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    深度学习做轨迹预测 内容精选 换一换
  • 深度学习

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    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 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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  • 大V讲堂——能耗高效的深度学习

    华为云计算 云知识 大V讲堂——能耗高效的深度学习 大V讲堂——能耗高效的深度学习 时间:2020-12-08 10:09:21 现在大多数的AI模型,尤其是计算视觉领域的AI模型,都是通过深度神经网络来进行构建的,从2015年开始,学术界已经开始注意到现有的神经网络模型都是需要

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  • 华为云ModelArts自动学习之预测分析

    云知识 华为云ModelArts自动学习预测分析 华为云ModelArts自动学习预测分析 时间:2020-11-27 10:01:31 本视频主要为您介绍华为云ModelArts自动学习预测分析的操作教程指导。 什么是预测分析? 预测分析应用是一种针对结构化数据的模型自动

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  • 深度学习:IoT场景下的AI应用与开发

    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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  • 计算机视觉基础:深度学习和神经网络

    、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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  • 交通智能体TrafficGo应用场景

    事件,秒级上报告警,更快解决突发拥堵 交通态势研判 基于对多源数据的融合分析和深度挖掘,数字化还原全网交通道路实际状况,并识别常发拥堵路口、路段和干线。同时基于交通历史规律,结合天气、假日情况,精确预测交通未来状况,支撑出行信息诱导发布 路况实时查看:实时掌握全市宏观交通状态,中观区域路况,微观洞察交通瓶颈路口

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  • 云•智慧园区介绍

    方案包括: 1.疫情车辆管理:包括疫区车辆监控、疫区车辆轨迹; 2.人员管理:包括口罩检测、体温检测、人群聚集告警、关键岗位在岗检测、人流统计&热力图; 3.远程协同包括:Welink健康打卡、Welink事件中心、Welink防疫知识学习考试、解放云盘资料共享、防疫资产管理; 4.园区

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  • 人脸识别服务应用场景

    人脸检测及比对功能适用于客户企业对员工进行电子考勤,也可协助企业客户安防监控。 图2电子考勤 轨迹分析 人脸搜索服务可检索出图库中与输入人脸最相似的N张人脸图片及相似度。根据返回图片的时间、地点及行为信息,协助客户实现轨迹分析。 图3轨迹分析 客流分析 客流分析对于商场具有重要价值。基于人脸

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  • 自动学习

    华为云计算 云知识 自动学习 自动学习 时间:2020-12-10 16:52:26 自动学习是什么?ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者

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