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。 特別說明：1、以上獎金為稅前獎金，由獲獎團隊承擔稅款。 2、TOP7獲獎團隊需在AI Gallery分享參賽方案及總結的分享。 3、獲得優(yōu)秀獎團隊需要在AI Gallery發(fā)布參賽模型和算法，否則視為放棄獲獎資格。 六、比賽資源 組委會為參賽選手提供一定量的華為云EI資源券（來自：百科來自：專題
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來自：百科設備。 云側平臺 1.技能開發(fā) 提供統(tǒng)一技能開發(fā)框架，封裝基礎組件，簡化開發(fā)流程，提供統(tǒng)一的API接口，支持多種開發(fā)框架（如Caffe、TensorFlow等）。 提供模型訓練、開發(fā)、調試、部署、管理一站式服務，無縫對接用戶設備。 在云側模型管理中導入ModelArts訓練出的模型，也可導入用戶線下開發(fā)的自定義模型。來自：百科
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模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中，得到預測、評價等結果。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn等，大量的開發(fā)者基于主流AI引擎，開發(fā)并訓練其業(yè)務所需的模型。 4.評估模型 訓練得到模型之后來自：百科![]()
Python機器學習庫Scikit-learn 第6章 Python圖像處理庫Scikit-image 第7章 TensorFlow簡介 第8章 Keras簡介 第9章 pytorch簡介 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行來自：百科![]()
華為云計算 云知識 使用昇騰AI 彈性云服務器 實現(xiàn)圖像分類應用 使用昇騰AI彈性云服務器實現(xiàn)圖像分類應用 時間：2020-12-01 15:59:46 實驗指導用戶完成基于華為昇騰彈性云服務器的圖像分類應用。 實驗目標與基本要求 1.了解華為昇騰全棧開發(fā)工具Mind Studio；來自：百科![]()
Store網(wǎng)站上選擇自己的設備型號和場景需求，就能匹配到合適、高質量的算法，一鍵部署到設備上。Huawei HoloSens Store目前的算法在數(shù)量約40多個，機器視覺云服務總經(jīng)理徐迎輝說，為了保證算法質量，Huawei HoloSens Store會通過剛需程度和成熟度嚴選算法的兩大標準，使商城獲得良性循環(huán)的基礎。由此可見，華為的HoloSens來自：云商店![]()
華為云計算 云知識 HoloSens SDC+珍稀動物識別算法，記錄與守護瀕危物種的每一刻 HoloSens SDC+珍稀動物識別算法，記錄與守護瀕危物種的每一刻 時間：2021-02-20 17:42:49 云計算 華為好望商城 我們的地球 平均每1小時都有一個物種滅絕 關愛野生動物，關愛珍稀物種來自：云商店![]()
供了從AI Gallery訂閱算法，您可以不關注模型開發(fā)，直接使用AI Gallery的算法，通過算法參數(shù)的調整，得到一個滿意的模型。 幫助文檔 收起 展開 本地構建鏡像 收起 展開 本地開發(fā)好模型，構建自定義鏡像，最后上傳至容器鏡像服務SWR，從SWR中導入鏡像創(chuàng)建AI為應用。來自：專題![]()
ECC顯存，帶寬192GB/s GPU內置硬件視頻編解碼引擎，能夠同時進行35路高清視頻解碼與實時推理 常規(guī)支持軟件列表 Pi1實例主要用于GPU推理計算場景，例如圖片識別、 語音識別 等場景。 常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學習框架 推理加速型Pi2來自：百科![]()
華為好望商城丨算法商與集成商，跨產(chǎn)業(yè)鏈天塹的親密握手 華為好望商城丨算法商與集成商，跨產(chǎn)業(yè)鏈天塹的親密握手 時間：2021-02-19 11:40:22 云計算 對于算法提供商來說，算法工程化是一大難題。Huawei HoloSens Store的隱性價值則是從更深層次的算法開發(fā)賦能算法提供商。來自：云商店![]()
活垃圾圖片分類 華為云杯2020深圳開放數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新大賽生活垃圾圖片分類 時間：2020-12-10 15:25:46 “華為云杯”2020深圳開放數(shù)據(jù)應用創(chuàng)新大賽·生活垃圾圖片分類以“數(shù)聚粵港澳，智匯大灣區(qū)”為主題，面向全球征集基于開放數(shù)據(jù)的創(chuàng)新應用解決方案及優(yōu)秀算法代碼。 【大賽介紹】來自：百科![]()
了解更多 從0到1制作自定義鏡像并用于訓練 Pytorch+CPU/GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用該鏡像在ModelArts平臺上進行訓練。鏡像中使用的AI引擎是Pytorch，訓練使用的資源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用來自：專題![]()
熱門的垃圾分類、自動駕駛技術！ 【賽事簡介】 本次比賽為AI主題賽中的學習賽。選手可以使用圖像分類算法對常見的生活垃圾圖片進行分類。我們將結合學習資料、直播+答疑的方式，帶領大家通關垃圾分類項目。學習資料放在”學習賽課程“內，選手可自行觀看學習。 【參賽對象】 對AI感興趣且年滿18歲的開發(fā)者均可報名參加。來自：百科![]()
14:35:41 2020第二屆華為云人工智能大賽無人車挑戰(zhàn)杯是在華為云人工智能平臺（華為云一站式AI開發(fā)平臺ModelArts、端云協(xié)同解決方案 HiLens ）及無人駕駛小車基礎上，全面鍛煉和提高賽隊的AI解決方案能力及無人駕駛編程技巧的賽事。 【賽事介紹】 人工智能作為戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)，已經(jīng)開來自：百科![]()
GPU卡，每臺云服務器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計算，支持常見的深度學習框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單實例最大網(wǎng)絡帶寬30Gb/s。 完整的基礎能力：網(wǎng)絡自定義，自由劃分子網(wǎng)、設置網(wǎng)絡訪問策略；海量存儲，來自：百科![]()
ModelArts提供的調測代碼是以Pytorch為例編寫的，不同的AI框架之間，整體流程是完全相同的，只需要修改個別的參數(shù)即可。 不同類型分布式訓練介紹 單機多卡數(shù)據(jù)并行-DataParallel(DP) 介紹基于Pytorch引擎的單機多卡數(shù)據(jù)并行分布式訓練原理和代碼改造點。MindSpore引擎的分布式訓練參見MindSpore官網(wǎng)。來自：專題![]()
以及數(shù)據(jù)視圖等添加描述、標簽、密級和分類操作，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)分級分類管理。 敏感數(shù)據(jù)識別 敏感數(shù)據(jù)自動識別分類，從海量數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)并分析敏感數(shù)據(jù)使用情況，基于數(shù)據(jù)識別引擎，對其儲存結構化數(shù)據(jù)（RDS）和非結構化數(shù)據(jù)（ OBS ）進行掃描、分類、分級，解決數(shù)據(jù)“盲點”，以此做進一步安全防護。來自：專題
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