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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。来自：百科有监督学习-Xgboost 第15章 无监督学习-聚类算法 第16章 无监督学习 - 关联规则 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、合作伙伴和开发来自：百科
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获得UI布局的情况下，可以进行目标识别，通过图像获得可点击位置，从而推进UI自动化测试的继续执行。 2.2 目标检测技术的应用 在模型训练中，主要困难在于数据集收集。Sechunter的解决方案是，先通过传统的图片处理方案获取初步的数据集，这里我们使用了图片处理领域的显著区域识别来自：百科![]()
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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![]()
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章来自：百科![]()
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，上一层的输出来自：百科![]()
云知识 CDN 技术在直播中的运用 CDN技术在直播中的运用 时间：2022-05-26 10:14:20 【CDN活动专区】 CDN的常用架构 CDN架构设计比较复杂。不同的CDN厂商，也在对其架构进行不断的优化，所以架构不能统一而论。这里只是对一些基本的架构进行简单的介绍。 CD来自：百科![]()
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，致来自：百科![]()
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 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。 华来自：百科![]()
的安全稳定，离不开高效的应急管理系统。 当前，应急管理系统存在两个问题： 第一， 应急管理工作中有一个很重要的需求就是可视化管理，而可视化主要依赖于视频监控系统，传统的视频监控手段主要用于监视、录像和回放，不能充分挖掘视频监控技术在应急管理工作中的应用效果，这样就不能对潜在危险源来自：云商店![]()
【中级】车联网大数据驾驶行为分析 作为智能交通的基础，车联网的应用预示着工业技术，交通效率，出行方式的重大改变。微认证为您揭秘车联网大数据背后的密码，实现科学高效的车队管理。 车联网解决方案深度解析，车辆驾驶行为的数据模拟实践，探索车联网大数据序列奥秘 适合人群：车联网/大数据行业相关的开发、运维工程师，以及社会大众，高校师生来自：专题![]()
需部署升级、APP管理、持续自学习及智能1拖N等功能，解除了传统摄像机在交通实际场景使用中的限制，满足客户不断发展智能化业务需求，同时智能1拖N能力可支持不替换原有摄像机的情况下完成道路交通监控前端设备的智能化改造。该标准的发布，为交通行业新一代摄像机明确了功能技术要求，规范和引领行业发展。来自：云商店![]()
Linux在企业中的应用介绍 Linux在企业中的应用介绍 时间：2021-02-26 17:23:04 操作系统 Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统，是一个基于POSIX和UNIX的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统。Linux 能运行主要的UNIX来自：百科![]()
方法和深度学习方法完成计算机视觉任务的方法以及应用场景。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握数字图像的基础知识和变换方法。 2、掌握图像分类技术的原理和应用场景。 3、掌握目标检测技术的原理和应用场景。 4、掌握图像分割技术的原理和应用场景。 5、掌握视频处理的技术原理和应用场景。来自：百科
