车道线识别深度学习 内容精选 换一换
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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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  • 交通智能体TrafficGo应用场景

    技术、路口自适应训练算法、干线协调算法、场景化子区优化策略算法等,实现点-线-面信号配时优化,提升交通效率,保障通行 区域联动优化:从单路口信号灯控制、干线协调优化,到区域内多个相邻路口协同优化,覆盖点-线-面,实现区域内通行能力全局最优 精细化时段划分:基于早晚高峰和平峰期不同

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  • 计算机视觉基础:深度学习和神经网络

    700,擅长大规模视觉识别、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

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  • 路网数字化服务应用场景

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    支持人物、才艺、服饰风格、质量等视频场景和内容的个性化定制与分类识别 多维分析 从声音、动作、图像、文字等多维度分析视频,多方位深度理解视频内容,输出结果更加专业 应用场景 视频动作识别 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。 监控管理 对商超或园区内所有视频进行实时分析,提取关键事件,例如:

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    ,可一站式完成代码检查作业,将代码质量保证活动从原始的人工检视中解脱出来,为产品代码质量提供有力保障,助力客户商业成功。 质量是产品的生命线,软件开发事前预防的成本远低于事后补救。如果程序员在代码编写阶段能够及时修正软件缺陷和安全隐患,避免缺陷流向后端,就可以有效提升产品质量。 本次华为云CodeArts

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  • 机器学习概览

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