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大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間:2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點,從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度,我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景,著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。來自:百科來自:百科
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華為云計算 云知識 深度學習:IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習:IoT場景下的AI應用與開發(fā) 時間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(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融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自:百科
圖像識別服務介紹 圖像識別服務介紹 圖像識別( Image Recognition ),基于深度學習技術(shù),可準確識別圖像中的視覺內(nèi)容,提供多種物體、場景和概念標簽,具備目標檢測和屬性識別等能力,幫助客戶準確識別和理解圖像內(nèi)容 圖像識別(Image Recognition),基于深度學來自:專題
圖3運營商大數(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現(xiàn)價值提煉,是用戶非常關(guān)注的話題。來自:百科
QL/ 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現(xiàn)價值提煉,是用戶非常關(guān)注的話題來自:百科
Moderation 時間:2020-10-29 14:35:57 內(nèi)容審核 服務基于深度學習技術(shù)對圖像、視頻、文本內(nèi)容中的不合規(guī)信息進行自動檢測,方便用戶對不合規(guī)信息快速處理,幫助用戶提高審核效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢 檢測準確 基于深度學習技術(shù)和大量的樣本庫,幫助客戶快速準確進行違規(guī)內(nèi)容檢測,維護內(nèi)容安全。來自:百科
升業(yè)務效率。 內(nèi)容審核-圖像 內(nèi)容審核-圖像有以下應用場景: 視頻直播 在互動直播場景中,成千上萬個房間并發(fā)直播,人工審核直播內(nèi)容幾乎不可能?;?span style='color:#C7000B'>圖像審核能力,可對所有房間內(nèi)容實時監(jiān)控,識別可疑房間并進行預警。 場景優(yōu)勢如下: 準確率高:基于改進的深度學習算法,檢測準確率高。 響應速度快:視頻直播響應速度速度小于0來自:百科
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