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- 卷积神经网络 深度监督学习 内容精选 换一换
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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来自：百科提取违规或者关键信息，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来自：百科
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来自：百科成图像的裁剪与缩放。 上图展示了一种典型改变图像尺寸的裁剪和补零操作，VPC在原图像中取出的待处理图像部分，再将这部分进行补零操作，在卷积神经网络计算过程中保留边缘的特征信息。补零操作需要用到上、下、左、右四个填充尺寸，在补零区域中进行图像边缘扩充，最后得到可以直接计算的补零后图像。来自：百科
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华为云计算 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。来自：百科![]()
云知识 大V讲堂——能耗高效的深度学习 大V讲堂——能耗高效的深度学习 时间：2020-12-08 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来自：百科![]()
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 物联网平台来自：百科![]()
华为云计算 云知识 实战篇：神经网络赋予机器识图的能力 实战篇：神经网络赋予机器识图的能力 时间：2020-12-09 09:28:38 深度神经网络让机器拥有了视觉的能力，实战派带你探索深度学习！ 课程简介 本课程主要内容包括：深度学习平台介绍、神经网络构建多分类模型、经典入门示例详解：构建手写数字识别模型。来自：百科![]()
了TBE算子的融合能力，为神经网络的优化开辟一条独特的路径。 张量加速引擎TBE的三种应用场景 1、一般情况下，通过深度学习框架中的标准算子实现的神经网络模型已经通过GPU或者其它类型神经网络芯片做过训练。如果将这个神经网络模型继续运行在昇腾AI处理器上时，希望尽量在不改变原始代来自：百科![]()
AI处理器的深度神经网络计算提供了执行上的保障。 工具链 工具链是一套支持昇腾AI处理器，并可以方便程序员进行开发的工具平台，提供了自定义算子的开发、调试和网络移植、优化及分析功能的支撑。另外在面向程序员的编程界面提供了一套桌面化的编程服务，极大的降低了深度神经网络相关应用程序的开发门槛。来自：百科![]()
视频封面：基于互联网在线视频的内容理解，快速输出具有代表性和吸引力的精彩封面 视频摘要：基于视频的内容相关度、精彩画面，提取场景片段制作视频摘要 产品优势 准确拆分，采用深度卷积网络与海量视频数据训练、分析，精确拆分、提取不同主题的片段。 准确提取关键帧，使用光流等技术，结合时域特性，基于内容理解和结构分析，准确提取关键帧。来自：百科![]()
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：来自：百科![]()
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、运行管来自：百科![]()
计算引擎由开发者进行自定义来完成所需要的具体功能。 通过流程编排器的统一调用，整个深度神经网络应用一般包括四个引擎：数据引擎，预处理引擎，模型推理引擎以及后处理引擎。 1、数据引擎主要准备神经网络需要的数据集（如MNIST数据集）和进行相应数据的处理（如图片过滤等），作为后续计算引擎的数据来源。来自：百科![]()
实验目标与基本要求 本实验主要介绍基于AI1型 弹性云服务器 完成黑白图像上色应用开发，通过该实验了解将神经网络模型部署到昇腾310处理器运行的一般过程和方法。 基本要求： 1. 对业界主流的深度学习框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。 2. 具备一定的C++、Shell、Python脚本开发能力。来自：百科![]()
资源协调快-下 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-上 相关推荐 神经网络介绍 排序策略:深度网络因子分解机-DeepFM 策略参数说明:核函数特征交互神经网络 排序策略-离线排序模型:AutoGroup GPU Ant8裸金属服务器使用Megatron来自：云商店![]()
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。来自：百科
