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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征形成更抽象的高层代表属性类别或特征，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，如图像、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 深度学习概览 深度学习概览 时间：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列课程。本课程主要讲述深度学习相关的基本知识，其中包括深度学习的发展历程、深度学习神经 网络的部件、深度学习神经网络不同的类型以及深度学习工程中常见的问题。 目标学员

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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，致力于让云无处不在，让智能无所不及，共建智能世界云底座。 华为云官网立即注册一元 域名 华为 云桌面

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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

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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

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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

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本文介绍了【基于深度学习的目标检测算法发展（一）】相关内容，与您搜索的基于深度学习的目标检测算法相关。邀你共享云计算使用和开发经验，汇聚云上智慧，共赢智慧未来...更多详情请点击查阅。

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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。

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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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本实验指导用户基于Notebook来学习Python语言中的正则表达式进行文本信息的匹配、多线程执行任务的实现和Python中类的魔法方法的使用。 基于深度学习算法的语音识别 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

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本实验指导用户基于Notebook来学习Python语言中的正则表达式进行文本信息的匹配、多线程执行任务的实现和Python中类的魔法方法的使用。 基于深度学习算法的语音识别 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

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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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15:12:04 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。

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读取到的页放入到LRU的首部，那么某些SQL操作可能会使缓冲池中的页被刷新出，从而影响缓冲池的效率。常见的这类操作为索引或数据的扫描操作。这类操作需要访问表中的许多页，甚至是全部的页，而这些页通常来说又仅在这次查询操作中需要，并不是活跃的热点数据。如果页被放入LRU列表的首部，那

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本文介绍了【【技术分享】基于深度学习的目标检测算法发展（一）】相关内容，与您搜索的基于深度学习的目标检测算法相关，助力开发者获取技术信息和云计算技术生态圈动态...请点击查阅更多详情。

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华为云好望商城新型电警变道不打灯抓拍，利用人工智能AI智能算法在摄像机监测范围内检测抓拍变道不打灯违法行为。 商品介绍 变道不打灯抓拍算法的基本原理是采用深度学习算法，对路口场景中所有出现的车辆进行准确的检测与跟踪。当根据车辆的运行路线检测到车辆存在变道行为时，运用基于深度学习的细小目标检测算法定位车辆转向灯位置，进

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的图片进行学习。对于不成功的图片，我们进一步使用 OCR 。OCR能够识别出图像中的文字内容及其位置。结合第一阶段的目标识别模型进行结果融合，可以得到更为精确的可点击区域结果，并且这个时候的融合方案已经初步可以使用了。随着数据集的积累，目标检测模型的检测结果也变得更精确。最终能够只使用目标识别方案。

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车的检测，具有速度快、准确率高的特点。算法特别优化了俯视视角下的目标检测，更适合电梯内的使用场景。标准测试场景下检测率超过90%，错误率小于5%。 服务商简介 上海考斯信息技术有限公司，是一家专注于计算机视觉及人工智能领域研究、应用的公司。公司自主研发的基于高清摄像头里动态人脸检

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常丰富。更智能、准确的理解图像内容，让智能相册管理、照片检索和分类、基于场景内容或者物体的广告推荐等功能更加准确。 图1 图像标签 示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星及网红人物。 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍

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为管理人员及时处理提供依据，减少火灾隐患。 方案优势 1. 行业应用上算法开发经验积累丰富：算法会自动利用相关先验知识对深度学习模型的检测结果进行判别，排除误检测，准确可靠。利用数字图像处理技术和先进的深度学习技术，可对厨房进行全天候智能监测。 2. 针对客户需求进行定制化功能开

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