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華為云杯2020人工智能創(chuàng)新應(yīng)用大賽 華為云杯2020人工智能創(chuàng)新應(yīng)用大賽 時(shí)間：2020-12-09 17:31:28 華為云杯2020西安人工智能創(chuàng)新應(yīng)用大賽，由西安國(guó)家民用航天產(chǎn)業(yè)基地管理委員會(huì)主辦、華為公司承辦，以“AI在航天，鴻圖華構(gòu)”為主題面向全國(guó)的人工智能交流賽事。 一、賽事簡(jiǎn)介來(lái)自：百科【賽事介紹】 “華為云杯”2019人工智能創(chuàng)新應(yīng)用大賽，由西安國(guó)家民用航天產(chǎn)業(yè)基地管理委員會(huì)主辦、華為公司承辦，以“AI在航天，鴻圖華構(gòu)”為主題，是面向全國(guó)的人工智能交流賽事。大賽目標(biāo)是服務(wù)以及培養(yǎng)AI人才，構(gòu)建“用得起、用的好、用得放心”的普惠AI生態(tài)，為AI開發(fā)者提供一個(gè)交流學(xué)習(xí)、創(chuàng)新挑戰(zhàn)的平臺(tái)。來(lái)自：百科
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來(lái)自：百科踐指導(dǎo)，完成“使用MXNet實(shí)現(xiàn)Caltech 圖像識(shí)別 應(yīng)用”實(shí)踐。 實(shí)踐指導(dǎo)參考鏈接：https://github.com/huawei-clouds/modelarts-example/tree/master/Using%20MXNet%20to%20Train%20Caltech101來(lái)自：百科
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重介智能密控模型，實(shí)現(xiàn)重介分選工藝在密度控制方面的智能預(yù)測(cè)和精準(zhǔn)控制。 華為云AI大模型幫助文檔 ModelArts 面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺(tái) AI Gallery AI知識(shí)與實(shí)訓(xùn)專區(qū)，優(yōu)質(zhì)AI資產(chǎn)聚集地 學(xué)習(xí)資源 更多實(shí)用工具、學(xué)習(xí)課程及精品內(nèi)容 查看更多 收起 1對(duì)1咨詢專屬顧問(wèn)來(lái)自：專題![]()
ECC顯存，帶寬192GB/s GPU內(nèi)置硬件視頻編解碼引擎，能夠同時(shí)進(jìn)行35路高清視頻解碼與實(shí)時(shí)推理 常規(guī)支持軟件列表 Pi1實(shí)例主要用于GPU推理計(jì)算場(chǎng)景，例如圖片識(shí)別、 語(yǔ)音識(shí)別 等場(chǎng)景。 常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 推理加速型Pi2來(lái)自：百科![]()
了解更多 從0到1制作自定義鏡像并用于訓(xùn)練 Pytorch+CPU/GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用該鏡像在ModelArts平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。鏡像中使用的AI引擎是Pytorch，訓(xùn)練使用的資源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用來(lái)自：專題![]()
入駐華為云云市場(chǎng)人工智能子市場(chǎng)的條件 入駐華為云云市場(chǎng)人工智能子市場(chǎng)的條件 時(shí)間：2021-02-23 18:00:02 云市場(chǎng) 服務(wù)商指南 入駐 怎樣成為華為云云市場(chǎng)人工智能市場(chǎng)商家？怎么成為人工智能市場(chǎng)店主？如何加入華為云云市場(chǎng)？想要成為華為云云市場(chǎng)人工智能市場(chǎng)商家，本文為你來(lái)自：云商店![]()
GPU卡，每臺(tái)云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算，支持常見的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單實(shí)例最大網(wǎng)絡(luò)帶寬30Gb/s。 完整的基礎(chǔ)能力：網(wǎng)絡(luò)自定義，自由劃分子網(wǎng)、設(shè)置網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)策略；海量存儲(chǔ)，來(lái)自：百科![]()
ModelArts提供的調(diào)測(cè)代碼是以Pytorch為例編寫的，不同的AI框架之間，整體流程是完全相同的，只需要修改個(gè)別的參數(shù)即可。 不同類型分布式訓(xùn)練介紹 單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行-DataParallel(DP) 介紹基于Pytorch引擎的單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行分布式訓(xùn)練原理和代碼改造點(diǎn)。MindSpore引擎的分布式訓(xùn)練參見MindSpore官網(wǎng)。來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為杯第二屆中國(guó)研究生人工智能創(chuàng)新大賽 華為杯第二屆中國(guó)研究生人工智能創(chuàng)新大賽 時(shí)間：2020-12-10 14:46:42 “華為杯”第二屆中國(guó)研究生人工智能創(chuàng)新大賽以“AI賦能 創(chuàng)新引領(lǐng)”為理念，圍繞人工智能創(chuàng)新主題，引領(lǐng)未來(lái)的戰(zhàn)略性技術(shù)，激發(fā)研究生創(chuàng)新意識(shí)，提高研究生創(chuàng)新和實(shí)踐能力。來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 華為云杯2020人工智能應(yīng)用創(chuàng)新大賽創(chuàng)客賽道 華為云杯2020人工智能應(yīng)用創(chuàng)新大賽創(chuàng)客賽道 時(shí)間：2020-12-10 14:09:33 華為云杯2020人工智能應(yīng)用創(chuàng)新大賽由華為（蘇州）人工智能創(chuàng)新中心、蘇州工業(yè)園區(qū)科技發(fā)展有限公司主辦，面向全國(guó)的人工智能交流賽事。 一、大賽介紹來(lái)自：百科![]()
GPU卡，每臺(tái)云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算，支持常見的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單精度能力15.7 TFLOPS，雙精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Co來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)創(chuàng)未來(lái)智匯兩江華為云人工智能大賽 數(shù)創(chuàng)未來(lái)智匯兩江華為云人工智能大賽 時(shí)間：2020-12-10 11:42:21 數(shù)創(chuàng)未來(lái)智匯兩江華為云人工智能大賽由中國(guó)國(guó)際智能產(chǎn)業(yè)博覽會(huì)、重慶兩江新區(qū)管委會(huì)與華為聯(lián)合發(fā)起的人工智能交流賽事，面向全國(guó)的企業(yè)、個(gè)人、高校師生開放。來(lái)自：百科![]()
華為云杯2020人工智能應(yīng)用創(chuàng)新大賽企業(yè)賽道 華為云杯2020人工智能應(yīng)用創(chuàng)新大賽企業(yè)賽道 時(shí)間：2020-12-10 14:16:45 “華為云杯”2020人工智能應(yīng)用創(chuàng)新大賽由華為（蘇州）人工智能創(chuàng)新中心、蘇州工業(yè)園區(qū)科技發(fā)展有限公司主辦，面向全國(guó)的人工智能交流賽事。 一、大賽介紹來(lái)自：百科![]()
2019第一屆廣西大學(xué)生人工智能設(shè)計(jì)大賽AI實(shí)踐 2019第一屆廣西大學(xué)生人工智能設(shè)計(jì)大賽AI實(shí)踐 時(shí)間：2020-12-11 10:51:20 2019 年第一屆廣西大學(xué)生智能設(shè)計(jì)大賽由廣西區(qū)教育廳主辦，桂林電子科技大學(xué)、廣西本科高校計(jì)算機(jī)類專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)、廣西人工智能學(xué)會(huì)承辦，華為來(lái)自：百科![]()
模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 時(shí)間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運(yùn)行在昇騰910處理器上，并進(jìn)行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)對(duì)教材的解讀，使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實(shí)踐，遷移自己的訓(xùn)練腳本到昇騰平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts 時(shí)間：2020-12-08 09:26:40 AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺(tái)，提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成及端-邊-云模型按來(lái)自：百科![]()
靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。 支持專屬資源獨(dú)享使用。 支持自定義鏡像滿足自定義框架及算子需求。 AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts來(lái)自：百科![]()
ta和AI場(chǎng)景下，通用、可擴(kuò)展、高性能、穩(wěn)定的原生批量計(jì)算平臺(tái)，方便AI、大數(shù)據(jù)、基因等諸多行業(yè)通用計(jì)算框架接入，提供高性能任務(wù)調(diào)度引擎，高性能異構(gòu)芯片管理，高性能任務(wù)運(yùn)行管理等能力。 了解詳情 云容器引擎-入門指引 本文旨在幫助您了解云容器引擎（Cloud Container來(lái)自：專題
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