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FPGA加速型:使用場景 FPGA加速型:使用場景 視頻接入分析服務 概述 什么是AI應用:AI分類 什么是AI應用:AI分類 視頻內容分析 轉碼設置:場景說明 視頻AI解決方案設計:整體方案 服務內容和服務場景。 算法包介紹:邊緣算法視覺能力包來自：百科SSD；成功的檢測子包含的幾個模塊；圖像分割典型算法和圖像分割關鍵算法。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解典型的現(xiàn)代物體檢測子包含的兩階段檢測子。 2、了解圖像分割典型算法和圖像分割關鍵算法。 課程大綱 第1章 語義理解：分類，檢測以及分割 華為云 面向未來的智能世界，來自：百科
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VCR是什么 時間：2020-09-08 14:39:10 視頻內容分析（Video Content Recognition）提供多維度的視頻分析算法，支持對視頻中人、車、物、行為的多目標檢測、識別、分析等能力，在多種場景下準確高效地輸出視頻結構化信息，為用戶構建強大、全面、便捷的視頻內容分析能力。來自：百科![]()
交通視頻算法能自動識別車道信息，不需人工標記車道等信息 高并發(fā)性 支持千路視頻實時分析 建議搭配使用 對象存儲服務 OBS 信號燈控制 交通視頻分析服務能實時或離線反映路面交通狀況，為信號燈控制提供有效準確的實時交通信息，為城市道路管控帶來便捷 優(yōu)勢 準確率高 交通視頻算法車輛檢測來自：百科![]()
例設置為“0.8”。 4、訂閱預置算法。 在AI Gallery中，訂閱物體檢測YOLOv3_ResNet18算法，根據(jù)界面提示訂閱此算法。 5、使用預置算法和數(shù)據(jù)集創(chuàng)建訓練作業(yè)。 使用3的數(shù)據(jù)集和4的算法，創(chuàng)建訓練作業(yè)。 6、模型轉換和創(chuàng)建AI應用。 訓練后得到的模型并不符合Atlas來自：專題![]()
場景下的AI開發(fā)需求。3. 端到端全棧AI開發(fā)、優(yōu)化、推理部署能力：Apulis AI Studio提供了 數(shù)據(jù)管理 與處理、模型開發(fā)與優(yōu)化、模型部署與應用等端到端全棧AI開發(fā)、優(yōu)化、推理部署能力，可以幫助用戶完成整個AI開發(fā)流程。4. 底層硬件資源異構化：Apulis AI Stu來自：專題![]()
Pro定位為企業(yè)AI生產(chǎn)力工具，提供了一種全新的行業(yè)AI落地方式，將算法專家的積累和行業(yè)專家的知識沉淀在相應的套件和行業(yè)工作流(Workflow)中，真正實現(xiàn)賦能行業(yè)AI應用開發(fā)者，全面提升行業(yè)AI開發(fā)效率和落地效果。 應用場景 特定行業(yè)下希望解決特定問題的場景，例如： 政務派單分類 特點來自：百科![]()
Container Instance）提供基于Kubernetes的Serverless容器服務，兼容K8s和Docker原生接口。用戶無需關注集群和服務器，簡單三步配置即可快速創(chuàng)建容器負載 大數(shù)據(jù)、AI計算 當前主流的大數(shù)據(jù)、AI訓練和推理等應用（如Tensorflow、Caf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)，一樣可以構建出自己專屬的AI模型。 課程簡介來自：百科![]()
用戶能夠持續(xù)優(yōu)化模型性能，提升AI應用的效果和價值。 靈活定制 AI開發(fā)平臺支持多種算法框架，內置豐富的算法組件，滿足多種AI應用場景的需求。用戶可以根據(jù)自身需求選擇合適的算法框架和算法組件，靈活地進行模型構建和訓練。此外，平臺還提供可視化建模和交互式模型開發(fā)，幫助用戶打造從數(shù)據(jù)來自：專題![]()
分析等場景。應用軟件如果使用到GPU的CUDA并行計算能力，可以使用P1型云服務器。常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學習框架 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max Agisoft來自：百科![]()
機器學習中多層神經(jīng)網(wǎng)絡需要大量計算資源，其中訓練過程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(yōu)化中，F(xiàn)PGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗和低時延等優(yōu)勢，可針對不同算法動態(tài)編程設計最匹配的硬件電路，滿足機器學習中海量計算和低時延的要求。因此，F(xiàn)PGA在滿足機器學習的硬件需求上提供具有吸引力的替代方案來自：百科![]()
機器學習：機器學習中多層神經(jīng)網(wǎng)絡需要大量計算資源，其中訓練過程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(yōu)化中，F(xiàn)PGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗、和低時延等優(yōu)勢，可針對不同算法動態(tài)編程設計最匹配的硬件電路，滿足機器學習中海量計算和極低時延的要求。因此，F(xiàn)PGA在滿足機器來自：百科![]()
updated_at String 更新時間 state String 日志資源狀態(tài):pending|available|modifying|deleting|deleted|failed enabled Boolean 日志開關:true|false 請求示例 查詢流日志列表 GET來自：百科![]()
請求未完成。服務器不支持所請求的功能。 返回碼: 502 Bad Gateway 請求未完成。服務器從上游服務器收到一個無效的響應。 返回碼: 503 Service Unavailable 請求未完成。系統(tǒng)暫時異常。 返回碼: 504 Gateway Timeout 網(wǎng)關超時。 請求示例 示例 1 "POST /a來自：百科![]()
ModelArts專業(yè)服務購買鏈接 【我與ModelArts的故事】基于ModelArts實現(xiàn)場景化AI圖像垃圾分類體驗 ModelArts域適應算法EfficientMixGVB 【華為云】ModelArts AI開發(fā)平臺全流程開發(fā)體驗 利用ModelArts進行手勢識別 查看更多 收起來自：專題![]()
本、語音、視頻等多種數(shù)據(jù)類型，涵蓋圖像分類、目標檢測、音頻分割、文本分類等多個標注場景，可適用于各種AI項目，如計算機視覺、自然語言處理、音視頻分析等；數(shù)據(jù)管理同時提供數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)處理、智能標注、團隊標注以及版本管理等功能，AI開發(fā)者可基于該框架實現(xiàn)數(shù)據(jù)標注全流程處理。來自：專題
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