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processing and deep learning
Vertaling van "processing and deep learning" in Japans
処理とディープラーニング
Rtrilo combines image processing and deep learning technologies to detect and identify specific objects-tasks that had proven difficult for existing image processing software.
Rtriloは、画像処理にディープラーニング技術を組み合わせることで、従来の画像処理では難しかった物体検出や物体特定を実現しています。
In each case, high performance is achieved by not only simply applying BERT but also using the knowledge we have gained through our previous research on natural-language processing and deep learning.
いずれも単純にBERTを適用するのではなく、これまでの自然言語処理および深層学習の研究により得られた知見を活かすことで、高い性能を実現しています。
To get a basic understanding of data processing and deep learning, we suggest DLI's Fundamentals of Deep Learning for Computer Vision.
このワークショップでは、コンピューター ビジョンと自然言語処理に関するハンズオン トレーニングをディープラーニングに行わせる方法について学習します。
Six-core ARMv8 CPU and an integrated NVIDIA GPU with 256 cores for high-performance sensor data processing and deep learning (artificial intelligence) Multi-GNSS receiver with integrated inertia measurement unit and Dead Reckoning.Optional Cat. LTE modul MicroAutoBox II with real-time processing unit and safety monitoring mechanisms, such as a multistage watchdog, challenge-response, and memory monitoring Multiple cascaded MicroAutoBox Embedded SPUs to easily extend data processing capabilities and increase the number of sensor interfaces.
高度なセンサデータ処理およびディープラーニング（人工知能）のための6コアARM v8 CPUおよび統合型256コアNVIDIA GPU 慣性計測装置内蔵および自律航法をサポートしたマルチGNSSレシーバオプションのカテゴリ6 LTEモジュール マルチステージウォッチドッグ、チャレンジレスポンス、メモリモニタリングなど、リアルタイムプロセッシングユニットと安全監視メカニズムを備えたMicroAutoBox II データ処理機能を容易に拡張してセンサインターフェース数を増やすことが可能なカスケード接続型の複数のMicroAutoBox Embedded SPU。
Prerequisites: Experience with Python Basic understanding of data processing and deep learning Suggested materials to satisfy prerequisites: Python Tutorial, Fundamentals of Deep Learning for Computer Vision Technologies: Python, TensorFlow, Keras, XGBoost, NVIDIA RAPIDS TM, cuDF, LSTM, autoencoders Certificate: Upon successful completion of the assessment, participants will receive an NVIDIA DLI certificate to recognize their subject matter competency and support professional career growth.
参加条件： Python の経験 データ処理とディープラーニングの基礎を理解していること 前提条件を満たすためのおすすめ資料： Python チュートリアル ， コンピューター ビジョンのためのディープラーニングの基礎 テクノロジ： Python、TensorFlow、Keras、XGBoost、NVIDIA RAPIDS TM 、cuDF、LSTM、オートエンコーダー 証明書： 評価が正常に完了すると、NVIDIA DLI 証明書が参加者に贈られます。 これは専門分野の能力を証明するものであり、プロフェッショナルとしてのキャリアアップを支援します。
Natural Language Processing and Deep Learning deal with the technical and specific analysis of operations in a faster and more accurate way than a professional operator.
自然言語処理とディープラーニングは、専門のオペレーターよりも迅速かつ正確な方法で、操作の技術的および特定の分析を扱います。
Consequently, we can combine Morpho's cutting-edge technology in Image Processing and Deep Learning with TDS's R&D skills in Computer Vision and Deep Learning, to create high performance, high quality computer vision solutions that cater to a wider range of industry needs.
今回の株式取得による連携強化で、TDSのコンピュータビジョンやディープラーニングの高い研究開発能力と、モルフォの高度な画像処理やディープラーニングを用いた画像認識技術との融合に大いに期待しています。
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