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  • 深度学习人群热力图 内容精选 换一换
  • 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 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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    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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    、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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    北京博思廷科技有限公司是一家留创高新软件企业,2007年诞生于中关村软件园。 10余年来,北京博思廷科技有限公司深耕于安防行业,致力于以人工智能像检测技术为核心的智能视频软硬件产品的研发和产业化整合,将智能视频处理技术、大数据、云计算等多种高新技术综合应用于智能安防、智能交通、智能消防、智能运维管理等多个领
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    通过大数据及AI分析,实现综合安防的智能化,保障园区安全,实时掌握园区动态,高效处理事件及告警,保障园区所有设施设备的正常运转;另外通过人脸识别、以等技术,分层构建安全防线,做到人过留像、车过留牌、人员轨迹刻画、重点人员布控告警,全面提升园区的安全等级。通过人脸考勤、车牌识别等技术,全
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    事故的发生。 该功能需配套支持人群密度的摄像机:SIU款型或Dxxxx-10款型。 配置人群密度 右键单击屏幕,进入主菜单,选择“智能>智能配置>态势分析>人群密度”,打开“启用人群密度”开关,绘制检测区域。 结果验证 实况画面右上角会显示当前人群密度占比和当前人数。 商品:NVR800应用软件;服务商:机器视觉
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    )同时执行更多的策略,缩短模拟时间。而凭借竞享实例的强劲性能(全系C类型)该引擎训练一天相当于人类玩家打10万年。 1 人工智能应用架构 Learner:学习集群,一般是多个GPU显卡组成训练集群 Actor:采用竞享实例提供CPU,每个线程作为一个AI玩家,用于测试策略的执行效果
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