深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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视频处理 视频截图 工作流管理

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原始视频数据（视频前后处理） 功能描述 音视频传输过程中，可以对采集到的音视频数据进行前处理和后处理，获取想要的播放效果。 对于有自行处理音视频数据需求的场景，HWRtcEngine SDK提供原始数据功能，您可以在将数据发送给编码器前进行前处理，对捕捉到的音频信号或视频帧进行修

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原始视频数据（视频前后处理） 功能描述 音视频传输过程中，我们可以对采集到的音视频数据进行前处理和后处理，获取想要的播放效果。 对于有自行处理音视频数据需求的场景，HWRtcEngine SDK 提供原始数据功能，您可以在将数据发送给编码器前进行前处理，对捕捉到的音频信号或视频帧进

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原始视频数据（视频前后处理） 功能描述 音视频传输过程中，我们可以对采集到的音视频数据进行前处理和后处理，获取想要的播放效果。 对于有自行处理音视频数据需求的场景，HWRtcEngine SDK提供原始数据功能，您可以在将数据发送给编码器前进行前处理，对捕捉到的音频信号或视频帧进

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原始视频数据（视频前后处理） 功能描述 音视频传输过程中，可以对采集到的音视频数据进行前处理和后处理，获取想要的播放效果。 对于有自行处理音视频数据需求的场景，HWRtcEngine SDK提供原始数据功能，您可以在将数据发送给编码器前进行前处理，对捕捉到的音频信号或视频帧进行修

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处理视频业务 自动应答来话 手动应答来话 呼叫转移 外呼 三方通话 呼叫保持 咨询 呼叫释放 音视频切换 桌面共享 父主题： 客服座席指南

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音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。 输出结果：数字人视频。 应用领域：分身数字人驱动算法可以应用于真人视频自动生成，包括新闻

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示例4：视频处理 场景描述 音视频上传时，可以设置媒资处理参数，上传完成后，自动根据设置的参数进行音视频处理。若您需要对已上传的视频进行处理，您也可以调用VOD API实现。 本章节指导用户如何使用API调用的方式处理已上传的视频文件，包括视频转码、截图、加密等，支持同时启动多种处理操作，也可以只启动一种处理操作。

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FM电台类音频数据，降低业务违规风险。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，基于复杂环境语音审核准确率高。 支持特殊声音识别：支持特殊声音识别模型，如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 内容审核 -视频 内容审核-视频有以下应用场景： 视频平台/社区：精准识别平台上的违规视频内容，帮助平台规避内容风险：

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介绍人工智能、机器学习、深度学习以及ModelArts相关知识 图像处理实验 介绍图像数据预处理，图像识别、内容审核、 文字识别 、 人脸识别 、视频分析、 图像搜索 服务 语音处理实验 介绍语音预处理， 语音合成 、语音识别服务 自然语言处理实验 介绍中文文本分词、TF-IDF特征处理、Word2V

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什么是视频智能分析服务 (VIAS) 视频智能分析服务(Video Intelligent Analysis Service)，是提供摄像头视频数据采集、视频数据分发、视频数据转储、AI智能分析、预警事件上报等多项能力的一体化平台，依托于华为云人工智能和大数据的技术优势，实现智慧

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商用 多区域客流分析技能 面向智慧商超的客流统计技能。本技能使用深度学习算法，实时分析视频流，自动统计固定时间间隔的客流信息。 车牌识别技能 面向智慧商超的车牌识别技能。本技能使用多个深度学习算法，实时分析视频流，自动抓取画面中的车牌并进行车牌识别，识别结果自动上传至您的后台系统，用于后续实现其他业务。

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处理数据 在作业总览中平台支持创建数据标记，数据图标、数据回放、数据集等作业，数据包选择相对应的算子就可以触发相对应的作业。 数据回放类型的算子作业不需要选择输出仓库。 数据包类型必须是Rosbag类型。 当选择数据集算子时，数据类型可支持选择通用存储。 创建作业 在左侧菜单栏中，单击“数据处理

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处理数据 入门流程 示例：图片质量变换

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处理数据 处理模拟数据步骤如下。 用户进入DISDemo函数详情页，选择“dis-test”测试事件，单击“测试”，测试函数，如图1所示。 图1 配置测试事件 函数执行成功后，部分函数日志如图2所示，全部的日志信息，可以到“日志”页签查询。 图2 函数执行结果 父主题： 使用函数处理DIS数据

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基于华为自研的鲲鹏系列处理器和昇腾AI芯片，提供高并发低时延的多模态数据分析能力，保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法，基于深度学习等领先技术，保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。 通过视频分析、图像处理和自然语言处理技术，对园区和城市治理中的视频、图片和文

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不同应用对资源需求不同，例如： 功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景）主要消耗内存和存储维度的容量。 存储密集型业务（如大型数据库、大数据分析、大规模文件存储、编译构建等场景）可能会比较消耗存储的带宽。

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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