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    深度学习和语义分割 更多内容
  • 学习项目

    阶段内容已添加内容展示资源所属类型,鼠标移动至名称后可单击预览素材内容(暂不支持scorm,HTML压缩包的预览); 解锁时间可以设置资源的解锁时间,学员必须到解锁时间后才能学习该资源,线下课考勤无解锁时间的设置。 默认显示系统估算学时,仅计算音视频考试的时长,作为添加内容时长的参考,支持手动编辑。 图4 添加内容1

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 语义识别图元

    下面使用语义识别图元示例一个机器人问候交互的场景。 操作员登录AICC,选择“配置中心>机器人管理>语义理解服务”。 配置领域意图。 选择“ 知识管理 > 领域管理”,单击右上角“新增”,填写“名称”,单击“保存”。 图1 新增领域界面 单击新创建领域的名称,进入“意图管理”页面。 单击“新增 >

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  • 2D预标注

    2D预标注 2D预标注当前支持目标检测、车道线检测语义分割(混合)多种预标注功能。其中,目标检测主要用于鱼眼图片的预标注;语义分割(混合)不仅支持鱼眼图片,还支持普通图片的预标注;车道线检测能够快速标注车道线的位置类别。 2D预标注默认使用服务内置的初始模型部署的在线服务,您

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  • 模型数据集支持

    模型数据集支持 模型评测支持多种数据集格式,包括Octopus格式部分常见开源数据集格式,以下为各类别模型的数据集支持列表示例。 目标检测2D 目标检测3D 目标追踪2D 目标追踪3D 语义分割2D 语义分割3D 车道线检测 分类 父主题: 模型评测

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  • 算法备案公示

    数字人语音驱动算法是指使用深度学习将语音转换成3D数字人表情肢体驱动数据的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:语音音频数据。 算法原理:通过深度学习算法,提取语音音频中的特征,并转化为表情驱动的表情基系数。 输出结果:表情基系数。 应用领域:应用于3D数字人文本语音驱动场景,包括

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  • 什么是图像识别

    务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术,准确识别图像中的视觉内容,提供多种物体、场景概念标签,具备目标检测属性识别等能力帮助客户准确识别理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 学习任务

    自由模式:可以不按顺序学习课件,可随意选择一个开始学习 解锁模式:设置一个时间,按时间进程解锁学习,解锁模式中暂时不支持添加线下课岗位测评 图4 选择模式 阶段任务 图5 阶段任务 指派范围:选择该学习任务学习的具体学员 图6 指派范围1 图7 指派范围2 设置:对学习任务进行合格标准、奖励等设置

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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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  • 标准策略、极速策略和深度策略有哪些区别?

    “标准策略”:扫描的网站URL数量耗时都介于“极速策略”深度策略”两者之间。 有些接口只能在登录后才能访问,建议用户配置对应接口的用户名密码,漏洞管理服务才能进行深度扫描。 父主题: 网站扫描类

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  • 语义识别业务请求接口

    语义识别业务请求接口 场景描述 获取意图模板的匹配情况。 接口方法 设置成“POST”。 URL https://IP:PORT/oifde/rest/api/speechrecognition 请求说明 表1 请求体参数 参数名称 数据类型 参数位置 必选/可选 描述 userId

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  • 标注样例

    范快速在平台展开标注。 人车类型图片标注任务 2.5D人车图片标注任务 点云标注任务 点云跟踪标注任务 车道线图片标注任务 语义分割图片标注任务 语义分割点云标注任务 2D3D关联标注任务 语音标注任务 文本标注任务 父主题: 标注服务

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  • 功能介绍

    实时语音识别 服务,用户通过实时访问调用API获取实时 语音识别 结果,支持的语言包含中文普通话、方言和英语,方言当前支持四川话、粤语上海话。 文本时间戳 为音频转换结果生成特定的时间戳,从而通过搜索文本即可快速找到对应的原始音频。 智能断句 通过提取上下文相关语义特征,并结合语音特征,智能

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  • 自动学习

    自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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  • 大模型开发基本概念

    大模型的计量单位token指的是什么 令牌(Token)是指模型处理生成文本的基本单位。token可以是词或者字符的片段。模型的输入输出的文本都会被转换成token,然后根据模型的概率分布进行采样或计算。 例如,在英文中,有些组合单词会根据语义拆分,如overweight会被设计为2个toke

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  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelArts集成了深度学习和机器

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  • 华为人工智能工程师培训

    希望了解华为人工智能产品人工智能云服务的使用、管理维护的人员 培训目标 完成该培训后,您将系统理解并掌握Python编程,人工智能领域的必备数学知识,应用广泛的开源机器学习/深度学习框架TensorFlow的基础编程方法,深度学习的预备知识深度学习概览,华为云EI概览,图像

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  • 确认学习结果

    应用进程控制”,进入“应用进程控制”界面。 选择“白名单策略”页签。 单击策略状态为“学习完成,未生效”的策略名称,进入“策略详情”界面。 选择“进程文件”页签。 单击待确认进程数量,查看待确认进程。 图1 查看待确认进程 根据进程名称进程文件路径等信息,确认应用进程是否可信。 在已确认进程所在行的操作列,单击“标记”。

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  • 对范围分区表分割分区

    对范围分区表分割分区 使用ALTER TABLE SPLIT PARTITION可以对范围分区表分割分区。 例如,假设范围分区表range_sales的分区date_202001定义范围为['2020-01-01', '2020-02-01')。可以指定分割点'2020-01-1

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  • 对间隔分区表分割分区

    对间隔分区表分割分区 对间隔分区表分割分区的命令与范围分区表相同。 对间隔分区表的间隔分区完成分割分区操作之后,源分区之前的间隔分区会变成范围分区。 例如,创建如下间隔分区表,并插入数据新增三个分区sys_p1、sys_p2、sys_p3。 CREATE TABLE interval_sales

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