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  • 深度学习对医学图像的分割 内容精选 换一换
  • 征形成更抽象高层代表属性类别或特征,发现数据分布式特征表示。研究深入学习动机是建立模拟大脑分析学习神经网络,它模拟大脑机制来解释说明数据,如图像、声音、文本等数据。 深度学习典型模型: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基本知识,其中包括深度学习发展历程、深度学习神经 网络部件、深度学习神经网络不同类型以及深度学习工程中常见问题。 目标学员
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  • 深度学习对医学图像的分割 相关内容
  • 本课程介绍了双向深度学习理论、算法和应用示例,让你双向深度学习有初步认知。 课程目标 通过本课程学习,使学员: 1、认识双向智能。 2、了解深度双向智能理论、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 面向未来智能世界,数字化
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    深度学习。 课程目标 通过本课程学习,使学员了解如下知识: 1、高效结构设计。 2、用NAS搜索轻量级网络。 3、数据高效模型压缩。 4、1bit量化。 课程大纲 第1章 能耗高效深度学习背景 第2章 高效神经元和结构设计 第3章 基于NAS轻量级神经网络 第4章
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  • 深度学习对医学图像的分割 更多内容
  • 云知识 基于深度学习算法语音识别 基于深度学习算法语音识别 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原理与实战同时,更好了解人工智能相关内容与应用。
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    更好训练效果。 本次训练所使用经过数据增强图片 基于深度学习识别方法 与传统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,不同层输出常被视为神经网络提取出不同尺度特征,上一层输出
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    至超越了人类水平。本课程将介绍深度学习算法知识。 课程简介 本课程将会探讨深度学习基础理论、算法、使用方法、技巧与不同深度学习模型。 课程目标 通过本课程学习,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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    用,并实现售卖机智能化运营,是一个贯穿数据开发、数据采集、数据挖掘应用完整项目。 目标学员 希望了解AI与IoT技术结合场景实现方法并掌握其开发能力的人员。 课程目标 通过学习本课程,学员可以对设备接入IoT平台上报数据,基于AI设备上报数据进行分析预测实际应用场景有一个了解。
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    、自动机器学习等领域。 课程简介 本教程介绍了AI解决方案深度学习发展前景及其面临巨大挑战;深度神经网络基本单元组成和产生表达能力方式及复杂训练过程。 课程目标 通过本课程学习,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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    1、掌握数字图像基础知识和变换方法。 2、掌握图像分类技术原理和应用场景。 3、掌握目标检测技术原理和应用场景。 4、掌握图像分割技术原理和应用场景。 5、掌握视频处理技术原理和应用场景。 课程大纲 第1章 数字图像基础 第2章 图像分类 第3章 目标检测 第4章 图像分割 第5章
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    典数据集和经典算法介绍,每章课程都是实战案例,配合代码讲解和精心设计课后作业,基于华为云一站式 AI开发平台 ModelArts进行动手实践,充足算力供您使用,帮助您真正掌握八大热门AI领域模型开发能力。 课程目标 通过本课程学习,使学员: 1、熟练使用华为云ModelArts一站式AI开发平台;
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    py”结尾文件。 文件数(含文件、文件夹数量)不超过1024个。 文件总大小不超过5GB。 ModelArts训练好后模型如何获取? 使用自动学习产生模型只能在ModelArts上部署上线,无法下载至本地使用。 使用自定义算法或者订阅算法训练生成模型,会存储至用户指定 OBS 路径中,供用户下载。
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    行业重塑 深厚行业积累,分层解耦架构,多样化部署模式 深厚行业积累,分层解耦架构,多样化部署模式 技术扎根 全栈技术创新,极致算力加速大模型开发,打造世界AI另一极 全栈技术创新,极致算力加速大模型开发,打造世界AI另一极 开放同飞 打造云原生应用平台AppArts,成立大模型高质量数据联盟
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    Processing)服务,基于对视频整体分析,提供封面、拆条、摘要等能力 功能描述 视频拆条:基于深度学习多模态信息分析技术,快速准确地把长视频分割成不同主题片段,提高视频识别、剪辑、检索等处理效率 视频封面:基于互联网在线视频内容理解,快速输出具有代表性和吸引力精彩封面 视频摘要:基于视频内容相
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    通过本课程的学习,使学员: 1、了解典型现代物体检测子包含两阶段检测子。 2、了解图像分割典型算法和图像分割关键算法。 课程大纲 第1章 语义理解:分类,检测以及分割 华为云 面向未来智能世界,数字化是企业发展必由之路。数字化成功关键是以云原生思维践行云原生,全数字化、全云化、AI驱动,一切皆服务。
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    15:19:36 华为云“云上先锋”· AI挑战赛围绕生活中街景图像展开,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技术为核心各项应用经过多年快速发展,人工智能已经融入到人们生活当中。随着产业需求和政策导向需要,各公司在AI技
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    量非常大。 评估病情,医生需要精准测量病灶体积,需大量二维影像进行病灶区域勾勒,耗费大量精力(时间以小时级别计数)。 方案优势 该场景下, 医疗智能体 具备方案优势如下: 病灶智能识别与分割。 病灶体积自动精准测量,并与解剖学位置对应。 对分析结果自动三维重建,直观呈现,方便指导病人用药治疗。
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    一种由数据所组成集合。数据反映了真实世界状况。数据集作为深度学习和机器学习输入,AI开发有至关重要意义。 ModelArts 数据管理 提供了一套高效便捷管理和标注数据集框架。不仅支持图片、文本、语音、视频等多种数据类型,涵盖图像分类、目标检测、音频分割、文本分类等多个标
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    然要用低一倍标清分辨率才能保证直播流畅性。一些平台对赛事和演出提供网络高清直播,背后其实承担着高昂带宽成本。 分辨率每一次升级,数据量都是数倍增长 其次,直播意义在于实时高清互动所带来临场感。因此直播时延问题,尤其在高清直播时就显得格外突出。“手慢无”窘境同样会出现在直播互动中。
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    次鲲鹏应用开发者大赛,可以和众多鲲鹏感兴趣企业及高校建立联系;训赛结合,以训促赛,具备ICT行业背景,计算机软硬件、云计算等ICT相关技术有一定了解企业开发者,科研机构从业者和高校教师、学生等人员均可参加,着力培养产业发展所需基于鲲鹏生态软件适配、迁移、软件开发、解决方案孵化等技术能力。
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    对文本实体片段以及实体之间关系进行标注。 音频标注 声音进行分类。 语音内容进行标注。 语音进行分段标注。 视频标注 由于模型训练过程需要大量有标签视频数据,因此在模型训练之前需没有标签视频添加标签。通过ModelArts您可对视频添加标签,快速完成对视频标注操
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