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- 人工智能深度学习算法 内容精选 换一换
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AI技术领域课程--机器学习 AI技术领域课程--机器学习 时间：2020-12-09 17:04:48 机器学习是人工智能领域的基础研究方向之一，包括很多大家耳熟能详的算法。人工智能技术可谓构建在算法之上，我们需要运用算法去实现我们的想法，因此，想要了解人工智能技术，也需要学习常用的机器学习相关算法。来自：百科准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快： 视频直播 响应速度速度小于0.1秒。 在线商城 智能审核商家/用户上传图像，高效识别并预警不合规图片，防止涉黄、涉暴、政治敏感类图像发布，降低人工审核成本和业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。来自：百科
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极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，大大提升训练速度。 云边端多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“自动学习”训练模型，用户不需编写代码即可完成自动建模、一键部署。来自：百科来自：专题
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造个性化自适应学习平台，实现课内学习向课外学习的延展，帮助每个学生实现弹性有效的针对性自主学习； 区域网络学习中心功能框架 （2）家庭教育 通过建设家庭教育平台，让家长通过家庭教育的系统学习，拥有亲子教育能力、自我管理能力、经营幸福家庭的能力。 （3）老年开放学院 老年教育作为终来自：云商店![]()
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1/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 G系列G3/G1提供多种显存，满足图形图像场景。P系列提供P2v/P1/Pi1实例，满足科学计算、深度学习训练、推理等计算场景 生态优秀 完善的生态环境，全面支持多种GPU应用程序、深度学习框架。G系列支持OpenGL、来自：专题![]()
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区域信控优化 通过掌握城市交通历史通行规律，并实时感知机动车、非机动车、行人交通情况，采用AI 图引擎 技术、路口自适应训练算法、干线协调算法、场景化子区优化策略算法等，实现点-线-面信号配时优化，提升交通效率，保障通行 区域联动优化：从单路口信号灯控制、干线协调优化，到区域内多个相邻路口协同来自：百科![]()
（2）7月1日大赛平台开放无人车挑战杯海选赛题，选手需要先在大赛平台上学习ModelArts、 HiLens 、无人驾驶等相关知识，然后可以使用最简单的基本数据集和预置算法进行训练，也可以手动或自动扩充训练集，并使用自定义算法。 模型提交时间段为7月10日-7月21日，7月21日12:00答题入口关闭。来自：百科![]()
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AI挑战赛围绕生活中的街景图像展开，选手可以通过深度学习算法进行图像语义分割，对图像进行像素级别的分类。 【赛事背景】 近年来，以AI技术为核心的各项应用经过多年的快速发展，人工智能已经融入到人们的生活当中。随着产业需求和政策导向需要，各公司在AI技术方面的投资持续增长，计算机视觉已经成为了相关算法占比最大，研发来自：百科![]()
欢迎进入《AI专业学习路径》课程学习活动，立即报名学习，了解更多的活动规则。随着大数据时代的到来以及算力的提升将AI(人工智能)技术推向了第三次高潮，在AI技术火热的背后仍然要回归理性，正确的认识AI。 课程简介 本课程主要介绍人工智能的概念、层次结构及发展历史，人工智能产业发展与战略规划，并探讨华为全栈全场景AI的战略。来自：百科
