超分辨率转换

、重复报销，大大减少了手动工作量，既能避免错误又能提高效率。 二、我的票夹，个人票夹、企业票夹 票夹分类 · 个人票夹：方便个人录入发票，可以通过小程序、APP等不同方式进行录入；快速管理个人发票，可对发票进行查验，去重以及分类标注，可以快速发起报销等。 · 企业票夹：能够快速对

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云知识 分布式消息服务如何提高消息处理效率？ 分布式消息服务如何提高消息处理效率？ 时间：2022-11-18 15:54:18 消息发送和消费的可靠性必须由分布式消息服务DMS和生产者以及消费者协同工作才能保证。同时开发者需要尽量合理使用DMS消息队列，以提高消息发送和消息消费的效率与准确性。

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09:28:38 深度神经网络让机器拥有了视觉的能力，实战派带你探索深度学习！ 课程简介 本课程主要内容包括：深度学习平台介绍、神经网络构建多分类模型、经典入门示例详解：构建手写数字识别模型。 课程目标 通过本课程的学习使学员掌握深度学习平台应用及入门深度学习。 课程大纲 第1节

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成可编辑的文本。 OCR文字识别 支持 证件识别 、 票据识别 、定制模板识别、通用表格文字识别等。 为什么选择华为云文字识别服务 识别精度高：采用先进的自研深度学习算法，结合亿万级海量标注数据样本训练。 稳定服务：成功应用于各类场景，基于华为等企业客户的长期实践，经受过复杂场景考验。 支持

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提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取 图像搜索 结果，帮助用户在图像库中进行相同或相似图像搜索。 产品优势 搜索精度高 基于深度学习算法和 图像识别 技术，搜索精度高。 海量图像搜索 大规模搜索引擎支持亿级别图像搜索，秒级响应。 可定制化 提供定制化的场景搜索服务，使得搜索结果更准确。

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图像识别（ Image Recognition ），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 图像识别（Image Recognition），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

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法采用机器视觉图像感知技术，通过计算机视觉技术及深度学习技术，对人员的精确检测跟踪，实现对人体倒地检测分析检测。 商品介绍 针对出现在视频画面中特定区域的人员进行倒地检测，算法采用机器视觉图像感知技术，通过计算机视觉技术及深度学习技术，对人员的精确检测、跟踪，实现对人体倒地检测分

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云知识 领取/购买优学院学习购买学习卡常见问题 领取/购买优学院学习购买学习卡常见问题 时间：2021-04-08 11:37:24 云市场 严选商城 行业解决方案 教育 使用指南 商品链接：优学院平台；服务商：北京文华在线教育科技股份有限公司 虽然购买学习卡的操作比较简单，但是同

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程。 开放的生态：用户间快速共享、交易。 AI开发平台 ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。

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端云模型协同，解决网络不稳的场景，节省用户带宽。 端侧设备可协同云侧在线更新模型，快速提升端侧精度。 端侧对采集的数据进行本地分析，大大减少上云数据流量，节约存储成本。 2.统一技能开发平台 软硬协同优化，统一的Skill开发框架，封装基础组件，支持常用深度学习模型。 3.跨平台设计 支持Ascend芯片、海思35x

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学习 云数据库 GaussDB 学习云数据库 GaussDB 云数据库GaussDB，华为自主创新研发的分布式关系型数据库，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特点，企业核心数据上云信赖之选。如何快速学习和了解GaussDB呢？ 云数据库GaussDB，华为自主创新研发的分布式关系型数

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3、Ai1型云服务器所在物理机发生故障时，云服务器支持自动恢复。 AI开发平台ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。

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Pi1实例主要用于GPU推理计算场景，例如图片识别、 语音识别 、 自然语言处理 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 Tesla T4 GPU，能够提供超强的实时推理能力。P

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，我们都在华为云AI垃圾分类挑战杯等着你。 【赛事介绍】 全国最严垃圾分类政策自7月1日颁布，如何进行垃圾分类已经成为居民生活的灵魂拷问。但是，没关系！AI在垃圾分类的应用可以成为居民的得力助手。本次垃圾分类挑战杯，目的在于构建基于深度学习技术的图像分类模型，实现垃圾图片类别的精

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统都可实现闭环管理，提高管理效率。从而可对未佩戴安全帽的人员进行处罚教育，减少施工现场的安全隐患，保障施工作业安全进行。 应用解决方案 安全帽检测智能视频解决方案 为解决这一系列问题，博思廷与华为联合推出了安全帽检测智能视频解决方案，采用深度学习的博思廷高精度智能算法内嵌至华为软

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