低分辨率转高分辨率机器学习 更多内容
  • 视频能否从低分辨率转高分辨?

    视频能否从低分辨率高分辨? 您可以通过调用新建转码任务接口,将参数“upsample”设置为“1”开启上采样,将低分辨率的视频转码成高分辨率的视频。 父主题: 转码问题

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  • 转码模板的生效规则是怎样的?

    时,对应的转码模板才生效。若直播过程中修改了转码配置,则此转码配置不会生效,仅对修改配置后新推送的直播流生效。目前直播转码暂不支持低分辨率高分辨率,若转码模板中设置的分辨率高于直播流的原始分辨率,则转码后实际播放的直播流分辨率为原始分辨率。当转码模板中配置了多种分辨率时,您可以

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  • 如何判断源视频应转码成标清、高清或超清?

    如何判断源视频应转码成标清、高清或超清? 如果低分辨率视频转码成高分辨率视频,观看体验会和源视频效果差不多。因此建议选择与源视频分辨率相近的模板进行转码。 超清:1080*1920 高清:720*1280 标清:480*854/480*720 流畅:270*480/270*406

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  • 为什么视频在电脑浏览器中可以正常播放,而手机端却无法播放?

    安卓、苹果手机端中无法播放,需要排查是否为视频的分辨率太高。如4K分辨率的视频,部分手机端是不兼容的,导致无法正常播放。建议将高分辨率的视频转成低分辨率,再在手机端进行播放。 父主题: 播放问题

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  • 常用概念

    视频文件,以满足不同终端、不同网速的播放需求。 画质增强 是指通过传统成熟的超分辨率算法与AI深度学习的画质增强算法相结合,达到视频分辨率提升、视频画质提升等效果,可用于2K视频4K视频、修复视频的受损图像,提升已有视频播放画质等效果。 离线转码 是指将一个视频文件转换成另一个

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  • 功能介绍

    北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法,如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等,实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8

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  • 转码问题

    为什么视频转码后只有音频没有画面? 创建转码任务时找不到桶 如何将转码后的视频文件覆盖原始视频文件? 一个转码任务需要多长时间? 如何配置转码消息通知? 视频能否从低分辨率高分辨? 转码输入桶和输出桶是否可以设置同一个桶名和路径?

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示: 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • 机器未重启

    原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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  • Flexus分身数字人形象采集指南

    态等。所以我们希望您在拍摄时尽可能保持自然,按照平时的说话习惯录制。 拍摄流程 支持手机或相机拍摄,需1080P或更高分辨率。 录制时长为2分钟,包含15秒静默态和1分45秒的演讲过程。 允许使用中文、英文录制。 录制全程眼睛需注视镜头,周围环境保持安静,脸部光照明亮且均匀。

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  • 创建联邦学习工程

    创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码(简易编辑器) 编辑代码(WebIDE) 模型训练 父主题: 模型训练

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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  • Standard自动学习

    Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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  • 测试机器人

    测试机器人 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>流程配置”,进入流程配置界面。 选择“智能机器人”。在需要测试的接入码最后一列单击“呼叫测试”。 在弹出的测试对话窗口中单击“开始呼叫”,开始测试机器人。 图1 测试机器人 父主题: 配置一个预约挂号机器人(任务型对话机器人)

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  • 配置机器人跟踪

    配置机器人跟踪 前提条件 存在已发布的IVR流程且配有转移图元。 操作步骤 以租户管理员角色登录AICC,选择“配置中心 > 机器人管理>流程配置 ”,进入管理界面。 选择“系统管理>系统设置”界面,选择跟踪设置页签。 机器人跟踪单击“”,进入机器人跟踪配置页面。 选择机器人接入码,单击“确定”,接入码配置完成。

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  • 如何删除机器人

    如何删除机器人 包周期版本机器人 对于包周期计费的智能问答机器人,可执行“退订”操作。 登录对话机器人服务管理控制台。 在控制台中选择“费用与成本”。 进入费用中心页面,在左侧导航栏中选择“订单管理 > 退订与退换货”。 图1 退订与退换货 在“退订使用中的资源”列表中,选择需要退订的机器人,执行退订操作。

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  • 什么是Ray

    还引入了动态任务图的概念,这使得它可以处理需要灵活调度的工作负载,例如强化学习、超参数调整和其他迭代式算法。 通过提供对分布式计算的支持,Ray促进了更快的模型训练和更有效的资源使用,对于那些希望在多台机器上扩展其应用的研究人员和工程师来说,是一个强有力的工具。同时,Ray生态系统还包括一些高级库,例如Ray

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  • 概述

    征的多行样本进行可信联邦学习,联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少的情况,联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习,联合建模。 概念术语

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