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  • 短语音识别 内容精选 换一换
  • ModelArts作为一站式 AI开发平台 ,实现全流程管理,加快训练速度,用AI方式加速AI开发过程,让AI开发变得更简单、便捷。
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    云客服是面向企业客户提供全渠道一站式客户服务平台的云服务。云客服在传统呼叫中心应用基础上,进一步增加 语音识别 、自然语言处理、5G视频、IoT等前沿技术,并基于华为在电信、政府、银行、保险、互联网、医疗、教育、交通等行业客户服务领域的沉淀,为企业构建全流程智能化客户服务体系,助力企业提升客户服务水平和服务效率。
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  • 短语音识别 相关内容
  • 本章主要讲述华为云EI的图像识别 图像搜索 、文字识别语音交互以及自然语言处理相应API服务的功能特点、应用场景、实践案例和使用方法。
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    云客服是面向企业客户提供全渠道一站式客户服务平台的云服务。云客服在传统呼叫中心应用基础上,进一步增加语音识别、自然语言处理、5G视频、IoT等前沿技术,并基于华为在电信、政府、银行、保险、互联网、医疗、教育、交通等行业客户服务领域的沉淀,为企业构建全流程智能化客户服务体系,助力企业提升客户服务水平和服务效率。
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  • 短语音识别 更多内容
  • 文字识别 Optical Character Recognition ),就是将图片或扫描件中的文字识别成可编辑的文本。可代替人工录入,提升业务效率。支持身份证、驾驶证、行驶证、发票、英文海关单据、通用表格、通用文字等场景文字识别
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    理解华为云文字识别服务的功能用法、优势。
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    华为云文字识别 OCR 服务融合深度学习及多种图像处理技术,提供丰富全面的文字识别服务,具有精度高,稳定性强,适应多种场景等特点。本次活动采用直播教学+技术干货形式,扫除OCR服务实际应用的问题,实现人人快速上手操作。
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    图像识别 Image Recognition ),基于深度学习技术,可准确识别图像中的视觉内容,提供数万种物体、场景和概念标签,具备目标检测和属性识别等能力,帮助客户准确识别和理解图像内容。
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    本实验基于华为云开发者插件Toolkit提供的功能,指导用户在IDE(IntelliJ IDEA)工具内,通过集成华为云API,来实现一个文字合成语音的应用。华为云API插件是安装在开发者本地IDE客户端上的插件,协同华为云云端的云服务产品,帮助开发者更高效、便捷的搭建应用,为华为云开发
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    基于 TensorFlow 训练一个卷积神经网络(CNN)模型,以识别 MNIST 数据集中的手写数字,并评估模型的性能。
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    本实验指导用户在短时间内,了解和熟悉使用MindSpore进行模型开发和训练的基本流程,并利用ModelArts训练管理服务完成一次训练任务。
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    本实验基于华为云环境,指导用户通过Python工具和华为云中 云数据库 RDS服务,来实现对抖音小视频背景音乐的识别
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    课程通过解读24种会使程序“腐烂变质”的代码坏味道,以数十个重构案例清晰揭示代码重构的过程、原理及实践方式。可指导开发者改善即有代码设计,减少开发过程中的风险,提升软件的可维护性。在理论与实践中提升自身水平,打造具有可靠性、安全性、可复用性、可维护性的高质量代码。
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    计算机视觉是人工智能领域最炙手可热的研究领域,也是在现实世界中落地应用最多的人工智能技术方向。本课程介绍了计算机视觉的基本原理和应用分支。
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    通过人工智能技术智能化检测是否存在疲劳驾驶行为,守护交通安全。
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    本实验将介绍自然语言处理中的命名实体识别,并基于python代码进行实践。
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    华为云AI论文精读会2021邀请计算机视觉、迁移学习、自然语言处理等领域专家学者基于华为云ModelArts解读经典论文算法,让更多人来低门槛使用经典的算法。本期由来自中国科学技术大学的王裕鑫博士,从论文概览、算法模型剖析、代码复现三个方面带领大家解读《Attention and
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    包含以网络架构搜索为代表的新方向;本课将在基础课程之上,提供计算机视觉更丰富的全景视图。本章为计算机视觉课程系列的专题课的第2部分:行人重识别方法Person Re-Identification and Search
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    通过Python的相关代码对短视频进行视音分离并建立声音“指纹”数据库,通过短视频背景音乐与声学模型进行匹配,从而获取到背景歌名。
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    通过Python的相关代码对短视频进行视音分离并建立声音“指纹”数据库,通过短视频背景音乐与声学模型进行匹配,从而获取到背景歌名。
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    华为云AI论文精读会2021邀请计算机视觉、迁移学习、自然语言处理等领域专家学者基于华为云ModelArts解读经典论文算法,让更多人来低门槛使用经典的算法。本期邀请到了华东师范大学的田旭东博士,从论文概览、算法模型剖析、代码复现三个方面带领大家解读《Farewell to Mutual
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