- 深度學(xué)習(xí)在圖像取證中 內(nèi)容精選 換一換
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局領(lǐng)導(dǎo)、專家學(xué)者,共同探討人工智能、云、大數(shù)據(jù)、5G等新技術(shù)在智慧交管領(lǐng)域的應(yīng)用。華為機(jī)器視覺(jué)總裁段愛(ài)國(guó)出席并發(fā)表了“全息感知,數(shù)據(jù)智能,賦能 交通智能體 ”主題演講,從當(dāng)前交通管理智能深化面臨的十大挑戰(zhàn)出發(fā),分享了華為在構(gòu)建交通智能體的優(yōu)秀實(shí)踐。 華為致力于把數(shù)字世界帶入每個(gè)人、每來(lái)自:云商店華為云計(jì)算 云知識(shí) 圖像識(shí)別 圖像識(shí)別 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,提供多種來(lái)自:百科
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使用ModelArts中開(kāi)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(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)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(yǔ)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(lái)自:專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是圖像搜索 什么是圖像搜索 時(shí)間:2020-09-16 11:27:14 圖像搜索( Image Search )基于深度學(xué)習(xí)與圖像識(shí)別技術(shù),結(jié)合不同應(yīng)用業(yè)務(wù)和行業(yè)場(chǎng)景,利用特征向量化與搜索能力,幫助您從指定圖庫(kù)中搜索相同或相似的圖片。 圖像搜索服務(wù)以開(kāi)放API(Application來(lái)自:百科
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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、打印翻拍等手法二次處理的圖片。利用翻拍識(shí)別可以檢測(cè)出經(jīng)過(guò)二次處理的不合規(guī)范圖片,使得統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確、有效。 圖像識(shí)別 Image 圖像識(shí)別(Image R來(lái)自:百科VDI協(xié)議 圖形加速型 G1 NVIDIA M60(GPU虛擬化) 云桌面 、圖像渲染、3D可視化、重載圖形設(shè)計(jì)。 華北-北京一 可用區(qū)1、可用區(qū)2 華東-上海二 可用區(qū)1 華南-廣州 可用區(qū)1 G1實(shí)例中g1.2xlarge.8規(guī)格使用的是GPU直通,無(wú)法通過(guò)云服務(wù)器控制臺(tái)“遠(yuǎn)程登錄”,請(qǐng)使用VNC或第三方VDI協(xié)議來(lái)自:百科身競(jìng)爭(zhēng)力的重要因素;而傳統(tǒng)自建數(shù)據(jù)中心在使用過(guò)程中會(huì)遇到如下問(wèn)題: ? 計(jì)算集群建設(shè)屬于重資產(chǎn),初期投資大、建設(shè)成本高、周期長(zhǎng),無(wú)法滿足企業(yè)靈活的業(yè)務(wù)形態(tài);業(yè)務(wù)閑暇時(shí),資源浪費(fèi);業(yè)務(wù)繁忙時(shí),資源不足 ? 維護(hù)工作繁重, 壓力大,易出錯(cuò) :在維護(hù)方面企業(yè)往往投入很多人力、物力,而無(wú)法全力聚焦企業(yè)自身的業(yè)務(wù)來(lái)自:專題微認(rèn)證總流程如下所示。僅需通過(guò)在線學(xué)習(xí),并完成在線實(shí)驗(yàn)和通過(guò)在線考試,即可獲得微認(rèn)證證書。 圖1 微認(rèn)證流程 步驟1 購(gòu)買認(rèn)證 登錄微認(rèn)證首頁(yè),選擇自己需要的微認(rèn)證,在微認(rèn)證詳情頁(yè)面單擊“購(gòu)買認(rèn)證”。按照頁(yè)面提示完成購(gòu)買支付。 步驟2 在線學(xué)習(xí) 在微認(rèn)證詳情頁(yè)面單擊“開(kāi)始學(xué)習(xí)”進(jìn)行線上課程學(xué)習(xí)。 步驟3來(lái)自:百科需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來(lái)自:百科手把手教你玩轉(zhuǎn) 人臉識(shí)別 ,初探深度學(xué)習(xí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括:人臉識(shí)別原理、機(jī)器如何提取圖像的特征。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),了解機(jī)器學(xué)習(xí)的方法及快速掌握人臉識(shí)別應(yīng)用。 課程大綱 第1節(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)內(nèi)容回顧 第2節(jié) 機(jī)器是如何進(jìn)行圖像分類 第3節(jié) 圖像的特征提取 第4節(jié) 初探深度學(xué)習(xí) 第5節(jié)來(lái)自:百科P系列:計(jì)算加速型或推理加速型 彈性云服務(wù)器 ,適合于深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算、CAE等。 GPU加速云服務(wù)器在售實(shí)例 GPU加速實(shí)例總覽 主售:計(jì)算加速型P2s、推理加速型Pi2、圖形加速增強(qiáng)型G6 在售:除主售外的其他GPU機(jī)型均為在售機(jī)型,如果在售機(jī)型售罄,推薦使用主售機(jī)型 圖像加速G系列 圖形加速增強(qiáng)型G6v來(lái)自:專題ECS GPU加速云服務(wù)器 GACS 云硬盤 EVS 虛擬私有云 VPC 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 科學(xué)計(jì)算 科學(xué)計(jì)算 在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域,要求極強(qiáng)的雙精度計(jì)算能力。在模擬仿真過(guò)程中,消耗大量計(jì)算資源的同時(shí),會(huì)產(chǎn)生大量臨時(shí)數(shù)據(jù),對(duì)存儲(chǔ)帶寬與時(shí)延也有極高的要求 優(yōu)勢(shì) NVMe SSD 最高68萬(wàn)IOPS,消除存儲(chǔ)瓶頸,提升整體性能來(lái)自:專題ECS GPU加速云服務(wù)器 GACS 云硬盤 EVS 虛擬私有云 VPC 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 科學(xué)計(jì)算 科學(xué)計(jì)算 在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域,要求極強(qiáng)的雙精度計(jì)算能力。在模擬仿真過(guò)程中,消耗大量計(jì)算資源的同時(shí),會(huì)產(chǎn)生大量臨時(shí)數(shù)據(jù),對(duì)存儲(chǔ)帶寬與時(shí)延也有極高的要求 優(yōu)勢(shì) NVMe SSD 最高68萬(wàn)IOPS,消除存儲(chǔ)瓶頸,提升整體性能來(lái)自:專題AI機(jī)器人、AI游戲眼鏡、AI美圖……市場(chǎng)上層出不窮的AI產(chǎn)品讓人眼花繚亂。在AI市場(chǎng)的繁榮之下,是日新月異的AI技術(shù)!本期課程依托華為云EI服務(wù),帶領(lǐng)開(kāi)發(fā)者學(xué)習(xí)和體驗(yàn)多項(xiàng)國(guó)際前沿AI技術(shù)!期望通過(guò)開(kāi)發(fā)者的學(xué)習(xí),幫助企業(yè)解決實(shí)際問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)自動(dòng)化、提升效率,同時(shí)這也是華為云奉獻(xiàn)給開(kāi)發(fā)者們的一場(chǎng)技術(shù)盛宴。來(lái)自:百科
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