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- 深度學(xué)習(xí)在圖像取證中 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
- 深度學(xué)習(xí)在圖像取證中 相關(guān)內(nèi)容
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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：百科別手寫數(shù)字的模型呢？讓我們來一探究竟吧。 數(shù)據(jù)集的選擇與準(zhǔn)備 機(jī)器學(xué)習(xí)中的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研究領(lǐng)域，需要基于大量的歷史數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，再使用模型對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行推理和預(yù)測，因此數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵要素之一。 MNIST數(shù)據(jù)集是目前手寫數(shù)字識(shí)別領(lǐng)域使用最為廣來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)在圖像取證中 更多內(nèi)容
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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![]()
和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。 課程簡介 為了解決真實(shí)世界中的問題，我們的深度學(xué)習(xí)算法需要巨量的數(shù)據(jù)，同時(shí)也需要機(jī)器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力，在現(xiàn)實(shí)世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要平衡效率和能耗以及成本的關(guān)系。本課程介紹了能耗高效的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識(shí)： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。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![]()
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![]()
經(jīng)驗(yàn)，在國際頂級(jí)會(huì)議和期刊上發(fā)表超過50篇論文，谷歌引用數(shù)1700，擅長大規(guī)模視覺識(shí)別、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：來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) Linux在企業(yè)中的應(yīng)用介紹 Linux在企業(yè)中的應(yīng)用介紹 時(shí)間：2021-02-26 17:23:04 操作系統(tǒng) Linux是一套免費(fèi)使用和自由傳播的類Unix操作系統(tǒng)，是一個(gè)基于POSIX和UNIX的多用戶、多任務(wù)、支持多線程和多CPU的操作系統(tǒng)。Linux來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python 時(shí)間：2020-12-01 10:31:05 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook對(duì)Python編程語言有一個(gè)基礎(chǔ)的認(rèn)知，掌握Python的基礎(chǔ)語法。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來自：百科![]()
使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 時(shí)間：2020-12-02 10:27:51 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。來自：百科![]()
HTTPS當(dāng)前在Web網(wǎng)頁中的使用占比有多少 HTTPS當(dāng)前在Web網(wǎng)頁中的使用占比有多少 時(shí)間：2021-05-21 10:54:48 HTTPS已經(jīng)成為Web網(wǎng)站的主流選擇。截至2020年的5月30日， 在Windows中使用HTTPS的頁面已達(dá)到88％； 在Android上的HTTPS流量為91％；來自：百科![]()
融合計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理和多模態(tài)技術(shù)，對(duì)輸入圖像進(jìn)行畫面內(nèi)容描述。 圖像主體識(shí)別 利用后臺(tái)算法來檢測圖像中的主體內(nèi)容，識(shí)別主體內(nèi)容的坐標(biāo)信息。 圖像識(shí)別產(chǎn)品優(yōu)勢 高識(shí)別準(zhǔn)確率 圖像識(shí)別采用最新技術(shù)在海量數(shù)據(jù)中進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)，服務(wù)泛化準(zhǔn)確率高，在新聞媒資、影視素材、綜藝娛樂、廣告推薦、攝影精修、教育等多種領(lǐng)域場景下具有非常高的準(zhǔn)確率。來自：專題![]()
部署在上海一，圖像標(biāo)簽API服務(wù)器部署在北京一，從 OBS 桶中讀取圖片會(huì)產(chǎn)生流量消耗和收取相應(yīng)費(fèi)用。 如何關(guān)閉已申請(qǐng)的圖像識(shí)別服務(wù)？ 服務(wù)開通后，已申請(qǐng)的服務(wù)可在圖像識(shí)別服務(wù)控制臺(tái)的“服務(wù)列表”頁面內(nèi)查看，如果不想再使用本服務(wù)，無需手動(dòng)關(guān)閉，不調(diào)用即可。 在未購買圖像識(shí)別服務(wù)套餐包來自：專題![]()
。 應(yīng)用場景 內(nèi)容審核 -圖像 內(nèi)容審核-圖像有以下應(yīng)用場景： 視頻直播 在互動(dòng)直播場景中，成千上萬個(gè)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(duì)所有房間內(nèi)容實(shí)時(shí)監(jiān)控，識(shí)別可疑房間并進(jìn)行預(yù)警。 場景優(yōu)勢如下： 準(zhǔn)確率高：基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測準(zhǔn)確率高。 響應(yīng)速度快：視頻直播響應(yīng)速度速度小于0來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 圖像識(shí)別服務(wù) 圖像識(shí)別服務(wù) 時(shí)間：2020-12-16 11:26:03 圖像識(shí)別（ Image Recognition ），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，提供數(shù)萬種物體、場景和概念標(biāo)簽，具備目標(biāo)檢測和屬性識(shí)別等能力，幫助客戶準(zhǔn)確識(shí)別和理解圖像內(nèi)容。 課程簡介來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 圖像標(biāo)簽優(yōu)勢 圖像標(biāo)簽優(yōu)勢 時(shí)間：2020-09-17 10:12:06 圖像標(biāo)簽（Image Tagging），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、場景和概念標(biāo)簽，具備目標(biāo)檢測和屬性識(shí)別等能力，幫助客戶準(zhǔn)確識(shí)別和理解圖像內(nèi)容 產(chǎn)品優(yōu)勢 識(shí)別準(zhǔn)確來自：百科![]()
助企業(yè)降低人力審核成本 視頻直播 在互動(dòng)直播場景中，成千上萬個(gè)房間并發(fā)直播，人工審核直播內(nèi)容幾乎不可能。基于圖像檢測能力，可對(duì)所有房間內(nèi)容實(shí)時(shí)監(jiān)控，識(shí)別可疑房間并進(jìn)行預(yù)警 優(yōu)勢 準(zhǔn)確率高 基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測準(zhǔn)確率高 處理速度快 基于大規(guī)模GPU集群，快速識(shí)別敏感信息 在線商城來自：百科![]()
升業(yè)務(wù)效率。 內(nèi)容審核-圖像 內(nèi)容審核-圖像有以下應(yīng)用場景： 視頻直播 在互動(dòng)直播場景中，成千上萬個(gè)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(duì)所有房間內(nèi)容實(shí)時(shí)監(jiān)控，識(shí)別可疑房間并進(jìn)行預(yù)警。 場景優(yōu)勢如下： 準(zhǔn)確率高：基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測準(zhǔn)確率高。 響應(yīng)速度快：視頻直播響應(yīng)速度速度小于0來自：百科![]()
使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 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)來自：專題
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