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    规或者关键信息,包括踢、扔、抛物体等。 视频质量分析VQA 视频质量分析(Video Quality Analysis)是通过深度卷积神经网络算法识别视频画面质量,将视频画面的质量进行归类,从而过滤出清晰的高质量视频。 视频OCR:视频OCR(Video Optical Character
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    基于对视频的前后帧信息、光流运动信息分析、场景内容信息识别等分析,检测和识别视频动作 优势 多模态识别 综合图像、光流、声音等信息,识别动作更准确 识别准确 采用3D卷积神经网络算法,动作识别准确度高 对复杂场景鲁棒性强 对不同天气条件、不同的摄像头角度等复杂场景的视频动作识别具有良好的鲁棒性 建议搭配使用: 对象存储服务 OBS
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    这个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,
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    速构建可计算的道路模型,形成道路孪生体,再结合物联网数据分析服务的时空数据处理能力,实现各种时空维度上的计算功能 数据分析的过程包括哪些阶段 数据分析的过程包括哪些阶段 产品框架 产品框架 华为云数据分析相关文档 服务控制台总览 数据分析服务控制台总览页为您提供数据分析流程介绍以
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    时间:2020-08-19 10:07:38 框架管理器协同TBE为神经网络生成可执行的离线模型。在神经网络执行之前,框架管理器与昇腾AI处理器紧密结合生成硬件匹配的高性能离线模型,并拉通了流程编排器和运行管理器使得离线模型和昇腾AI处理器进行深度融合。在神经网络执行时,框架管理器联合了流程编排器、运行管
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    打造移动化、无纸化、数字化的办公平台。 了解详情 云市场免费试用中心 0元体验 最新文章 科研项目管理用OA,全过程、多维度科学化管理-下 科研项目管理用OA,全过程、多维度科学化管理-上 泛微推出工程 数据管理 平台:精准分析直击薄弱环节,全面提升管理 大型工程OA管理方案:组织全员内外协同,工程可控、资源协调快-下
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    DL)是机器学习的一种,机器学习是实现人工智能的必由之路。深度学习的概念源于人工神经网络的研究,包含多个隐藏层的多层感知器就是深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更抽象的高层代表属性类别或特征,发现数据分布式特征表示。研究深入学习的动机是建立模拟大脑分析学习的神经网络,它模拟大脑的机制来解释说明数据,如图像、声音、文本等数据。
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    昇腾AI软件栈运行管理器介绍 昇腾AI软件栈运行管理器介绍 时间:2020-08-19 09:45:52 运行管理器是神经网络软件任务流向系统硬件资源的大坝系统闸门,专门为神经网络的任务分配提供了资源管理通道。昇腾AI处理器通过运行管理器为应用程序提供了存储(Memory)管理、设备(De
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    理/结果输出全流程展示昇腾处理器推理应用开发过程,帮助您快速熟悉ACL这套计算加速库。 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
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    -JPEGD模块对JPEG格式的图片进行解码,将原始输入的JPEG图片转换成YUV数据,对神经网络的推理输入数据进行预处理。 -JPEG图片处理完成后,需要用JPEGE编码模块对处理后的数据进行JPEG格式还原,用于神经网络的推理输出数据的后处理。 -当输入图片格式为PNG时,需要调用PNGD解码
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    Engine)提供了昇腾AI处理器自定义算子开发能力,通过TBE提供的API和自定义算子编程开发界面可以完成相应神经网络算子的开发。 TBE的重要概念之一为NPU,即Neural-network Processing Unit,神经网络处理器。 在维基百科中,NPU这个词条被直接指向了“人工智能加速器”,释义是这样的:
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    华为云计算 云知识 泛微数字化办公在医药行业:搭建研发、质检、销售全过程特色办公应用 泛微数字化办公在医药行业:搭建研发、质检、销售全过程特色办公应用 时间:2022-11-17 19:11:47 协同办公 数字化办公 移动OA办公 智慧办公 企业办公 医药行业作为智力密集型、资
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    概念标签,一个图像可包含多个标签内容,语义内容非常丰富。 同时提供了名人识别和翻拍识别。可以精准检测图像内容识别明星和网红人物。并基于神经网络算法高效地判断图片是原始拍摄还是二次翻拍,智能剔除不合规图片。 文档链接:https://support.huaweicloud.com/
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    RASR优势 识别准确率高 采用最新一代 语音识别 技术,基于深度神经网络(Deep Neural Networks,简称DNN)技术,大大提高了抗噪性能,使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络,同时在工程上进行了大量的优化,大幅提升解码速度,使识别速度在业内处于领先地位。
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