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- 深度學(xué)習(xí) 遙感影像霧霾檢測 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)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
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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：百科來自：百科
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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![]()
云知識(shí) 測霧，抓拋灑，高速有AI更安全 測霧，抓拋灑，高速有AI更安全 時(shí)間：2021-02-20 16:03:42 云計(jì)算 華為好望商城 華為HoloSens機(jī)器視覺聯(lián)合上海前端科技有限公司，高效助力智慧交通，測霧，抓拋灑，讓高速有AI更安全！ 拋灑物檢測算法：實(shí)時(shí)檢測車道通信情來自：云商店![]()
圖3運(yùn)營商大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)具有大數(shù)據(jù)的相關(guān)特征，數(shù)據(jù)體量巨大，例如，全球衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)量達(dá)到PB級。數(shù)據(jù)種類多，有結(jié)構(gòu)化的遙感影像柵格數(shù)據(jù)、矢量數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化的空間位置數(shù)據(jù)、三維建模數(shù)據(jù)；在大體量的地理大數(shù)據(jù)中，通過高效的挖掘工具或者挖掘方法實(shí)現(xiàn)價(jià)值提煉，是用戶非常關(guān)注的話題。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) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(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)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識(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。來自：百科![]()
L/ 數(shù)據(jù)可視化DLV 地理大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)具有大數(shù)據(jù)的相關(guān)特征，數(shù)據(jù)體量巨大，例如全球衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)量達(dá)到PB級；數(shù)據(jù)種類多，有結(jié)構(gòu)化的遙感影像柵格數(shù)據(jù)、矢量數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化的空間位置數(shù)據(jù)、三維建模數(shù)據(jù)；在大體量的地理大數(shù)據(jù)中，通過高效的挖掘工具或者挖掘方法實(shí)現(xiàn)價(jià)值提煉，是用戶非常關(guān)注的話題來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的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(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![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤異常檢測 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤異常檢測 時(shí)間：2021-01-05 11:41:15 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-硬盤異常檢測基于網(wǎng)絡(luò)人工智能(NAIE)訓(xùn)練平臺(tái)的硬盤異常預(yù)測程序，通過機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建硬盤故障預(yù)測模型，對數(shù)據(jù)來自：百科![]()
華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測 時(shí)間：2021-01-05 11:40:25 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-KPI異常檢測提供某運(yùn)營商的KPI真實(shí)數(shù)據(jù)，參賽選手需要根據(jù)歷史40天異常標(biāo)簽數(shù)據(jù)（訓(xùn)練數(shù)據(jù)集），訓(xùn)練模型并檢測后續(xù)17天內(nèi)各KPI（測試數(shù)據(jù)集）中的異常。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021日志異常檢測 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021日志異常檢測 時(shí)間：2021-01-05 11:45:27 華為網(wǎng)絡(luò)AI學(xué)習(xí)賽2021-日志異常檢測：大規(guī)模通信設(shè)備在運(yùn)行中會(huì)產(chǎn)生海量日志，日志記錄了設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，通過收集并分析日志，可以發(fā)現(xiàn)來自：百科![]()
02:18 網(wǎng)站安全檢測 域名認(rèn)證的操作流程 網(wǎng)站安全檢測 創(chuàng)建網(wǎng)站掃描任務(wù) 02:27 網(wǎng)站安全檢測 創(chuàng)建網(wǎng)站掃描任務(wù) 網(wǎng)站安全檢測 主機(jī)掃描的操作流程 04:54 網(wǎng)站安全檢測 主機(jī)掃描的操作流程 網(wǎng)站安全檢測 查看漏洞檢測日志 02:07 網(wǎng)站安全檢測 查看漏洞檢測日志 網(wǎng)站安全檢測來自：專題![]()
挑戰(zhàn)8：單維數(shù)據(jù)不精準(zhǔn)，路口管理不精細(xì) 十字路口的優(yōu)化治理受限于缺少精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的單維采集方式存在諸多限制，如單向視頻容易被大車遮擋，夜間低照度、雨雪霧霾天氣數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度不高；傳統(tǒng)的環(huán)形線圈極易損壞，在線率低；浮動(dòng)車數(shù)據(jù)采樣率低，數(shù)據(jù)顆粒度大；雷達(dá)對低速目標(biāo)不敏感，易產(chǎn)生斷點(diǎn)，重復(fù)計(jì)數(shù)。因此，來自：云商店![]()
漏洞掃描服務(wù)是針對網(wǎng)站進(jìn)行漏洞掃描的一種安全檢測服務(wù)，目前提供通用漏洞檢測、漏洞生命周期管理、自定義掃描多項(xiàng)服務(wù)。用戶新建任務(wù)后，即可人工觸發(fā)掃描任務(wù)，檢測出網(wǎng)站的漏洞并給出漏洞修復(fù)建議。 漏洞掃描服務(wù)是針對網(wǎng)站進(jìn)行漏洞掃描的一種安全檢測服務(wù)，目前提供通用漏洞檢測、漏洞生命周期管理、自定義掃描來自：專題![]()
換、數(shù)據(jù)構(gòu)建進(jìn)行數(shù)理邏輯推算，輸出結(jié)果，深度挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律和背后趨勢，更好實(shí)現(xiàn)智能決策 盤古CV大模型功能介紹 基礎(chǔ)模型 支持圖像分類、物體檢測、姿態(tài)估計(jì)等近10種微調(diào)任務(wù)，覆蓋大部分視覺感知場景。 萬物檢測 可根據(jù)提示對圖片中的目標(biāo)進(jìn)行檢測，解決場景碎片化問題，無需提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)。來自：專題![]()
作。 醫(yī)療智能體 將深度學(xué)習(xí)算法及藥物分析服務(wù)融入藥物研發(fā)過程，讓藥企能更快速高效地完成藥物研發(fā)，節(jié)約研發(fā)成本。 醫(yī)療影像：提供醫(yī)療影像大數(shù)據(jù)的智能標(biāo)注、難例篩選和自動(dòng)學(xué)習(xí)服務(wù)，使用AI輔助診斷，完成病例分析、病灶篩查、靶區(qū)勾勒、三維重建等，全面支撐科研機(jī)構(gòu)及醫(yī)院影像研發(fā)。同時(shí)針對新來自：百科
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