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  • 機(jī)器學(xué)習(xí)中的訓(xùn)練數(shù)據(jù) 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為機(jī)器視覺(jué)云服務(wù)總經(jīng)理錢森水介紹,機(jī)器視覺(jué)是5G時(shí)代行業(yè)數(shù)字化感知入口和數(shù)據(jù)載體。華為機(jī)器視覺(jué)通過(guò)專業(yè)AI芯片、開放OS和豐富生態(tài)拓展了安防業(yè)務(wù)深度和寬度,進(jìn)入千行百業(yè),與場(chǎng)景化業(yè)務(wù)融合,實(shí)現(xiàn)全息感知,成為行業(yè)數(shù)字化抓手。 華為機(jī)器視覺(jué)充分考慮了環(huán)境對(duì)電力業(yè)務(wù)部署影響,并提出了針對(duì)性優(yōu)化方案
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    AI框架,如果MindSpore要進(jìn)行多機(jī)分布式訓(xùn)練調(diào)試,則每臺(tái)機(jī)器上都必須有8張卡。 ModelArts提供調(diào)測(cè)代碼涉及到 OBS 路徑,實(shí)際使用時(shí)請(qǐng)?zhí)鎿Q為自己實(shí)際OBS路徑。 ModelArts提供調(diào)測(cè)代碼是以Pytorch為例編寫,不同AI框架之間,整體流程是完全相同,只需要修改個(gè)別的參數(shù)即可。
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  • 機(jī)器學(xué)習(xí)中的訓(xùn)練數(shù)據(jù) 相關(guān)內(nèi)容
  • 硬件加速來(lái)解決生物計(jì)算量性能瓶頸。FPGA云服務(wù)器提供強(qiáng)大可編程硬件計(jì)算能力可以很好滿足海量生物數(shù)據(jù)快速計(jì)算需求。 金融風(fēng)險(xiǎn)分析:金融行業(yè)對(duì)計(jì)算能力、基于超低時(shí)延和高吞吐能力及時(shí)響應(yīng)有很高要求,比如基于 定價(jià) 樹模型金融計(jì)算、高頻金融交易、基金/證券交易算法、金融風(fēng)險(xiǎn)
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    EI集成到自己應(yīng)用程序,降低技術(shù)門檻。 3. 開發(fā)平臺(tái)完善:華為云提供了一套完整的人工智能開發(fā)平臺(tái),包括模型訓(xùn)練、部署和管理等功能,使得企業(yè)和開發(fā)者能夠快速地構(gòu)建和優(yōu)化自己AI模型。 4. 強(qiáng)大算力支持:華為云具備強(qiáng)大計(jì)算資源,保障了AI模型訓(xùn)練和運(yùn)行高性能和低延遲。
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  • 機(jī)器學(xué)習(xí)中的訓(xùn)練數(shù)據(jù) 更多內(nèi)容
  • 用,并實(shí)現(xiàn)售賣機(jī)智能化運(yùn)營(yíng),是一個(gè)貫穿數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用完整項(xiàng)目。 目標(biāo)學(xué)員 希望了解AI與IoT技術(shù)結(jié)合場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)方法并掌握其開發(fā)能力的人員。 課程目標(biāo) 通過(guò)學(xué)習(xí)本課程,學(xué)員可以對(duì)設(shè)備接入IoT平臺(tái)上報(bào)數(shù)據(jù),基于AI對(duì)設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測(cè)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景有一個(gè)了解。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) IAM 敏感操作保護(hù)功能 IAM敏感操作保護(hù)功能 時(shí)間:2021-05-31 10:22:56 數(shù)據(jù)庫(kù) 安全 IAM提供敏感操作保護(hù)功能,包括登錄保護(hù)和操作保護(hù),在登錄控制臺(tái)或者進(jìn)行敏感操作時(shí),系統(tǒng)將要求進(jìn)行郵箱/手機(jī)/虛擬MFA驗(yàn)證碼第二次認(rèn)證,為賬號(hào)和資源提供更高的安全保護(hù)。
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    數(shù)據(jù)庫(kù)安全基礎(chǔ) HCIA- GaussDB 系列課程。數(shù)據(jù)庫(kù)作為核心基礎(chǔ)軟件,在我們系統(tǒng)架構(gòu)處于系統(tǒng)最末端,它是查詢和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)系統(tǒng),是各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)最終落地承載者,而當(dāng)今社會(huì)最值錢又是擁有大量數(shù)據(jù),因此其數(shù)據(jù)庫(kù)安全性至關(guān)重要。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 替換VolcanoJobreplac
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    。 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)發(fā)展有以下三個(gè)特點(diǎn): 1、數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展集中在數(shù)據(jù)模型發(fā)展上,數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)核心和基礎(chǔ),所以數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)發(fā)展和數(shù)據(jù)模型發(fā)展密不可分。數(shù)據(jù)庫(kù)模型劃分維度是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)劃分一個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)。 2、與其他計(jì)算機(jī)技術(shù)交叉結(jié)合,計(jì)算機(jī)新技術(shù)層出不窮,數(shù)據(jù)庫(kù)和其他計(jì)
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    法應(yīng)用,并實(shí)現(xiàn)售賣機(jī)智能化運(yùn)營(yíng),是一個(gè)貫穿數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用完整項(xiàng)目。 開發(fā)者進(jìn)階課程 《EC-IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 EC-IoT是將對(duì)實(shí)時(shí)性、安全性和可靠性有嚴(yán)格要求應(yīng)用部署在靠近數(shù)據(jù)源頭網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)(如網(wǎng)關(guān))上,讓數(shù)據(jù)在最短時(shí)間內(nèi)得到分析和處理,
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    企業(yè)上云時(shí)會(huì)面臨云環(huán)境下安全挑戰(zhàn),如何應(yīng)對(duì)非法入侵顯得尤為重要,微認(rèn)證通過(guò)對(duì)主機(jī)進(jìn)行安全監(jiān)測(cè),識(shí)別病毒并查殺隔離,保證企業(yè)主機(jī)正常運(yùn)行 立即購(gòu)買 Web暴力破解漏洞挖掘 大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)泄露事件愈發(fā)頻繁和嚴(yán)重;暴力破解仍是安全事件“高發(fā)地”,利用弱口令進(jìn)行暴力破解攻擊安全事件占近年來(lái)年安全事件總數(shù)的33%
    來(lái)自:專題
    硬件加速來(lái)解決生物計(jì)算量性能瓶頸。FPGA云服務(wù)器提供強(qiáng)大可編程硬件計(jì)算能力可以很好滿足海量生物數(shù)據(jù)快速計(jì)算需求。 金融風(fēng)險(xiǎn)分析:金融行業(yè)對(duì)計(jì)算能力、基于超低時(shí)延和高吞吐能力及時(shí)響應(yīng)有很高要求,比如基于定價(jià)樹模型金融計(jì)算、高頻金融交易、基金/證券交易算法、金融風(fēng)險(xiǎn)
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    AI開發(fā)人員福音。學(xué)習(xí)本課程,帶你了解AI模型訓(xùn)練,不會(huì)編程、不會(huì)算法、不會(huì)高數(shù),一樣可以構(gòu)建出自己專屬AI模型。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括:AI如何滿足定制化需求、從Idea到落地開發(fā)者所面臨挑戰(zhàn)、極“快”致“簡(jiǎn)單”模型訓(xùn)練。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握AI模型訓(xùn)練原理及實(shí)現(xiàn)過(guò)程。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) SQL事務(wù)控制主要內(nèi)容 SQL事務(wù)控制主要內(nèi)容 時(shí)間:2021-07-02 12:54:31 數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB(for MySQL) 事務(wù)是用戶定義一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)操作序列,這些操作要么全做,要么全不做,是一個(gè)不可分割工作單位。 事務(wù)控制
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型重要基本概念 邏輯模型重要基本概念 時(shí)間:2021-06-02 13:57:13 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)邏輯模型設(shè)計(jì)階段,有以下這些重要基本概念: 1. 實(shí)體就是描述業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。 2. 主鍵是識(shí)別實(shí)體每一個(gè)實(shí)例唯一性標(biāo)識(shí)。 3. 只有存在外鍵
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    專屬定制:根據(jù)場(chǎng)景數(shù)據(jù)自定制模型。 高效行業(yè)算法 多行業(yè):積累10+行業(yè)/場(chǎng)景預(yù)訓(xùn)練模型。 高精度:大部分模型準(zhǔn)確率高于90%。 少數(shù)據(jù)訓(xùn)練所需數(shù)據(jù)量更少。 智能標(biāo)注:提升標(biāo)注效率。 極致性能 依托ModelArts基礎(chǔ)平臺(tái),深度軟硬件協(xié)同。 資源秒級(jí)調(diào)度,按需使用。 訓(xùn)練任務(wù)性能提升30%。 靈活開放
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    Connect 智能集成能力需要強(qiáng)大AI智能集成引擎支撐。智能集成引擎是華為自研AI 引擎,具有可擴(kuò)展性和自學(xué)習(xí)特點(diǎn)??蓴U(kuò)展性是指,該引擎可以已插件化方式支持以后更多能力,比如智能數(shù)據(jù)映射,智能元數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)。這些插件化能力加載在下圖Online Process組件,不會(huì)
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    RPA優(yōu)勢(shì) 專業(yè)華為數(shù)字機(jī)器人教學(xué)管理平臺(tái),持續(xù)積累各個(gè)行業(yè)教學(xué)案例與課程,適配高校各專業(yè)與RPA數(shù)字機(jī)器人技術(shù)跨專業(yè)融合,進(jìn)行傳統(tǒng)專業(yè)數(shù)字化升級(jí)轉(zhuǎn)型。 專業(yè)華為數(shù)字機(jī)器人教學(xué)管理平臺(tái),持續(xù)積累各個(gè)行業(yè)教學(xué)案例與課程,適配高校各專業(yè)與RPA數(shù)字機(jī)器人技術(shù)跨專業(yè)融合,進(jìn)行傳統(tǒng)專業(yè)數(shù)字化升級(jí)轉(zhuǎn)型。
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    翻譯中心:采用機(jī)器翻譯服務(wù),構(gòu)建滿足特定需求機(jī)器翻譯系統(tǒng),高效準(zhǔn)確翻譯郵件、論文、新聞等內(nèi)容 優(yōu)勢(shì) 翻譯質(zhì)量領(lǐng)先 引擎翻譯效果,跟專業(yè)譯員團(tuán)隊(duì)一起進(jìn)行打磨,機(jī)器翻譯效果質(zhì)量高 多領(lǐng)域支持 支持多個(gè)領(lǐng)域,如新聞、信息、通信等領(lǐng)域機(jī)器翻譯 即時(shí)通訊:集成機(jī)器翻譯服務(wù)即時(shí)通訊軟件,可以使不同語(yǔ)種用戶之間交流更加便捷,提升用戶體驗(yàn)
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    深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員了解如下知識(shí): 1、高效結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效深度學(xué)習(xí)背景 第2章 高效神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章
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    云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法 語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度學(xué)習(xí))算法,結(jié)合清華大學(xué)開源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本原理與實(shí)戰(zhàn)同時(shí),更好了解人工智能相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。
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