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AI技术领域课程--深度学习 时间:2020-12-15 15:23:12 深度学习是一种以人工神经网络为架构,对数据进行表征学习的算法。目前,在图像、语音识别、自然语言处理、强化学习等许多技术领域中,深度学习获得了广泛的应用,并且在某些问题上已经达到甚至超越了人类的水平。本课程将介绍深度学习算法的知识。来自:百科
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皆可。 【参赛要求】 1、为了更好参加比赛,建议赛队成员可预先在图像感知,物体检测方面了解基本知识,熟悉基本深度学习框架如caffe, tensorflow等、及熟悉机器人操作系统ROS;另外赛委会也会提供完整的海选赛赛前培训资料和半决赛前的线上培训,包括ModelArts、 HiLens 和ROS在无人车上的应用。来自:百科
GA CS )能够提供强大的浮点计算能力,从容应对高实时、高并发的海量计算场景。 (7)FPGA加速型 视频处理、机器学习、基因组学研究、金融风险分析。 (8)AI加速型 机器视觉、语音识别、自然语言处理通用技术,支撑智能零售、智能园区、机器人云大脑、平安城市等场景。 2、ECS命名规则 (1)规格命名规则:AB.C来自:百科
模型包里面必需包含“model”文件夹,“model”文件夹下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代码文件。 模型包结构示例(以TensorFlow模型包结构为例) 发布该模型时只需要指定到“ocr”目录。 OBS 桶/目录名 |── ocr | ├── model 必选: 固定子目录名称,用于放置模型相关文件来自:专题
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方法。其通过分析提取用户人脸图像数字特征产生样本特征序列,并将该样本特征序列与已存储的模板特征序列进行比对,用以识别用户身份。 2.3 语音识别 通过各种技术,把语音信号转变为相应的文本或命令的过程。主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。 2.4 TTS 播报来自:云商店