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- 深度學(xué)習(xí)算法用于分類(lèi) 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開(kāi)，選手可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行圖像語(yǔ)義分割，對(duì)圖像進(jìn)行像素級(jí)別的分類(lèi)。 【賽事背景】 近年來(lái)，以AI技術(shù)為核心的各項(xiàng)應(yīng)用經(jīng)過(guò)多年的快速發(fā)展，人工智能已經(jīng)融入到人們的生活當(dāng)中。隨著產(chǎn)業(yè)需求和政策導(dǎo)向需要，各公司在AI技術(shù)方面的投資持續(xù)增長(zhǎng)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)已經(jīng)成為了相關(guān)算法占比最大，研發(fā)來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí)算法用于分類(lèi) 相關(guān)內(nèi)容
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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)?；?span style='color:#C7000B'>深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺(jué)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)別等能來(lái)自：百科像探索AD的影像學(xué)標(biāo)記對(duì)AD早期識(shí)別和及時(shí)預(yù)防具有重大臨床意義。本次大賽旨在提高基于影像的阿爾茨海默病早期識(shí)別準(zhǔn)確性，推動(dòng)和促進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)在腦科學(xué)、臨床輔診等智慧醫(yī)學(xué)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和落地應(yīng)用。本次大賽共開(kāi)放了2600例多中心、多圖譜的腦影像特征數(shù)據(jù)，參賽選手將基來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí)算法用于分類(lèi) 更多內(nèi)容
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 本接口用于查詢指定工作流實(shí)例詳細(xì)ShowWorkflowInstance 本接口用于查詢指定工作流實(shí)例詳細(xì)ShowWorkflowInstance 時(shí)間：2023-09-06 11:13:25 API網(wǎng)關(guān) 云計(jì)算 接口說(shuō)明 本接口用于查詢指定工作流實(shí)例詳細(xì)。 URL來(lái)自：百科![]()
規(guī)的方式訓(xùn)練模型一個(gè)算法耗時(shí)長(zhǎng)，準(zhǔn)確率低。我們依托于預(yù)訓(xùn)練大模型、小樣本學(xué)習(xí)等技術(shù)，可以對(duì)這種數(shù)據(jù)量小的城市問(wèn)題進(jìn)行模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)。同時(shí)通過(guò)圖像生成等數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)把白天的圖像遷移成晚上，晴天的圖像遷移成雨霧等，這樣不僅提高了數(shù)據(jù)量?jī)?chǔ)備，而且還可以讓算法模型的準(zhǔn)確率提升50來(lái)自：百科![]()
的理解圖像內(nèi)容，讓智能相冊(cè)管理、照片檢索和分類(lèi)、基于場(chǎng)景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準(zhǔn)確。 圖1 圖像標(biāo)簽 示例圖 名人識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測(cè)，準(zhǔn)確識(shí)別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法判斷條形碼圖片為原始拍攝，還是經(jīng)過(guò)二次翻拍來(lái)自：百科![]()
ModelArts支持應(yīng)用到圖像分類(lèi)、物體檢測(cè)、視頻分析、 語(yǔ)音識(shí)別 、產(chǎn)品推薦、異常檢測(cè)等多種AI應(yīng)用場(chǎng)景。 圖1 ModelArts架構(gòu) 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、大來(lái)自：百科![]()
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AI開(kāi)發(fā)痛點(diǎn)分析 第3節(jié) ModelArts介紹 第4節(jié) 圖像分類(lèi)Demo演示 第5節(jié) 自動(dòng)學(xué)習(xí)Demo演示 第6節(jié) 課程總結(jié) 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Train來(lái)自：百科![]()
進(jìn)入工作流-工作流設(shè)置-分類(lèi)設(shè)置, 建立表單分類(lèi)。表單分類(lèi)更方便了表單的管理，把不同性質(zhì)的表單放在不同的分類(lèi)下，也方便了表單的查找。同時(shí)根據(jù)表單分類(lèi)的所屬部門(mén)，實(shí)現(xiàn)了表單分類(lèi)按部門(mén)進(jìn)行獨(dú)立管理的目的。 新建表單分類(lèi)：首先點(diǎn)擊【新建】按鈕，根據(jù)具體需求選擇表單父分類(lèi)，填寫(xiě)相應(yīng)的表單分類(lèi)排序號(hào)，表單分類(lèi)名稱(chēng)，以及所屬部門(mén)后保存。來(lái)自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) SSL證書(shū)有這些分類(lèi)和用途 SSL證書(shū)有這些分類(lèi)和用途 時(shí)間：2020-07-10 11:46:57 SSL證書(shū) SSL證書(shū)是一種遵守SSL協(xié)議的服務(wù)器數(shù)字證書(shū)，由受信任的根證書(shū)頒發(fā)機(jī)構(gòu)頒發(fā)。SSL證書(shū)采用SSL協(xié)議進(jìn)行通信，SSL證書(shū)部署到服務(wù)器后，服務(wù)器端來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 計(jì)算服務(wù)：讓算力釋放算法之美 計(jì)算服務(wù)：讓算力釋放算法之美 時(shí)間：2020-12-15 15:21:01 華為云IaaS服務(wù)系列課程之計(jì)算服務(wù)。 通過(guò)當(dāng)前市場(chǎng)上計(jì)算產(chǎn)品構(gòu)成：通用計(jì)算、異構(gòu)計(jì)算、專(zhuān)屬計(jì)算三種產(chǎn)品構(gòu)成了解華為云計(jì)算服務(wù)的產(chǎn)品內(nèi)容以及常見(jiàn)使用操作。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 萬(wàn)里眼高空拋物智能追溯算法 萬(wàn)里眼高空拋物智能追溯算法 時(shí)間：2020-12-31 11:29:40 視頻監(jiān)控 視頻檢測(cè) 華為云好望商城萬(wàn)里眼高空拋物智能追溯算法-SDC D系列特性： 1）超過(guò)百分之95檢測(cè)率。 2）誤報(bào)率低，算法可過(guò)濾雨雪，樹(shù)木，飛鳥(niǎo)等干擾。 3）支持CD系列相機(jī)。來(lái)自：云商店![]()
1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 G系列G3/G1提供多種顯存，滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境，全面支持多種GPU應(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL、來(lái)自：專(zhuān)題![]()
【賽事簡(jiǎn)介】 本次比賽為AI主題賽中的學(xué)習(xí)賽。選手可以使用圖像分類(lèi)算法對(duì)常見(jiàn)的生活垃圾圖片進(jìn)行分類(lèi)。我們將結(jié)合學(xué)習(xí)資料、直播+答疑的方式，帶領(lǐng)大家通關(guān)垃圾分類(lèi)項(xiàng)目。學(xué)習(xí)資料放在”學(xué)習(xí)賽課程“內(nèi)，選手可自行觀看學(xué)習(xí)。 【參賽對(duì)象】 對(duì)AI感興趣且年滿18歲的開(kāi)發(fā)者均可報(bào)名參加。 【報(bào)名須知】來(lái)自：百科![]()
go語(yǔ)言逆向技術(shù)之---恢復(fù)函數(shù)名稱(chēng)算法 go語(yǔ)言逆向技術(shù)之---恢復(fù)函數(shù)名稱(chēng)算法 時(shí)間：2021-12-06 10:48:50 【摘要】 在對(duì)程序做安全審計(jì)、漏洞檢測(cè)時(shí)，通常都需要對(duì)程序做逆向分析，本文在沒(méi)有符號(hào)表的情況下，提出了一種恢復(fù)函數(shù)名稱(chēng)的算法，方便對(duì)go語(yǔ)言二進(jìn)制文件進(jìn)行逆向分析，提升分析效率。來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類(lèi) 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類(lèi) 時(shí)間：2020-12-02 11:24:42 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺(tái)使用flowers數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建花卉圖像分類(lèi)應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 使用戶掌握來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)安全中心 DSC -數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí) 數(shù)據(jù)安全中心 DSC-數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí) 數(shù)據(jù)安全中心服務(wù)提供數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)能力，根據(jù)敏感數(shù)據(jù)規(guī)則對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別和敏感等級(jí)分類(lèi)，您可以在資產(chǎn)地圖頁(yè)面查看您資產(chǎn)中不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的數(shù)據(jù)的分布情況。基于敏感字段在文件中出現(xiàn)的累計(jì)次數(shù)和敏感字段關(guān)聯(lián)組來(lái)判斷文來(lái)自：專(zhuān)題![]()
盤(pán)古預(yù)測(cè)大模型產(chǎn)品功能 回歸預(yù)測(cè) 用于連續(xù)值預(yù)測(cè)，可自動(dòng)進(jìn)行任務(wù)理解，分析選擇最適合的回歸模型集合，并融合多個(gè)模型來(lái)提升回歸預(yù)測(cè)精度 分類(lèi)預(yù)測(cè) 用于離散值的預(yù)測(cè)，如：不同類(lèi)別或標(biāo)簽；基于任務(wù)理解和模型選擇推薦能力，可自動(dòng)選擇多個(gè)分類(lèi)模型并基于動(dòng)態(tài)圖算法進(jìn)行融合，來(lái)提升預(yù)測(cè)性能 時(shí)間序列預(yù)測(cè)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 G系列G3/G1提供多種顯存，滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境，全面支持多種GPU應(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL、來(lái)自：專(zhuān)題
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