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AI 平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向开发者的一站式 AI 平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理来自：专题0系列课程。本课程将主要讲述为什么是深度学习框架、深度学习框架的优势并介绍二种深度学习 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下来会结合代码详细讲解TensorFlow 2的基 础操作与常用模块的使用。最后将通过基于TensorFlow的MNIST手写体数字的实 验，加深地对深度学习建模流程的理解与熟悉度。来自：百科
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。 商品识别 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。 优势：用户自定义模型可以实现99.5%的识别准确率，可以实现秒级识别整盘商品，从而提升结算效率。模型训练、更新的流程自动化，只需要客户自己上传标注图片，就可以在线完成模型训练、评估、发布。 票据识别 特点：对来自：百科华为云计算 云知识 图像识别 图像识别 时间：2020-10-30 15:12:04 图像识别（ Image Recognition ），基于深度学习和大数据，利用计算机对图像进行分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。基于深度学习技术，可准确识别图像中的视觉内容，提供多种来自：百科
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视频管理与应用平台，利用人工智能和深度学习在视频与图像识别方面的应用，以机器辅助人力，提供AI视频技术应急智能解决方案； 该方案充分发挥了芯峰深度学习算法与华为智能计算硬件的性能，通过边缘计算实时秒级响应，以及通过华为云实现系统的快速布署、算法迭代以及稳定运行，解决应急场站中的安全隐患。来自：云商店![]()
快速的外存访问技术，适用于超高清和 视频直播 等低时延场景 深度学习 机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中，FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配来自：百科![]()
目标检测技术在隐私合规检测领域的应用 深度学习中的目标检测，主要用于在视图中检测出物体的类别和位置，如下图所示。目前业界主要有YOLO [7]，SSD [8]和RCNN [9]三类深度学习算法。 以Faster RCNN为例，该算法是RCNN算法的演进。在结构上，Faster RCNN将特征抽取(feature来自：百科![]()
华为云计算 云知识 本接口用于查询指定工作流实例详细ShowWorkflowInstance 本接口用于查询指定工作流实例详细ShowWorkflowInstance 时间：2023-09-06 11:13:25 API网关 云计算 接口说明 本接口用于查询指定工作流实例详细。 URL来自：百科![]()
效果出众 使用深度学习技术，语音识别准确率高，在业界具有一定的技术优势 使用深度学习技术，语音识别准确率高，在业界具有一定的技术优势 稳定可靠 成功应用于各类场景，基于华为等企业客户的长期实践，经受过复杂场景考验 成功应用于各类场景，基于华为等企业客户的长期实践，经受过复杂场景考验 简单易用来自：专题![]()
前 语音交互 服务仅支持中文识别与合成。 语音交互包括以下子服务： 定制语音识别（ASR Customization，ASRC）：基于深度学习技术，提供针对特定领域（如快递行业）优化的语音识别能力，并可自定义语言模型。定制语音识别包含一句话识别、录音文件识别功能。支持热词定制。 实时语音转写（Real-time来自：百科![]()
烟火监测产品 烟雾火焰检测 烟雾火焰检测算法适用于室内、园区等低空场景， 采用自定义深度学习网络及区域回归算法，高效提取烟雾、明火火焰特征； 对低空场景中的烟雾火焰目标进行检测， 并定位目标在画面中的位置，进行及时有效的报警。 查看详情 煤气罐识别 煤气罐检测算法主要针对出现在监测视频画面中的限制区域进行煤气罐的检测来自：专题![]()
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0系列课程。计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一，它衍生出了一大批快速发展且具有实际作用的应用，包括人脸识别、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。 目标学员来自：百科![]()
有助于改进发件人的电子邮件验证方法和收件人对未授权邮件的识别。即使邮件没有被拒绝，当电子邮件没有通过 DKIM 和 SPF 检查时（目前只配置了SPF），收件人也可以向发件人报告，以此帮助发件人确定有多少合法邮件无法通过身份验证。 PTR：PTR (Pointer Record)，指针记录，被用于邮件发送过程中的反向来自：专题![]()
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