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。

 
 

    深度学习坐标识别 更多内容
  • 深度学习模型预测

    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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  • 坐标地址查询

    坐标地址查询 根据具体坐标,返回该坐标的所在地信息,包含“坐标地址查询”执行动作。 连接参数 坐标地址查询连接器使用APIkey认证,创建坐标地址查询连接时连接参数说明如表1所示。 表1 连接参数说明 名称 必填 说明 示例值/默认值 连接名称 是 设置连接名称。 坐标地址查询的连接。

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  • 什么是图像识别

    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。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测,准确识别图像中包含的影视明星、网红人物等。

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  • 华为人工智能工程师培训

    0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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  • 方案概述

    核心技术1:海量家居家装方案,训练打磨AI装修算法 户型建模、识别 户型图自动生成:用户CAD图(dwg/dxf/JPG格式)导入软件,即可完成快速户型图生成 户型图部件自动识别:利用深度学习技术,自动识别2D户型图的墙体、门窗、比例尺。 户型图精校:利用比例尺生成3D真实世界坐标点,呈现精准户型 图2 户型图

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  • 平行坐标系

    支持设置为系统或自定义。 数值设置 支持对数值的语境、单位、科学计数法、使用千分位分割符、小数位的设置。 表4 坐标轴参数 参数 说明 显示坐标轴 支持对坐标轴的坐标线和颜色的设置。 显示轴标签 支持对轴标签的文本和文本颜色的设置。 显示网格 支持对网格线的粗细和颜色设置。 显示刻度线

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  • 问答模型训练(可选)

    旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。

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  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识,人工神经网络,深度前馈网络,反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览,数字图像处理基础,图像预处理技术,图像处理基本任务,特征提取和传统图像处理算法,深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    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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  • 应用场景

    准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:单张图像识别速度小于0.1秒。 内容审核-文本 内容审核 -文本有以下应用场景: 电商评论筛查 审核电商网站产品评论,智能识别有色情、灌水等违规评论,保证良好用户体验。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。

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  • 最新动态

    片。仅图库模型支持该接口。 公测 / 2018年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 图像搜索 服务正式公测上线 基于深度学习与图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 公测 产品介绍

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 学习项目

    击链接或识别二维码进行学习 操作路径:培训-学习-学习项目-更多-分享 图21 分享1 图22 分享2 数据监控 通过查看学员培训进度,监控学员学习状态 操作路径:培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自

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  • 功能介绍

    针对客户的特定场景需求,定制垂直领域的语音识别模型,识别效果更精确。 录音文件识别 对于录制的长语音进行识别,转写成文字,提供不同领域模型,具备良好的可扩展性,支持热词定制。 产品优势 高识别率 基于深度学习技术,对特定领域场景的语音识别进行优化,识别率达到业界领先。 稳定可靠 成功应用

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  • 算法备案公示

    网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型,模型生成后,输入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。

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  • 车牌识别技能

    车牌识别技能 技能描述 面向智慧商超的车牌技能。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,结果自动上传至您的后台系统,用于后续实现其他业务。 本技能支持: 显示外接IPC摄像头中捕捉到的画面中出现的车牌信息。 画面中同时出现多个车牌的情况下只支持一个车牌的显示及结果上传。

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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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  • 数据处理简介

    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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  • 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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  • 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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