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- 深度學習模型剪枝算法 內(nèi)容精選 換一換
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AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊一元域名華為 云桌面 [免來自：百科
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體驗 優(yōu)勢 準確率高 基于改進的深度學習算法，檢測準確率高 快速迭代 持續(xù)快速的迭代文本詞庫，及時識別新型不合規(guī)內(nèi)容 注冊昵稱審核 對網(wǎng)站的用戶注冊信息進行智能審核，過濾包含廣告、反動、涉黃等內(nèi)容的用戶昵稱 優(yōu)勢 準確率高 基于改進的深度學習算法，檢測準確率高 海量詞庫 內(nèi)置海量詞庫，支持各種匹配規(guī)則來自：百科實戰(zhàn)篇：不用寫代碼也可以自建AI模型 實戰(zhàn)篇：不用寫代碼也可以自建AI模型 時間：2020-12-16 14:25:51 AI一站式開發(fā)平臺ModelArts橫空出世，零基礎(chǔ)AI開發(fā)人員的福音。學習本課程，帶你了解AI模型訓練，不會編程、不會算法、不會高數(shù)，一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。 課程簡介來自：百科
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2、了解機器學習、深度學習、強化學習基礎(chǔ)與實踐； 3、了解AutoML相關(guān)概念和前沿技術(shù)； 4、了解Vega的架構(gòu)和算法及網(wǎng)絡人工智能平臺的使用方法； 5、了解電信領(lǐng)域業(yè)務的問題和挑戰(zhàn)，及AutoML技術(shù)在電信領(lǐng)域中的應用； 6、了解網(wǎng)絡人工智能的在線課程體系及快速模型開發(fā)的技巧；來自：百科![]()
火導致的火災風險，本算法通過實時監(jiān)測電梯內(nèi)的攝像頭畫面，方便樓宇管理人員及時發(fā)現(xiàn)電瓶車，提高管理效率。 核心功能： 單點抓拍、攝像頭獨立抓拍、電瓶車檢測、抓拍檢測電梯內(nèi)的電瓶車； 產(chǎn)品特點： 本算法使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)，通過使用大量實際場景圖片訓練得到的模型，實現(xiàn)對電瓶車的檢測來自：云商店![]()
的開發(fā)，只需提供深度學習模型文件，通過離線模型生成器（OMG）轉(zhuǎn)換就能夠得到離線模型文件，從而進一步利用流程編排器（Matrix）生成具體的應用程序。既然如此，為什么還需要自定義算子呢？這是因為在模型轉(zhuǎn)換過程中出現(xiàn)了算子不支持的情況，例如昇騰AI軟件棧不支持模型中的算子、開發(fā)者想來自：百科![]()
云知識 什么是產(chǎn)品模型 什么是產(chǎn)品模型 時間：2020-09-09 14:43:48 產(chǎn)品模型用于描述設(shè)備具備的能力和特性。開發(fā)者通過定義產(chǎn)品模型，在 物聯(lián)網(wǎng)平臺 構(gòu)建一款設(shè)備的抽象模型，使平臺理解該款設(shè)備支持的服務、屬性、命令等信息，如顏色、開關(guān)等。當定義完一款產(chǎn)品模型后，在進行注冊設(shè)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 物理模型產(chǎn)出物 物理模型產(chǎn)出物 時間：2021-06-02 14:56:54 數(shù)據(jù)庫 在數(shù)據(jù)庫設(shè)計中，物理模型設(shè)計階段，需要產(chǎn)出： 物理數(shù)據(jù)模型； 物理模型命名規(guī)范； 物理數(shù)據(jù)模型設(shè)計說明書； 生成DDL建表語句。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證，盡在?來自：百科![]()
優(yōu)勢：針對場景領(lǐng)域提供預訓練模型，效果遠好于通用自然語言處理模型?？筛鶕?jù)使用過程中的反饋持續(xù)優(yōu)化模型。 商品識別 特點：構(gòu)建商品視覺自動識別的模型，可用于無人超市等場景。 優(yōu)勢：用戶自定義模型可以實現(xiàn)99.5%的識別準確率，可以實現(xiàn)秒級識別整盤商品，從而提升結(jié)算效率。模型訓練、更新的流程自來自：百科![]()
ModelArts提供了模型訓練的功能，方便您查看訓練情況并不斷調(diào)整您的模型參數(shù)。您還可以基于不同的數(shù)據(jù)，選擇不同規(guī)格的資源池用于模型訓練。除支持用戶自己開發(fā)的模型外，ModelArts還提供了從AI Gallery訂閱算法，您可以不關(guān)注模型開發(fā)，直接使用AI Gallery的算法，通過算法參數(shù)的調(diào)整，得到一個滿意的模型。來自：專題![]()
AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊一元域名華為云桌面 [免來自：百科![]()
發(fā)平臺。平臺提供大量相關(guān)模型、算法及數(shù)據(jù)資源，是一站式的醫(yī)療研發(fā)平臺。 醫(yī)療智能體 提供以下子服務： 基因組分析：提供高性能、高可靠性、高性價比的基因測序計算、存儲、分析和AI能力支持，讓科研過程標準化、可執(zhí)行。 藥物研發(fā)：提供多個藥物研發(fā)AI模型、AI算法、藥物知識圖譜，支撐藥企來自：百科![]()
錄音文件識別：對于錄制的長語音進行識別，轉(zhuǎn)寫成文字，提供不同領(lǐng)域模型，具備良好的可擴展性，支持熱詞定制。 ASRC優(yōu)勢 高識別率 基于深度學習技術(shù)，對特定領(lǐng)域場景和語料進行優(yōu)化，識別率達到業(yè)界領(lǐng)先。 前沿技術(shù) 使用工業(yè)界成熟的算法，結(jié)合學術(shù)界最新研究成果，為企業(yè)提供獨特競爭力優(yōu)勢。 支持熱詞來自：百科![]()
AI開發(fā)平臺產(chǎn)品為用戶提供一站式機器/深度學習解決方案。支持數(shù)據(jù)預處理、模型構(gòu)建、模型訓練、模型評估、模型服務的全流程開發(fā)及部署支持，提供多樣化建模方式，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型 AI開發(fā)平臺產(chǎn)品為用戶提供一站式機器/深度學習解決方案。支持數(shù)據(jù)預處理、模型構(gòu)建、模型訓練、模型評估、模型服務的全流程開發(fā)來自：專題![]()
端云協(xié)同推理 端云模型協(xié)同，解決網(wǎng)絡不穩(wěn)的場景，節(jié)省用戶帶寬。 端側(cè)設(shè)備可協(xié)同云側(cè)在線更新模型，快速提升端側(cè)精度。 端側(cè)對采集的數(shù)據(jù)進行本地分析，大大減少上云數(shù)據(jù)流量，節(jié)約存儲成本。 2.統(tǒng)一技能開發(fā)平臺 軟硬協(xié)同優(yōu)化，統(tǒng)一的Skill開發(fā)框架，封裝基礎(chǔ)組件，支持常用深度學習模型。 3.跨平臺設(shè)計來自：百科![]()
支持十億節(jié)點、百億邊的超大規(guī)模圖數(shù)據(jù)庫查詢，提供適用于基因和生物網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的圖深度學習算法。 擁有基于基因組數(shù)據(jù)自動深度學習的技術(shù)框架AutoGenome，深度融合人工智能技術(shù)，產(chǎn)生更加便捷、快速、準確、可解釋的醫(yī)療智能模型，加速醫(yī)療大健康行業(yè)的研究工作。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科![]()
云知識 概念數(shù)據(jù)模型 概念數(shù)據(jù)模型 時間：2020-11-16 15:16:42 概念數(shù)據(jù)模型（Conceptual Data Model）是從用戶的視角，主要從業(yè)務流程、活動中涉及的主要業(yè)務數(shù)據(jù)出發(fā)，抽象出關(guān)鍵的業(yè)務實體，并描述這些實體間的關(guān)系。 數(shù)據(jù)庫概念模型實際上是現(xiàn)實世界來自：百科
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