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  • 深度學(xué)習(xí)算法技術(shù)結(jié)構(gòu) 內(nèi)容精選 換一換
  • 支持樣式多 支持多地醫(yī)院不同格式的醫(yī)療發(fā)票識(shí)別 支持復(fù)雜背景 支持紋理、蓋章、文字重疊等復(fù)雜背景的醫(yī)療發(fā)票識(shí)別 識(shí)別精度高 采用先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,優(yōu)化業(yè)務(wù)場(chǎng)景,文字識(shí)別精度高 建議搭配使用 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 容器的技術(shù)特點(diǎn)和技術(shù)優(yōu)勢(shì)? 容器的技術(shù)特點(diǎn)和技術(shù)優(yōu)勢(shì)? 時(shí)間:2021-04-13 16:17:10 容器云 容器安全 鏡像服務(wù) 鏡像 Docker的技術(shù)特點(diǎn): 容器鏡像定義了統(tǒng)一的軟件交付標(biāo)準(zhǔn) 文件掛載提供了更小資源占用的運(yùn)行環(huán)境 共享OS內(nèi)核使容器本質(zhì)上只是一個(gè)進(jìn)程,秒級(jí)啟停
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  • 深度學(xué)習(xí)算法技術(shù)結(jié)構(gòu) 相關(guān)內(nèi)容
  • 2 目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)在隱私合規(guī)檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用 深度學(xué)習(xí)中的目標(biāo)檢測(cè),主要用于在視圖中檢測(cè)出物體的類別和位置,如下圖所示。目前業(yè)界主要有YOLO [7],SSD [8]和RCNN [9]三類深度學(xué)習(xí)算法。 以Faster RCNN為例,該算法是RCNN算法的演進(jìn)。在結(jié)構(gòu)上,F(xiàn)aster
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    通過本課程你將了解到人工智能能做什么,當(dāng)前AI應(yīng)用場(chǎng)景及技術(shù)如何落地。 課程簡(jiǎn)介 本課程將從算法和算力兩個(gè)維度對(duì)人工智能的能與不能展開分析和討論。。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解: 1.人工智能的邊界與應(yīng)用場(chǎng)景。 2.人工智能歷史及發(fā)展方向。 課程大綱 第1章 算法:人工智能的能與不能 第2章 算力:從CPU,GPU到NPU
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  • 深度學(xué)習(xí)算法技術(shù)結(jié)構(gòu) 更多內(nèi)容
  • 考《SDK參考》。 Demo體驗(yàn) 文字識(shí)別 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 文字識(shí)別 識(shí)別精準(zhǔn)度高 采用先進(jìn)的自研深度學(xué)習(xí)算法,結(jié)合億萬級(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 采用先進(jìn)的自研深度學(xué)習(xí)算法,結(jié)合億萬級(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 文字識(shí)別 穩(wěn)定服務(wù) 華為云 OCR 成功應(yīng)
    來自:專題
    15:55:34 歡迎進(jìn)入《AI專業(yè)學(xué)習(xí)路徑》課程學(xué)習(xí)活動(dòng),立即報(bào)名學(xué)習(xí),了解更多的活動(dòng)規(guī)則。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來以及算力的提升將AI(人工智能)技術(shù)推向了第三次高潮,在AI技術(shù)火熱的背后仍然要回歸理性,正確的認(rèn)識(shí)AI。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要介紹人工智能的概念、層次結(jié)構(gòu)及發(fā)展歷史,人工智能產(chǎn)業(yè)
    來自:百科
    華為云好望商城新型電警變道不打燈抓拍,利用人工智能AI智能算法在攝像機(jī)監(jiān)測(cè)范圍內(nèi)檢測(cè)抓拍變道不打燈違法行為。 商品介紹 變道不打燈抓拍算法的基本原理是采用深度學(xué)習(xí)算法,對(duì)路口場(chǎng)景中所有出現(xiàn)的車輛進(jìn)行準(zhǔn)確的檢測(cè)與跟蹤。當(dāng)根據(jù)車輛的運(yùn)行路線檢測(cè)到車輛存在變道行為時(shí),運(yùn)用基于深度學(xué)習(xí)的細(xì)小目標(biāo)檢測(cè)算法定位車輛轉(zhuǎn)向燈位置,進(jìn)
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    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)別等能力
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    一課” 《云原生王者之路集訓(xùn)營(yíng)》是華為云云原生團(tuán)隊(duì)精心打磨的云原生學(xué)習(xí)技術(shù)公開課,分為黃金、鉆石、王者三個(gè)階段,幫助廣大技術(shù)愛好者快速掌握云原生相關(guān)技能。本課程為黃金課程的第一課,由華為云CNCF的官方大使、技術(shù)監(jiān)督委員會(huì)貢獻(xiàn)者,Kubernetes社區(qū)Maintainer以及C
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    工程機(jī)械智能檢測(cè)主要應(yīng)用于智慧工地或道路管理,是基于智能攝像機(jī)的前端AI技術(shù)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)的視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,基于大規(guī)模工程機(jī)械車輛圖片數(shù)據(jù)檢測(cè)訓(xùn)練,將算法加載到攝像機(jī)內(nèi)部。 利用深度學(xué)習(xí)能力進(jìn)行模型訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)了對(duì)工程機(jī)械車輛的檢測(cè),從視頻目標(biāo)分割和特征提取兩個(gè)方面進(jìn)行算法優(yōu)化,提高運(yùn)算效率,增強(qiáng)適用性,完成對(duì)工程車
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    有的高性能云計(jì)算,多樣性算力,大數(shù)據(jù)等領(lǐng)先技術(shù)加速計(jì)算過程。 支持十億節(jié)點(diǎn)、百億邊的超大規(guī)模圖數(shù)據(jù)庫查詢,提供適用于基因和生物網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的圖深度學(xué)習(xí)算法。 擁有基于基因組數(shù)據(jù)自動(dòng)深度學(xué)習(xí)技術(shù)框架AutoGenome,深度融合人工智能技術(shù),產(chǎn)生更加便捷、快速、準(zhǔn)確、可解釋的醫(yī)療智能模型,加速醫(yī)療大健康行業(yè)的研究工作。
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    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? 幫助文檔 GaussDB學(xué)習(xí)資料 GaussDB學(xué)習(xí)資料 GaussDB認(rèn)證培訓(xùn)教材下載 課程大綱 第1章 GaussDB產(chǎn)品與架構(gòu) 第2章 GaussDB關(guān)鍵技術(shù) 第3章 高可用方案 第4章 備份恢復(fù) 第5章
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    展趨勢(shì)。而今年的《云原生2.0架構(gòu)白皮書》,圍繞架構(gòu)升級(jí),重點(diǎn)詮釋了云原生2.0技術(shù)特征與架構(gòu)設(shè)計(jì)模式,以云原生技術(shù)力量推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)。 云原生數(shù)據(jù)庫作為白皮書的重要內(nèi)容之一,在架構(gòu)創(chuàng)新和技術(shù)特性方面均有重大突破。華為云云原生數(shù)據(jù)庫GaussDB基于存算分離,并利用云原生數(shù)據(jù)庫云存儲(chǔ)
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    的管控效率,保障鐵路交通安全。 方案優(yōu)勢(shì) 異常狀態(tài)精準(zhǔn)識(shí)別:自定義深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),高效提取應(yīng)答器、接線盒各類狀態(tài)特征,對(duì)設(shè)備的異常情況進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別。 完整閉環(huán)跟蹤:通過小網(wǎng)科技自動(dòng)預(yù)警平臺(tái),不僅對(duì)算法分析結(jié)果以結(jié)構(gòu)化的告警信息進(jìn)行告警,同時(shí)可對(duì)告警信息進(jìn)行處理及處理結(jié)果的記錄。 商
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    參數(shù)分析 算法預(yù)集成 專業(yè)預(yù)測(cè)性算法支持,預(yù)集成工業(yè)領(lǐng)域典型算法,如決策樹,分類,聚類,回歸,異常檢測(cè)等算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出,可加載到規(guī)則引擎,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警 生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料數(shù)據(jù),對(duì)生產(chǎn)所需物料進(jìn)行準(zhǔn)確分析預(yù)估,降低倉(cāng)儲(chǔ)周期,提升效率 優(yōu)勢(shì) 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 常見物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)之LPWA通信技術(shù) 常見物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)之LPWA通信技術(shù) 時(shí)間:2022-12-02 14:42:16 物聯(lián)網(wǎng) 在AI、5G的技術(shù)驅(qū)動(dòng)下,物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展愈加如火如荼,開發(fā)者在技術(shù)的快速更迭間,也得乘風(fēng)破浪跟上新技術(shù)的節(jié)奏。 華為云MVP熊保松便
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    物標(biāo)簽 視頻OCR 識(shí)別視頻中出現(xiàn)的文字內(nèi)容,包括字幕、彈幕、以及部分自然場(chǎng)景文字和藝術(shù)字等 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 識(shí)別準(zhǔn)確 采用標(biāo)簽排序學(xué)習(xí)算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,識(shí)別精度高,支持實(shí)時(shí)識(shí)別與檢測(cè) 簡(jiǎn)單易用 提供符合RESTful的API訪問接口,使用方便,用戶的業(yè)務(wù)系統(tǒng)可快速集成 層次標(biāo)簽
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    課程單元頁面 3、學(xué)習(xí)課程內(nèi)容 在課程單元頁面,選擇想要學(xué)習(xí)的課程單元,點(diǎn)擊【開始學(xué)習(xí)】,進(jìn)入課程播放器頁面。 圖 點(diǎn)擊【開始學(xué)習(xí)】 圖 課程播放器頁面 在課程播放器頁面,點(diǎn)擊左側(cè)的目錄,可以切換課程的章節(jié);點(diǎn)擊下方的“下一頁”、“上一頁”可以進(jìn)行課程頁面的切換。課程單元學(xué)習(xí)完成后,點(diǎn)擊
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    能平臺(tái)Mordelarts開發(fā)、迭代、發(fā)布和變現(xiàn)算法,模型。 人工智能市場(chǎng)的商品有: 藝賽旗機(jī)器人流程自動(dòng)化軟件 IS-RPA AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)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T
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    供領(lǐng)先算法技術(shù),保證AI應(yīng)用開發(fā)的高效和推理結(jié)果的準(zhǔn)確,同時(shí)減少人力投入。ModelArts致力于底層模型專業(yè)開發(fā)、調(diào)參等。 ModelArts Pro根據(jù)預(yù)置工作流生成指定場(chǎng)景模型,無需深究底層模型開發(fā)細(xì)節(jié)。ModelArts Pro致力于解決通用API局限性、AI算法開發(fā)門檻
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    FPGA實(shí)例應(yīng)用場(chǎng)景包含基因計(jì)算、金融分析、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、加解密等,例如FPGA針對(duì)特定算法,如快速傅里葉變換,基因序列比對(duì)算法(Smith-Waterman),實(shí)現(xiàn)快速計(jì)算,納秒級(jí)延時(shí),提升計(jì)算性能。 FPGA加速云服務(wù)器技術(shù)規(guī)格特點(diǎn)如下: 每個(gè)FPGA云服務(wù)器最大提供8
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