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- 深度学习图片识别算法 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：来自：百科先地位。 多种识别模式 支持多种实时语音转写模式，如流式识别、连续识别和实时识别模式，灵活适应不同应用场景。 定制化服务 可定制特定垂直领域的语言层模型，可识别更多专有词汇和行业术语，进一步提高识别准确率。 语音识别 语音识别服务可以实现1分钟以内、不超过4MB的音频到文字的转换来自：百科
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0系列课程。计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一，它衍生出了一大批快速发展且具有实际作用的应用，包括人脸识别、图像检测、目标监测以及智能驾驶等。这一切本质都是对图像数据进行处理，本课程就图像处理理论及相应技术做了介绍，包括传统特征提取算法和卷积神经网络，学习时注意两者的区别。 目标学员来自：百科来自：百科
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华为云计算 云知识 万里眼高空抛物智能追溯算法 万里眼高空抛物智能追溯算法 时间：2020-12-31 11:29:40 视频监控 视频检测 华为云好望商城万里眼高空抛物智能追溯算法-SDC D系列特性： 1）超过百分之95检测率。 2）误报率低，算法可过滤雨雪，树木，飞鸟等干扰。 3）支持CD系列相机。来自：云商店![]()
go语言逆向技术之---恢复函数名称算法 go语言逆向技术之---恢复函数名称算法 时间：2021-12-06 10:48:50 【摘要】 在对程序做安全审计、漏洞检测时，通常都需要对程序做逆向分析，本文在没有符号表的情况下，提出了一种恢复函数名称的算法，方便对go语言二进制文件进行逆向分析，提升分析效率。来自：百科![]()
术，使用深度学习算法，将文本转换为自然流畅的语音。支持中英双语以及多种音色，可调节语调，语速，音量。适用于智能客服，有声阅读，语音导航，智能教育等场景。 定制语音识别的应用场景 定制语音识别的应用场景如表定制语音识别的应用场景所示。 表1定制语音识别的应用场景 语音识别的应用场景来自：百科![]()
OCR 产品列表 增值税发票识别 识别增值税发票关键字段信息，并以JSON格式返回识别的结构化结果，支持识别图片、PDF、OFD文件。 识别增值税发票关键字段信息，并以JSON格式返回识别的结构化结果，支持识别图片、PDF、OFD文件。 机动车销售发票识别 识别机动车销售发票关键字段信来自：专题![]()
API参考 API概览 开通服务 通用文字识别 手写文字识别 立即使用 Demo体验 图解文字识别 文字识别概念 功能介绍 计费模式 使用简介 身份证识别 通用表格识别 功能体验与试用 使用流程 开通文字识别 调用API/SDK 解读识别结果 SDK简介 Java SDK Python来自：专题![]()
视频管理与应用平台，利用人工智能和深度学习在视频与图像识别方面的应用，以机器辅助人力，提供AI视频技术应急智能解决方案； 该方案充分发挥了芯峰深度学习算法与华为智能计算硬件的性能，通过边缘计算实时秒级响应，以及通过华为云实现系统的快速布署、算法迭代以及稳定运行，解决应急场站中的安全隐患。来自：云商店![]()
华为云计算 云知识 什么是定制语音识别？ 什么是定制语音识别？ 时间：2020-06-09 18:14:23 语音识别 定制语音识别提供了一句话识别，录音文件识别功能。一句话识别对时长较短的语音识别速度更快，录音文件识别对时长较长的录音文件识别。 一句话识别：可以实现1分钟以内音频到文来自：百科![]()
可信的、智能的平台，结合产业场景，使能企业应用系统能看、能听、能说，具备分析和理解图片、视频、语言、文本等 能力，让更多的企业便捷的使用AI和大数据服务，加速业务发展，造福社会。 目标学员 需要掌握人工智能技术，希望具备及其学习和深度学习算法应用能力，希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标来自：百科![]()
频解码与实时推理 常规支持软件列表 Pi1实例主要用于GPU推理计算场景，例如图片识别、语音识别等场景。 常用的软件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度学习框架 推理加速型Pi2 Pi2型 弹性云服务器 采用专为AI推理打造的NVIDIA来自：百科![]()
想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中，FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和极来自：百科![]()
。这就意味着，开发者还得有一套对应的推理框架才能真正实现AI与IoT设备的结合。 另外，目前深度学习虽然可以在很多领域超越传统算法，不过真正用到实际产品中却要面临计算量大，内存占用高，算法延时长的问题，而IoT设备又往往有算力低、内存小及实时性要求高的特点。因此针对IoT资源受限来自：百科![]()
选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和极来自：百科![]()
华为云计算 云知识 “垃圾”回收算法的三个组成部分 “垃圾”回收算法的三个组成部分 时间：2021-03-09 17:34:57 AI开发平台 人工智能 开发语言环境 “垃圾”回收算法的三个组成部分： 1. 内存分配：给新建的对象分配空间 2. 垃圾识别：识别哪些对象是垃圾 3. 内存来自：百科![]()
。 创建算法 进入ModelArts控制台，参考创建算法操作指导，创建自定义算法。在配置自定义算法参数时，需关注“超参”和“支持的策略”参数的设置。 对于用户希望优化的超参，需在“超参”设置中定义，可以给定名称、类型、默认值、约束等。 单击勾选自动搜索，用户为算法设置算法搜索功能来自：专题![]()
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