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支持样式多 支持多地医院不同格式的医疗发票识别 支持复杂背景 支持纹理、盖章、文字重叠等复杂背景的医疗发票识别 识别精度高 采用先进的深度学习算法，优化业务场景，文字识别精度高 建议搭配使用 对象存储服务 OBS 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是来自：百科EI Developer V2.0认证的人员 3、希望了解华为AI产品使用、管理和维护的人员 课程目标 完成该项目培训后，您将能够： 掌握神经网络基础理论 掌握图像处理理论和应用 掌握语音处理理论和应用 掌握自然语言处理理论和应用 了解华为AI发展战略与全栈全场景解决方案 了解ModelArts概览来自：百科
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险与释放审核人力，提升效率。 产品优势： 1. 多模态审核：支持同时对视频字幕、声音与画面多维度智能核查； 2. 准确率高：采用深度卷积神经网络与海量训练数据，模型识别准确率高； 3. 识别速度快：实时对视频进行审核，快速识别视频违规项。 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业来自：百科![]()
16:43:53 简介 libmpc是一个C库，用于复数的算术，具有任意高的精度和正确的舍入结果。 它将固定精度实数浮点数的IEEE-754标准的原则扩展为复数，为每个操作提供明确的语义。 同时，高精度的操作速度是主要的设计目标。 编译和测试方式 1.配置编译环境 1)安装wget工具。来自：百科![]()
调度过程为深度神经网络计算过程中紧密有序的输送了任务，保证了任务执行的连续性和高效性。 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致力来自：百科![]()
实验指导用户完成基于华为昇腾 弹性云服务器 的图像分类应用。 实验目标与基本要求 1.了解华为昇腾全栈开发工具Mind Studio； 2.了解如何利用华为昇腾处理器加速神经网络推理应用； 实验摘要 1.准备环境 2.配置工程 3.关键代码补充 4.编译并查看结果 温馨提示：详情信息请以实验页面：https://lab来自：百科![]()
实验指导用户完成基于华为昇腾弹性云服务器的目标检测应用。 实验目标与基本要求 ① 了解华为昇腾全栈开发工具MindStudio； ② 了解如何利用华为昇腾处理器加速神经网络推理应用； 实验摘要 1.准备环境 2.配置工程 3.编写代码 4.运行并验证 温馨提示：详情信息请以实验页面：https://lab.huaweicloud来自：百科![]()
2015 03:56:41 GMT\nAuthorization: OBS H4IPJX0TQTHTHEBQQCEC:mKUs/uIPb8BP0ZhvMd4wEy+EbiI=\n" 错误码 请参考 错误码说明。 最新文章 创建浮动IPNeutronCreateFloatingIp来自：百科![]()
本实验指导用户在华为云ModelArts平台对预置的模型进行重训练，快速构建 人脸识别 应用。 实验目标与基本要求 掌握MXNet AI引擎用法； 掌握基于MXNet构建人脸识别神经网络； 掌握华为云ModelArts SDK创建训练作业、模型部署和模型测试； 掌握ModelArts自研分布式训练框架MoXing。 实验摘要来自：百科![]()
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来越高，从而就出现了GPU和FPGA服务，甚至后续的AISC服务，这里要重点提一下GPU和FPGA，GPU主要是用在一些计算精度要求比较高，单精度、双精度达到64bit 18G的浮点每秒的一些计算。 FPGA相对于GPU来说，它最重要的特点就是时延非常好。FPGA芯片的架构，它的来自：百科![]()
实验目标与基本要求 ① 了解华为昇腾全栈开发工具MindStudio及其离线模型转换功能； ② 了解如何使用ACL开发基于华为昇腾处理器的神经网络推理应用 实验摘要 1.准备环境 2.配置工程 3.编写代码 4.编译运行 5.运行Profiling 查看推理性能 温馨提示：详情信息请以实验页面：https://lab来自：百科![]()
，对接多种端侧计算设备。 1.端云协同推理 端云模型协同，解决网络不稳的场景，节省用户带宽。 端侧设备可协同云侧在线更新模型，快速提升端侧精度。 端侧对采集的数据进行本地分析，大大减少上云数据流量，节约存储成本。 2.统一技能开发平台 软硬协同优化，统一的Skill开发框架，封装基础组件，支持常用深度学习模型。来自：百科![]()
、图像检测、目标监测以及智能驾驶等。这一切本质都是对图像数据进行处理，本课程就图像处理理论及相应技术做了介绍，包括传统特征提取算法和卷积神经网络，学习时注意两者的区别。 目标学员 1、希望成为企业AI工程师的人员 2、希望获得HCIP-AI EI Developer V2.0认证的人员来自：百科
