- 通俗易懂的解答什么是机器学习 通俗易懂的解答什么是机器学习
- 本学期迎来了我校人工智能专业首届本科新生，结合人工智能行业特点及作者相关工作经验，我们制定了调查问卷，对67名新生进行了调查摸底。调查结果及分析希望对学生和教师有一定的参考作用。 本学期迎来了我校人工智能专业首届本科新生，结合人工智能行业特点及作者相关工作经验，我们制定了调查问卷，对67名新生进行了调查摸底。调查结果及分析希望对学生和教师有一定的参考作用。
- 受Transformer模型的启发，目前一些学者将该结构应用到文本行识别中，以替代RNN，取得了良好的效果，如HGA-STR。总体上，HGA-STR更接近原有的Transformer的结构，使用了和Transformer类似的解码结构。 受Transformer模型的启发，目前一些学者将该结构应用到文本行识别中，以替代RNN，取得了良好的效果，如HGA-STR。总体上，HGA-STR更接近原有的Transformer的结构，使用了和Transformer类似的解码结构。
- 人脸识别以开放API的方式提供给用户，调用API出错后，将不会返回结果数据，用户可以依据返回的消息体中具体的错误代码和错误信息进行调试处理。 人脸识别以开放API的方式提供给用户，调用API出错后，将不会返回结果数据，用户可以依据返回的消息体中具体的错误代码和错误信息进行调试处理。
- 在自然场景图像的目标检测中，通常使用水平四边形框作为检测框对目标的位置进行框定。但是，在遥感目标检测以及文字检测等相关场景，目标通常情况都是倾斜的。因此，使用检测算法对旋转目标进行检测有利于对遥感目标检测以及文字检测中的目标进行精确定位，为后续识别、分析等高阶任务提供更加准确的初始结果。本文将介绍三种优秀的旋转目标检测算法。 在自然场景图像的目标检测中，通常使用水平四边形框作为检测框对目标的位置进行框定。但是，在遥感目标检测以及文字检测等相关场景，目标通常情况都是倾斜的。因此，使用检测算法对旋转目标进行检测有利于对遥感目标检测以及文字检测中的目标进行精确定位，为后续识别、分析等高阶任务提供更加准确的初始结果。本文将介绍三种优秀的旋转目标检测算法。
- 本文对anchor-free的目标检测RepPoints系列算法进行梳理，具体包含RepPoints, RepPoints V2, Dense RepPoints. 本文对anchor-free的目标检测RepPoints系列算法进行梳理，具体包含RepPoints, RepPoints V2, Dense RepPoints.
- 《人工智能导论》课程是一个非常好的职业规划的起点，在这里，学生不但对授课教师有所了解，而且在教师的指导下，对自己将来如何发展也应开始逐步深入思考，在课程结束时，能够有一个较为明确的学习、职业规划，促进自己大学期间本专业的学习。 《人工智能导论》课程是一个非常好的职业规划的起点，在这里，学生不但对授课教师有所了解，而且在教师的指导下，对自己将来如何发展也应开始逐步深入思考，在课程结束时，能够有一个较为明确的学习、职业规划，促进自己大学期间本专业的学习。
- 我们在Tensorflow、Caffe、Pytorch等训练框架上训练神经网络之后，需要对模型迁移到部署框架上进行部署。TensorRT是Nvidia开发的一个神经网络前向推理加速的C++库，用户无需像剪枝那样在训练时对模型进行定制化处理，只需把模型提供给TensorRT即可实现加速。 我们在Tensorflow、Caffe、Pytorch等训练框架上训练神经网络之后，需要对模型迁移到部署框架上进行部署。TensorRT是Nvidia开发的一个神经网络前向推理加速的C++库，用户无需像剪枝那样在训练时对模型进行定制化处理，只需把模型提供给TensorRT即可实现加速。
- 人脸识别服务是基于人的脸部特征信息，利用计算机对人脸图像进行处理、分析和理解，进行身份识别的一种智能服务。 人脸识别服务是基于人的脸部特征信息，利用计算机对人脸图像进行处理、分析和理解，进行身份识别的一种智能服务。
- 什么样的《人工智能导论》教材更能体现人工智能技术给我们的生活、工作、学习等带来的深刻变化，更能让我们感受到人工智能技术的魅力？ 什么样的《人工智能导论》教材更能体现人工智能技术给我们的生活、工作、学习等带来的深刻变化，更能让我们感受到人工智能技术的魅力？
- 数据资产中采集任务的配置里可以配置元数据更新策略，首次使用采集任务功能的时候，很多用户对更新策略的配置比较迷惑，在此对这个功能做个简单的说明 数据资产中采集任务的配置里可以配置元数据更新策略，首次使用采集任务功能的时候，很多用户对更新策略的配置比较迷惑，在此对这个功能做个简单的说明
- 配置资产报告：在数据地图-总览-资产报告中，点击右上角的按钮，配置资产报告任务的调度属性，即可定时生成资产报告资产报告内容介绍：逻辑实体：按照主题域分组统计业务分层下的逻辑实体数目，悬停饼图展示主题域分组下主题域维度统计 物理表：按照数据连接维度统计该连接下的物理表数目，悬停饼图展示数据连接下库维度统计资产关联：统计物理表和逻辑实体的关联率标签：按照标签维度统计物理表数目和表容量资产容量：按... 配置资产报告：在数据地图-总览-资产报告中，点击右上角的按钮，配置资产报告任务的调度属性，即可定时生成资产报告资产报告内容介绍：逻辑实体：按照主题域分组统计业务分层下的逻辑实体数目，悬停饼图展示主题域分组下主题域维度统计 物理表：按照数据连接维度统计该连接下的物理表数目，悬停饼图展示数据连接下库维度统计资产关联：统计物理表和逻辑实体的关联率标签：按照标签维度统计物理表数目和表容量资产容量：按...
- 在做第八章时遇到的问题，1.如果在已经创建的数据集里面添加新的数据集并重新开始训练，界面中没有开始训练按钮，经过摸索后，发现需要回到自动学习解密那中，往下滑，找到原来的数据集，点进去才可以开始训练。我觉得可以在数据集里面添加一个开始训练链接，这样方便操作。2.自动学习下自己创建的各种项目都放在了一起，没有细分到各个大类下面，排版可视化不清晰，并且鼠标不下滑，很难发现在一个界面中。 在做第八章时遇到的问题，1.如果在已经创建的数据集里面添加新的数据集并重新开始训练，界面中没有开始训练按钮，经过摸索后，发现需要回到自动学习解密那中，往下滑，找到原来的数据集，点进去才可以开始训练。我觉得可以在数据集里面添加一个开始训练链接，这样方便操作。2.自动学习下自己创建的各种项目都放在了一起，没有细分到各个大类下面，排版可视化不清晰，并且鼠标不下滑，很难发现在一个界面中。
- 信息抽取（Information Extraction, IE）领域有两个经典的解决方案，一个是基于规则的正则表达式匹配，另一个是基于学习的BiLSTM+CRF方法。在版式较为固定的情况下，这两种方法都可以取得良好的结果。但是对于版面复杂、视觉信息丰富的文档，这两种方法都忽略了视觉等关键信息，从而使得IE准确率下降。近两年，利用文档中的视觉、上下文等信息增强IE性能逐渐受到学者的重视。 信息抽取（Information Extraction, IE）领域有两个经典的解决方案，一个是基于规则的正则表达式匹配，另一个是基于学习的BiLSTM+CRF方法。在版式较为固定的情况下，这两种方法都可以取得良好的结果。但是对于版面复杂、视觉信息丰富的文档，这两种方法都忽略了视觉等关键信息，从而使得IE准确率下降。近两年，利用文档中的视觉、上下文等信息增强IE性能逐渐受到学者的重视。
- 平滑技术用于解决N-gram语言模型训练过程中存在的数据稀疏或零概率问题，是提高语言模型性能的核心技术。本文介绍了几种常用的平滑算法，并对SRILM的平滑参数及ARPA格式的语言模型进行了解析。 平滑技术用于解决N-gram语言模型训练过程中存在的数据稀疏或零概率问题，是提高语言模型性能的核心技术。本文介绍了几种常用的平滑算法，并对SRILM的平滑参数及ARPA格式的语言模型进行了解析。
上滑加载中
推荐直播
-
华为云DataArts+DWS助力企业数据治理一站式解决方案及应用实践2024/11/27 周三 16:30-18:00
Walter.chi 华为云数据治理DTSE技术布道师
想知道数据治理项目中，数据主题域如何合理划分？数据标准及主数据标准如何制定？数仓分层模型如何合理规划？华为云DataArts+DWS助力企业数据治理项目一站式解决方案和应用实践告诉您答案！本期将从数据趋势、数据治理方案、数据治理规划及落地，案例分享四个方面来助力企业数据治理项目合理咨询规划及顺利实施。
回顾中 -
大模型+知识库（RAG）：如何使能行业数智化？—华为行业数字化转型实践分享2024/11/27 周三 19:00-20:00
华为人工智能专家史老师
本次直播，我们特别邀请了华为人工智能专家史老师，将以大模型知识库为切入点，详细揭示大模型与知识库结合的过程，并分享利用大模型+知识库（RAG）使能行业数智化转型的实践经验。
正在直播 -
2024年川渝职工软件创新应用技能竞赛·开幕式2024/11/28 周四 09:30-10:30
华为云讲师团
数字川渝，智创未来。2024年川渝职工软件创新应用技能竞赛决赛在即，科技精英蓄势待发！直击开幕式直播现场，共同点燃科技激情！
即将直播
热门标签