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  • 深度學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì) 內(nèi)容精選 換一換
  • 準(zhǔn)確率高:基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測(cè)準(zhǔn)確率高。 響應(yīng)速度快: 視頻直播 響應(yīng)速度速度小于0.1秒。 在線商城 智能審核商家/用戶上傳圖像,高效識(shí)別并預(yù)警不合規(guī)圖片,防止涉黃、涉暴、政治敏感類圖像發(fā)布,降低人工審核成本和業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。 場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)如下: 準(zhǔn)確率高:基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測(cè)準(zhǔn)確率高。
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    體驗(yàn) 優(yōu)勢(shì) 準(zhǔn)確率高 基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測(cè)準(zhǔn)確率高 快速迭代 持續(xù)快速的迭代文本詞庫(kù),及時(shí)識(shí)別新型不合規(guī)內(nèi)容 注冊(cè)昵稱審核 對(duì)網(wǎng)站的用戶注冊(cè)信息進(jìn)行智能審核,過(guò)濾包含廣告、反動(dòng)、涉黃等內(nèi)容的用戶昵稱 優(yōu)勢(shì) 準(zhǔn)確率高 基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測(cè)準(zhǔn)確率高 海量詞庫(kù) 內(nèi)置海量詞庫(kù),支持各種匹配規(guī)則
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  • 深度學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì) 相關(guān)內(nèi)容
  • 。這就意味著,開(kāi)發(fā)者還得有一套對(duì)應(yīng)的推理框架才能真正實(shí)現(xiàn)AI與IoT設(shè)備的結(jié)合。 另外,目前深度學(xué)習(xí)雖然可以在很多領(lǐng)域超越傳統(tǒng)算法,不過(guò)真正用到實(shí)際產(chǎn)品中卻要面臨計(jì)算量大,內(nèi)存占用高,算法延時(shí)長(zhǎng)的問(wèn)題,而IoT設(shè)備又往往有算力低、內(nèi)存小及實(shí)時(shí)性要求高的特點(diǎn)。因此針對(duì)IoT資源受限
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    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(chē)輛進(jìn)行準(zhǔn)確的檢測(cè)與跟蹤。當(dāng)根據(jù)車(chē)輛的運(yùn)行路線檢測(cè)到車(chē)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(chē)輛轉(zhuǎn)向燈位置,進(jìn)
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  • 深度學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì) 更多內(nèi)容
  • 視頻管理與應(yīng)用平臺(tái),利用人工智能和深度學(xué)習(xí)在視頻與 圖像識(shí)別 方面的應(yīng)用,以機(jī)器輔助人力,提供AI視頻技術(shù)應(yīng)急智能解決方案; 該方案充分發(fā)揮了芯峰深度學(xué)習(xí)算法與華為智能計(jì)算硬件的性能,通過(guò)邊緣計(jì)算實(shí)時(shí)秒級(jí)響應(yīng),以及通過(guò)華為云實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的快速布署、算法迭代以及穩(wěn)定運(yùn)行,解決應(yīng)急場(chǎng)站中的安全隱患。
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    GaussDB 學(xué)習(xí) GaussDB學(xué)習(xí) 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)據(jù)庫(kù),具有高性能
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    統(tǒng)一技能開(kāi)發(fā)平臺(tái) 軟硬協(xié)同優(yōu)化,統(tǒng)一的Skill開(kāi)發(fā)框架,封裝基礎(chǔ)組件,支持常用深度學(xué)習(xí)模型。 3.跨平臺(tái)設(shè)計(jì) 支持Ascend芯片、海思35xx系列芯片以及其他市場(chǎng)主流芯片,可覆蓋主流監(jiān)控場(chǎng)景需求。 針對(duì)端側(cè)芯片提供模型轉(zhuǎn)換和算法優(yōu)化。 4.豐富的技能市場(chǎng) 技能市場(chǎng)預(yù)置了多種技能,如人形檢測(cè)、
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    視頻監(jiān)控 視頻檢測(cè) 人工智能 機(jī)器視覺(jué) 商品介紹 電瓶車(chē)起火事件時(shí)有發(fā)生,為保證樓宇公共安全,禁止電瓶車(chē)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(chē)檢測(cè)功能。 電梯內(nèi)電瓶車(chē)檢測(cè)商品介紹: 應(yīng)用場(chǎng)景: 隨著電瓶車(chē)越來(lái)越受歡迎,電瓶車(chē)起火事件也時(shí)有發(fā)生。特別當(dāng)電
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    2、更智能:可實(shí)現(xiàn)對(duì)高空拋物的實(shí)時(shí)檢測(cè)和自動(dòng)告警,顯示落物軌跡并將相關(guān)視頻和圖像進(jìn)行保存 3、更精準(zhǔn):通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法可克服日夜光照、水霧、陰影、飛鳥(niǎo)等影響 4、更人性:交互式操作,簡(jiǎn)單易懂,安裝方便 5、易擴(kuò)展:可隨需進(jìn)行算法升級(jí)和能力擴(kuò)展 6、范圍廣:可檢測(cè)大范圍的建筑物,即能檢測(cè)因建筑物過(guò)大而在監(jiān)控
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    區(qū)域的人員進(jìn)行倒地檢測(cè),算法采用機(jī)器視覺(jué)圖像感知技術(shù),通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)及深度學(xué)習(xí)技術(shù),對(duì)人員的精確檢測(cè)跟蹤,實(shí)現(xiàn)對(duì)人體倒地檢測(cè)分析檢測(cè)。 商品介紹 針對(duì)出現(xiàn)在視頻畫(huà)面中特定區(qū)域的人員進(jìn)行倒地檢測(cè),算法采用機(jī)器視覺(jué)圖像感知技術(shù),通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)及深度學(xué)習(xí)技術(shù),對(duì)人員的精確檢測(cè)、
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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(wèn)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(yè)面 3、學(xué)習(xí)課程內(nèi)容 在課程單元頁(yè)面,選擇想要學(xué)習(xí)的課程單元,點(diǎn)擊【開(kāi)始學(xué)習(xí)】,進(jìn)入課程播放器頁(yè)面。 圖 點(diǎn)擊【開(kāi)始學(xué)習(xí)】 圖 課程播放器頁(yè)面 在課程播放器頁(yè)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(yè)”、“上一頁(yè)”可以進(jìn)行課程頁(yè)面的切換。課程單元學(xué)習(xí)完成后,點(diǎn)擊
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    優(yōu)勢(shì):支持不同格式票據(jù)圖片的自動(dòng)識(shí)別和結(jié)構(gòu)化提取。通過(guò)可視化界面操作,輕松指定識(shí)別區(qū)域,完成模板設(shè)計(jì)并調(diào)用服務(wù)接口。 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)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
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    能平臺(tái)Mordelarts開(kāi)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(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)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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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì) 華為云網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì) 時(shí)間:2020-12-09 10:32:47 本課程覆蓋了HCIE認(rèn)證的華為云網(wǎng)絡(luò)部分內(nèi)容,包括區(qū)域間網(wǎng)絡(luò)互通,區(qū)域內(nèi)網(wǎng)絡(luò)服務(wù),以及各種混合組網(wǎng)能力和方案。 課程簡(jiǎn)介 本課程核心是講華為云上的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì),以VPC為中心,講解了V
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為云存儲(chǔ)架構(gòu)設(shè)計(jì) 華為云存儲(chǔ)架構(gòu)設(shè)計(jì) 時(shí)間:2020-12-16 16:27:03 云上數(shù)據(jù)存取、共享、備份以及加速貫穿在數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、處理到管理整個(gè)生命周期。如何針對(duì)不同場(chǎng)景靈活選擇云存儲(chǔ)架構(gòu)?希望本課程能對(duì)您有所啟發(fā)。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要講述華為公有云數(shù)據(jù)存儲(chǔ)類服務(wù)。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)目標(biāo)的要求 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)目標(biāo)的要求 時(shí)間:2021-06-02 09:42:07 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的目標(biāo)一定要設(shè)定有時(shí)間范圍,無(wú)條件的目標(biāo)會(huì)導(dǎo)致范圍過(guò)大而失敗; 合理的制定數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的目標(biāo)是非常有挑戰(zhàn)性的事情。目標(biāo)過(guò)高過(guò)大,會(huì)導(dǎo)致無(wú)法實(shí)現(xiàn)。目標(biāo)過(guò)小又無(wú)法讓客戶接受;
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的困難 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的困難 時(shí)間:2021-06-02 09:37:09 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)面臨的主要困難: 1. 熟悉數(shù)據(jù)庫(kù)的人員缺乏業(yè)務(wù)知識(shí)和行業(yè)知識(shí); 2. 熟悉業(yè)務(wù)知識(shí),了解業(yè)務(wù)流程的人往往缺乏對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品的了解,對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)流程也不熟悉; 3.
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的概念 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的概念 時(shí)間:2021-06-02 09:23:33 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是指對(duì)于一個(gè)給定的應(yīng)用環(huán)境,構(gòu)造優(yōu)化的數(shù)據(jù)庫(kù)邏輯模式和物理結(jié)構(gòu),并據(jù)此建立數(shù)據(jù)庫(kù)及其應(yīng)用系統(tǒng),使之能夠有效地存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù),滿足各種用戶的應(yīng)用需求。 文中課程
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)與管理 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)與管理 時(shí)間:2020-12-14 10:35:08 HCIP-GaussDB-OLAP V1.5系列課程。本課程主要講述:各種數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象的主要概念,如何創(chuàng)建與管理這些數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象,給并給出部分設(shè)計(jì)原則。 目標(biāo)學(xué)員 希望成為高級(jí)分布式
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    能檢測(cè)算法解決此類問(wèn)題,從而節(jié)約監(jiān)督人員人力成本,提高監(jiān)督效率,覆蓋更廣的監(jiān)督范圍,更能精確的監(jiān)測(cè)到作業(yè)人員打手機(jī)行為,加強(qiáng)安全管控。 打手機(jī)智能檢測(cè)算法是基于人工智能技術(shù)領(lǐng)域中的深度學(xué)習(xí)技術(shù),結(jié)合大數(shù)據(jù),使用大量的人員打手機(jī)圖片數(shù)據(jù)采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行智能檢測(cè)訓(xùn)練。算法采用深
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