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- 神经网络和深度学习 手写数字 内容精选 换一换
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实验目标与基本要求 本实验主要介绍基于AI1型 弹性云服务器 完成黑白图像上色应用开发,通过该实验了解将神经网络模型部署到昇腾310处理器运行的一般过程和方法。 基本要求: 1. 对业界主流的深度学习框架(Caffe、TensorFlow等)有一定了解。 2. 具备一定的C++、Shell、Python脚本开发能力。来自:百科来自:百科
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把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络,同时在工程上进行了大量的优化,大幅提升解码速度,使识别速度在业内处于领先地位。 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。来自:百科
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图像识别( Image Recognition ),基于深度学习和大数据,利用计算机对图像进行分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象的技术。基于深度学习技术,可准确识别图像中的视觉内容,提供多种物体、场景和概念标签,具备目标检测和属性识别等能力,帮助客户准确识别和理解图像内容,打造智能化业务系统,提升业务效率。来自:百科MetaStudio 的计费项分为分身数字人费用、3D数字人费用和资产管理费用三类。 分身数字人费用:包括分身数字人形象制作、声音制作、分身数字人视频制作、分身数字人 视频直播 、照片数字人视频制作和分身数字人名片制作的费用。 3D数字人费用:包括照片建模、语音驱动和视觉驱动的费用。 资产管理费用:即服务资产管理的费用。来自:专题
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