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- 深度學(xué)習(xí)新模型 內(nèi)容精選 換一換
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【華為全聯(lián)接大會2024】ONES與華為云深度合作，共同打造企業(yè)智能研發(fā)管理平臺 【華為全聯(lián)接大會2024】ONES與華為云深度合作，共同打造企業(yè)智能研發(fā)管理平臺 時(shí)間：2024-09-29 14:40:23 【華為全聯(lián)接大會2024】ONES與華為云深度合作，共同打造企業(yè)智能研發(fā)管理平臺來自：百科個(gè)或多個(gè)功能。 易上手 提供多種預(yù)置模型，開源模型想用就用。 模型超參自動優(yōu)化，簡單快速。 零代碼開發(fā)，簡單操作訓(xùn)練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架，提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)新模型 相關(guān)內(nèi)容
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于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)、訓(xùn)練、評估和發(fā)布，支持多種計(jì)算資源進(jìn)行模型開發(fā)與訓(xùn)練，以及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺提供高效率的獨(dú)立的數(shù)據(jù)標(biāo)注功能，支持多類型應(yīng)用場景、多人標(biāo)注、自動標(biāo)注和批量標(biāo)注。模型工廠是模型的管理中心，支持模型入庫、模型上傳、格式轉(zhuǎn)換、版來自：專題來自：云商店
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所需的模型。 4.評估模型 訓(xùn)練得到模型之后，整個(gè)開發(fā)過程還不算結(jié)束，需要對模型進(jìn)行評估和考察。往往不能一次性獲得一個(gè)滿意的模型，需要反復(fù)的調(diào)整算法參數(shù)、數(shù)據(jù)，不斷評估訓(xùn)練生成的模型。 一些常用的指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、AUC等，能幫助您有效的評估，最終獲得一個(gè)滿意的模型。 5.部署模型來自：百科![]()
時(shí)間：2020-12-09 09:28:38 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機(jī)器擁有了視覺的能力，實(shí)戰(zhàn)派帶你探索深度學(xué)習(xí)！ 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括：深度學(xué)習(xí)平臺介紹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類模型、經(jīng)典入門示例詳解：構(gòu)建手寫數(shù)字識別模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握深度學(xué)習(xí)平臺應(yīng)用及入門深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié)來自：百科![]()
資源和成本規(guī)劃 資源和成本規(guī)劃 資源和成本規(guī)劃 SAP最佳實(shí)踐匯總 通過 CDN加速 OBS 視頻點(diǎn)播 :資源與成本規(guī)劃 選擇存儲模型 選擇存儲模型 選擇存儲模型 選擇存儲模型 健康檢查服務(wù):服務(wù)內(nèi)容 使用預(yù)簽名URL直傳 OBS :資源和成本規(guī)劃 使用臨時(shí)安全憑證直傳OBS:資源和成本規(guī)劃 概覽來自：百科![]()
的組織模型構(gòu)架，設(shè)計(jì)了集團(tuán)、單位、部門、人員組織機(jī)構(gòu)樹，提供職務(wù)級別、崗位和各種業(yè)務(wù)角色的自定義，并支持一人多崗、一人多單位兼職、內(nèi)部人員和外部人員的區(qū)分機(jī)制，支持多形態(tài)組織、多維度組織管理，這種組織結(jié)構(gòu)模型可以長期支持集團(tuán)化管控的需要。 （1）能力模型 以下是致遠(yuǎn)組織模型管理的來自：云商店![]()
華為云計(jì)算 云知識 A8+協(xié)同管理軟件組織模型及權(quán)限管理-應(yīng)用特征 A8+協(xié)同管理軟件組織模型及權(quán)限管理-應(yīng)用特征 時(shí)間：2021-07-20 11:38:37 云市場 嚴(yán)選商城 企業(yè)應(yīng)用 銷售管理 商品介紹 商品鏈接：致遠(yuǎn)協(xié)同管理軟件；服務(wù)商：北京致遠(yuǎn)互聯(lián)軟件股份有限公司 >>>選自致遠(yuǎn)互聯(lián)《致遠(yuǎn)來自：云商店![]()
華為云零信任能力成熟度模型白皮書 華為云零信任能力成熟度模型白皮書 本白皮書將零信任能力成熟度評估從理論轉(zhuǎn)化為用于指導(dǎo)實(shí)操的具體框架，幫助企業(yè)識別當(dāng)前零信任的成熟度等級，并為企業(yè)下一階段零信任能力演進(jìn)的戰(zhàn)略規(guī)劃提供指導(dǎo)。 馬上下載 更多白皮書資源下載 華為云零信任能力成熟度模型白皮書 目錄來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識 “大模型驅(qū)動的軟件研發(fā)”助推企業(yè)研發(fā)智能化升級 “大模型驅(qū)動的軟件研發(fā)”助推企業(yè)研發(fā)智能化升級 時(shí)間：2024-05-15 17:09:11 華為云CodeArts Snap 隨著人工智能的發(fā)展，AI大模型在各個(gè)行業(yè)開始廣泛應(yīng)用。利用AI大模型打通工具鏈，提高產(chǎn)業(yè)來自：百科![]()
nsorFlow框架下已經(jīng)生成的模型文件和權(quán)重文件轉(zhuǎn)換成離線模型文件，并可以在昇騰AI處理器上獨(dú)立執(zhí)行。離線模型執(zhí)行器負(fù)責(zé)加載和卸載離線模型，并將加載成功的模型文件轉(zhuǎn)換為可執(zhí)行在昇騰AI處理器上的指令序列，完成執(zhí)行前的程序編譯工作。這些離線模型的加載和執(zhí)行都需要流程編排器進(jìn)行統(tǒng)籌來自：百科![]()
央國企數(shù)字化從業(yè)務(wù)上云邁向深度用云 央國企數(shù)字化從業(yè)務(wù)上云邁向深度用云 未來央國企所有的數(shù)字化轉(zhuǎn)型都將基于云來開展，用云的深度將決定業(yè)務(wù)創(chuàng)新的速度。深度用云，充分發(fā)揮云的價(jià)值，實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展。 未來央國企所有的數(shù)字化轉(zhuǎn)型都將基于云來開展，用云的深度將決定業(yè)務(wù)創(chuàng)新的速度。深度用云，充分發(fā)揮云的價(jià)值，實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展。來自：專題![]()
本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺對預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建 人臉識別 應(yīng)用。 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測模型訓(xùn)練和部署 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車檢測模型的AI應(yīng)用。人車檢測模型可以應(yīng)用于自動駕駛場景，檢測道路上人和車的位置。來自：專題![]()
T老師的身份轉(zhuǎn)換。 “一開始只是為了圖省心，想把大多數(shù)人都會遇到的問題、欠缺的知識錄制下來，但后來發(fā)現(xiàn)在線教育其實(shí)才是更合適的傳道授業(yè)與學(xué)習(xí)新技術(shù)的方式，于是就不斷加大投入力度，制作更優(yōu)質(zhì)系統(tǒng)的視頻課程。” 從2018年開始，華為云MVP朱有鵬開始主攻IoT，先是小試牛刀為IBM來自：百科![]()
本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺對預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建人臉識別應(yīng)用。 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測模型訓(xùn)練和部署 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車檢測模型的AI應(yīng)用。人車檢測模型可以應(yīng)用于自動駕駛場景，檢測道路上人和車的位置。來自：專題![]()
。 專屬定制：根據(jù)場景數(shù)據(jù)自定制模型。 高效的行業(yè)算法 多行業(yè)：積累10+行業(yè)/場景的預(yù)訓(xùn)練模型。 高精度：大部分模型的準(zhǔn)確率高于90%。 少數(shù)據(jù)：訓(xùn)練所需的數(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，深度軟硬件協(xié)同。 資源秒級調(diào)度，按需使用。來自：百科![]()
LiteOS輕量級AI推理框架LiteAI，從模型轉(zhuǎn)換、優(yōu)化及執(zhí)行三個(gè)方面向開發(fā)者呈現(xiàn)如何在IoT設(shè)備上實(shí)現(xiàn)AI模型的推理全流程，并結(jié)合智能設(shè)備AI開發(fā)的案例，展示AI部署全過程。 l 針對IoT設(shè)備內(nèi)存空間小的問題，LiteAI應(yīng)用了模型量化技術(shù)，將模型參數(shù)從32比特浮點(diǎn)量化到8比特定點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)75%模型壓縮；實(shí)現(xiàn)來自：百科
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