云知识 基于深度学习算法的 语音识别 基于深度学习算法的语音识别 时间：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度学习）算法，结合清华大学开源语音数据集THCHS30进行语音识别的实战演练，让使用者在了解语音识别基本的原理与实战的同时，更好的了解人工智能的相关内容与应用。

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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。 深度学习的典型模型：卷积神经网络模型、深度信任网络模型、堆栈自编码网络模型。 深度学习的应用：计算机视觉、语音识别、 自然语言处理 等其他领域。

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华为云计算 云知识 深度学习概览 深度学习概览 时间：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列课程。本课程主要讲述深度学习相关的基本知识，其中包括深度学习的发展历程、深度学习神经 网络的部件、深度学习神经网络不同的类型以及深度学习工程中常见的问题。 目标学员

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本课程介绍了双向深度学习理论、算法和应用示例，让你对双向深度学习有初步的认知。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、认识双向智能。 2、了解深度双向智能的理论、算法和应用示例。 课程大纲 第1章 引言 第2章 双向智能 第3章 深度双向智能 华为云 面向未来的智能世界，数字化

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更好的训练效果。 本次训练所使用的经过数据增强的图片 基于深度学习的识别方法 与传统的机器学习使用简单模型执行分类等任务不同，此次训练我们使用深度神经网络作为训练模型，即深度学习。深度学习通过人工神经网络来提取特征，不同层的输出常被视为神经网络提取出的不同尺度的特征，上一层的输出

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的深度学习。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解如下知识： 1、高效的结构设计。 2、用NAS搜索轻量级网络。 3、数据高效的模型压缩。 4、1bit量化。 课程大纲 第1章 能耗高效的深度学习的背景 第2章 高效的神经元和结构设计 第3章 基于NAS的轻量级神经网络 第4章

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至超越了人类的水平。本课程将介绍深度学习算法的知识。 课程简介 本课程将会探讨深度学习中的基础理论、算法、使用方法、技巧与不同的深度学习模型。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握神经网络基础理论。 2、掌握深度学习中数据处理的基本方法。 3、掌握深度学习训练中调参、模型选择的基本方法。

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华为云计算 云知识 深度学习：IoT场景下的AI应用与开发 深度学习：IoT场景下的AI应用与开发 时间：2020-12-08 10:34:34 本课程旨基于自动售卖机这一真实场景开发，融合了物联网与AI两大技术方向，向您展示AI与IoT融合的场景运用并解构开发流程；从 物联网平台

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制系统 配时持续优化：提供仿真平台，不断训练-优化-仿真，持续迭代优化配时 拥堵诊断分析 基于多源数据融合，构建出长期的完整的道路健康档案，通过指标、时间特征、控制信息和人、车、非机动车的轨迹，从时间、空间和时空配给等多种维度量化分析诊断出拥堵成因 降本增效：AI辅助人工发现道路

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huaweicloud.com/testdetail.html?testId=458为准。 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

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、自动机器学习等领域。 课程简介 本教程介绍了AI解决方案深度学习的发展前景及其面临的巨大挑战；深度神经网络的基本单元组成和产生表达能力的方式及复杂的训练过程。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、了解深度学习。 2、了解深度神经网络。 课程大纲 第1章 深度学习和神经网络

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车的位置。 实验目标与基本要求 通过实操最终得到AI成功识别人车的结果。 实验摘要 1.准备环境 2.创建 OBS 桶和目录 3.拷贝数据集到OBS桶 4.创建训练作业 5.模型导入 6.模型部署 7.发起检测 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

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成功应用于各类交通场景，经受过复杂场景考验，对环境变化具有较强的鲁棒性 简单高效 服务提供的输入输出接口功能明确，配置项少，简单易用；支持大规模视频流实时分析 服务多元化 拥有实时或离线分析道路车流信息、车辆转向、车道信息、车辆排队长度、车道空间占有率、车牌、车型等功能 应用场景 路况实时分析

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统计阶段，四个阶段发放的证书相同！ 2.选手报名一次即可，前期阶段提交过成绩的选手，如也想参加后期阶段直接提交成绩即可，系统会根据提交成绩的时间刷新至对应的排行榜！ 3.每个成绩提交阶段结束后会刷新赛题数据集、答案、赛题详情中数据相关描述；参加下一阶段比赛的选手，需重新订阅数据集参赛！

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提交及统计阶段，两个阶段发放的证书相同！ 2.选手报名一次即可，年中赛提交过成绩的选手，如也想参加年末赛直接提交成绩即可，系统会根据提交成绩的时间刷新至对应的排行榜！ 3.2021年6月14号刷新赛题数据集、答案、赛题详情中数据相关描述；参加年末赛的选手，15号开始需重新订阅数据集参赛！

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高速行业的数字化转型真正进入快车道，华为将坚定不移持续投入，联合合作伙伴，深耕公路行业，做高速公路行业数字化的同路人。 华为好望商城 云市场商品 华为好望商城 逆行检测 通过样本训练，获取车辆模型。通过对视频画面中的运动目标进行检测，过滤出符合车辆模型的运动目标，并进行运动路线跟踪，判断出目标车辆的行驶方

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成从0到1的通关。本学习赛同步开启KPI异常检测、硬盘异常检测、日志异常检测三个赛道供自行选择，提交成绩过线的选手颁发华为NAIE认证的社会实践证书，予以成绩证明! 本赛道为日志异常检测赛道。通信网络中部署的大规模通信设备在运行过程中会产生海量日志，日志记录了各个设备的运行状态。

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实现视频画面实时分析,结合人体检测与行为分析,对变电站,主控室等场所的工作人员进行人员离岗检测,当人员离岗,人员脱岗时触发报警。 商品介绍 电力行业很多岗位是需要24小时监测的，而琐碎的工作，会有很多特例的情况发生，如岗位人员处理临时事务的时候，会导致岗位无人监测情况，即使短短的几分钟，也有可能造成无法挽回的后果。

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，并用框标出特定物体的位置，即输出检测到的物体类别及位置。适用于一张图片中要识别多个物体，物体计数等场景。 AI开发平台 ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动

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（3）智能交通信号灯控制 基于OPENCV的车道线检测技术可应用于智能交通信号灯控制领域。通过检测车道线的位置和方向，可以实现信号灯的智能控制，如提前绿灯时间、减少闯红灯等，从而提高道路通行效率。 三、总结 OPENCV车道线检测技术是一种基于深度学习的高效车道线检测方法，具有较高的检测精度和广泛

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查看详情 网站安全检测的应用场景 Web 漏洞扫描 应用场景 网站的漏洞与弱点易于被黑客利用，形成攻击，带来不良影响，造成经济损失。 常规漏洞扫描 丰富的漏洞规则库，可针对各种类型的网站进行全面深入的漏洞扫描，提供专业全面的扫描报告。 最新紧急漏洞扫描 针对最新紧急爆发的CVE漏洞，安全

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