也時(shí)有發(fā)生。特別當(dāng)電瓶車被放置在樓道來(lái)自：云商店
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云知識(shí) 領(lǐng)取/購(gòu)買優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購(gòu)買學(xué)習(xí)卡常見(jiàn)問(wèn)題 領(lǐng)取/購(gòu)買優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購(gòu)買學(xué)習(xí)卡常見(jiàn)問(wèn)題 時(shí)間：2021-04-08 11:37:24 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接：優(yōu)學(xué)院平臺(tái)；服務(wù)商：北京文華在線教育科技股份有限公司 雖然購(gòu)買學(xué)習(xí)卡的操作比較簡(jiǎn)單，但是同來(lái)自：云商店![]()
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云安全 學(xué)習(xí)入門 學(xué)課程、做實(shí)驗(yàn)、考認(rèn)證，云安全知識(shí)一手掌握 云安全產(chǎn)品 云安全知識(shí)圖譜 在線課程 01 初學(xué)者入門課程、開(kāi)發(fā)者進(jìn)階課程、合作伙伴賦能課程 初學(xué)者入門課程、開(kāi)發(fā)者進(jìn)階課程、合作伙伴賦能課程 動(dòng)手實(shí)驗(yàn) 02 動(dòng)手實(shí)驗(yàn)提供初級(jí)、中級(jí)在線實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí) 動(dòng)手實(shí)驗(yàn)提供初級(jí)、中級(jí)在線實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí)來(lái)自：專題![]()
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銀行卡OCR識(shí)別-銀行卡識(shí)別相比于其它類似產(chǎn)品有哪些優(yōu)勢(shì)？ 銀行卡OCR識(shí)別相比于其他類似產(chǎn)品具有以下優(yōu)勢(shì)：1. 先進(jìn)的算法模型：銀行卡OCR識(shí)別采用了先進(jìn)的算法模型，使得識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)99%以上。這意味著在識(shí)別銀行卡信息時(shí)，幾乎沒(méi)有錯(cuò)誤或誤判的情況發(fā)生。2. 豐富的識(shí)別字段：銀行來(lái)自：專題![]()
山大模型，我們將海量樣本及礦山行業(yè)知識(shí)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)，大模型就如同一個(gè)接受了煤礦安全生產(chǎn)專業(yè)培訓(xùn)的專家，一個(gè)大模型就可以快速覆蓋十幾類、上百個(gè)細(xì)分場(chǎng)景。從客戶實(shí)際的部署效果來(lái)看，主運(yùn)皮帶異物識(shí)別精度高達(dá)98%，掘進(jìn)動(dòng)作規(guī)范識(shí)別準(zhǔn)確率超過(guò)95%，切實(shí)解決了傳統(tǒng)工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的痛點(diǎn)。來(lái)自：百科![]()
息，并將識(shí)別結(jié)果返回給用戶。 VIN碼識(shí)別 自動(dòng)識(shí)別圖片上的車架號(hào)信息。 身份證識(shí)別 自動(dòng)識(shí)別身份證上的全部信息，支持身份證正反面識(shí)別，一次掃描即可識(shí)別身份證號(hào)碼、姓名、地址等全部信息，在暗光、傾斜、過(guò)曝光、陰影等異常條件下均可準(zhǔn)確識(shí)別身份證信息。 駕駛證識(shí)別 自動(dòng)識(shí)別駕駛證正頁(yè)來(lái)自：專題![]()
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學(xué)習(xí) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 學(xué)習(xí)云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn)，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。如何快速學(xué)習(xí)和了解GaussDB呢？ 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)來(lái)自：專題![]()
括文字識(shí)別、人臉識(shí)別、 人證核身 、實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、 內(nèi)容審核 和 視頻編輯 等七種服務(wù)。具體而言，華為云通用AI解決方案的特點(diǎn)如下： 1. 超高性能：華為云通用AI解決方案采用了先進(jìn)的自研深度學(xué)習(xí)算法，結(jié)合億萬(wàn)級(jí)海量標(biāo)注數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練，針對(duì)各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景優(yōu)化，使得各項(xiàng)服務(wù)的準(zhǔn)確率和速度都達(dá)到了業(yè)界領(lǐng)先水平。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 暴力分揀識(shí)別 暴力分揀識(shí)別 時(shí)間：2020-12-25 11:27:20 暴力分揀識(shí)別（Violent Sorting Identification）基于對(duì)視頻連續(xù)幀的檢測(cè)，識(shí)別出其中異常動(dòng)作，從而識(shí)別視頻中出現(xiàn)的暴力分揀行為，提取違規(guī)或者關(guān)鍵信息，包括踢、扔、拋物體等。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 壓板狀態(tài)智能識(shí)別 壓板狀態(tài)智能識(shí)別 時(shí)間：2021-01-13 16:17:01 視頻檢測(cè) 視頻監(jiān)控 華為云好望商城壓板狀態(tài)智能檢測(cè)識(shí)別主要應(yīng)用于電廠,變電站,等場(chǎng)所,利用智能攝像機(jī)的前端AI技術(shù)對(duì)工作現(xiàn)場(chǎng)的視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,自動(dòng)檢測(cè)壓板投退狀態(tài)并實(shí)時(shí)反饋,為安監(jiān)人員進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)督提供技術(shù)保障。來(lái)自：云商店
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