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- 视觉格式化模型 内容精选 换一换
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10:09:21 现在大多数的AI模型,尤其是计算视觉领域的AI模型,都是通过深度神经网络来进行构建的,从2015年开始,学术界已经开始注意到现有的神经网络模型都是需要较高算力和能好的。并且有大量的研究论文集中于如何将这些AI模型从云上部署到端侧,为AI模型创造更多的应用场景和产业价值。来自:百科年,人类一定会进入万物感知、万物互联和万物智能的智能社会。5G、AI和机器视觉三种技术相互促进、相互激发,加速智能世界的到来。未来十年,机器视觉将成为万物感知入口,引领行业数字化。 2020年,华为机器视觉不断丰富产品与场景化解决方案,在交管领域重点聚焦智能化应用落地,取得了巨大来自:云商店
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特点:基于不同部门的数据,构建专有的自然语言处理分类模型,将大量的政务询问分发到对应的部门,显著提高工作效率。 特点:构建商品视觉自动识别的模型,可用于无人超市等场景。 特点:对各种格式的票据图片,可制作模板实现关键字段的自动识别和提取。 优势:针对场景领域提供预训练模型,效果远好于通用自然语言处理模型。可根据使用过来自:百科来自:云商店
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供3D模型制作(Creator)、资产管理(Store)、内容编辑(Editor)、物理仿真(Simulation)、云渲染(Rendering)5大平台能力,帮助伙伴和开发者快速构建高质量模型,用于虚拟直播、虚拟视频内容制作等。 华为云 MetaStudio 提供了风格化模型、写实来自:百科
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