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- 博士神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 內(nèi)容精選 換一換
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時間：2020-08-19 09:27:09 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造中，算子組成了不同應(yīng)用功能的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。而張量加速引擎（Tensor Boost Engine）作為算子的兵工廠，為基于昇騰AI處理器運行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供算子開發(fā)能力，用TBE語言編寫的TBE算子來構(gòu)建各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。同時，TBE對算子也提供來自：百科高空拋物可能造成人身傷亡和重大財產(chǎn)損失的嚴重后果，被稱為“懸在城市上空的痛”。 生命誠可貴，如何預(yù)防高空拋物，如何事后追溯？萬里眼高空拋物智能追溯解決方案，由清華大學(xué)周飛博士牽頭的研發(fā)團隊結(jié)合實際場景進行近千次實際場景模擬測試，實現(xiàn)高空拋物行為： 1、高效識別：內(nèi)嵌高空拋物和火災(zāi)煙火智能識別算法，針對拋物事件及在火災(zāi)初期識別的煙霧現(xiàn)象進行實時告警來自：云商店
- 博士神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 相關(guān)內(nèi)容
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數(shù)字經(jīng)濟大會在京舉辦。 數(shù)碼大方總裁雷毅博士出席“中小企業(yè)數(shù)字化創(chuàng)新發(fā)展論壇”。論壇由全球數(shù)字經(jīng)濟大會組委會主辦，中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院和北京市朝陽區(qū)人民政府聯(lián)合承辦。 論壇發(fā)布了中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院中小企業(yè)公共服務(wù)平臺，數(shù)碼大方總裁雷毅博士與中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院黨委副書記李煒、新來自：云商店-JPEGD模塊對JPEG格式的圖片進行解碼，將原始輸入的JPEG圖片轉(zhuǎn)換成YUV數(shù)據(jù)，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理輸入數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。 -JPEG圖片處理完成后，需要用JPEGE編碼模塊對處理后的數(shù)據(jù)進行JPEG格式還原，用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理輸出數(shù)據(jù)的后處理。 -當(dāng)輸入圖片格式為PNG時，需要調(diào)用PNGD解碼來自：百科
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圖像的裁剪與縮放。 上圖展示了一種典型改變圖像尺寸的裁剪和補零操作，VPC在原圖像中取出的待處理圖像部分，再將這部分進行補零操作，在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算過程中保留邊緣的特征信息。補零操作需要用到上、下、左、右四個填充尺寸，在補零區(qū)域中進行圖像邊緣擴充，最后得到可以直接計算的補零后圖像。來自：百科![]()
視頻監(jiān)控 視頻檢測 人工智能 機器視覺 商品介紹 電瓶車起火事件時有發(fā)生，為保證樓宇公共安全，禁止電瓶車進入，該產(chǎn)品采用AI智能算法，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過深度學(xué)習(xí)實現(xiàn)電瓶車檢測功能。 電梯內(nèi)電瓶車檢測商品介紹： 應(yīng)用場景： 隨著電瓶車越來越受歡迎，電瓶車起火事件也時有發(fā)生。特別當(dāng)來自：云商店![]()
通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解： 1、如何構(gòu)建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型。 2、如何學(xué)習(xí)顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構(gòu)建弱監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，并進而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1章 什么是開放環(huán)境的自適應(yīng)感知 第2章 面向識別與理解的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共性技術(shù) 第3章 通用視覺基元屬性感知來自：百科![]()
大咖提煉書籍精華、分享領(lǐng)讀視頻，幫助大家快速積累專業(yè)知識。本期領(lǐng)讀書籍為《 數(shù)據(jù)倉庫 工具箱：維度建模權(quán)威指南》，特邀華為數(shù)據(jù)倉庫資深專家張劍博士現(xiàn)身領(lǐng)讀，帶你了解數(shù)據(jù)倉庫、維度建模、維度模型設(shè)計等大數(shù)據(jù)領(lǐng)域前沿知識。 課程簡介 RalphKimball為商業(yè)智能領(lǐng)域引入了維度建模技來自：百科![]()
部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 實驗?zāi)繕伺c基本要求 本實驗主要介紹基于AI1型 彈性云服務(wù)器 完成黑白圖像上色應(yīng)用開發(fā)，通過該實驗了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運行的一般過程和方法。 基本要求： 1. 對業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。來自：百科![]()
華為企業(yè)人工智能高級開發(fā)者培訓(xùn):培訓(xùn)內(nèi)容 國家名稱縮寫 手機號所屬的國家 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 策略參數(shù)說明:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Grs國家碼對照表:DR2：亞非拉（新加坡） 國家（或地區(qū)）碼 地理位置編碼 排序策略:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-PIN 提交排序任務(wù)API:請求消息 國家碼和地區(qū)碼 解析線路類型:地域線路細分（全球）來自：云商店![]()
昇騰AI軟件棧運行管理器介紹 昇騰AI軟件棧運行管理器介紹 時間：2020-08-19 09:45:52 運行管理器是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件任務(wù)流向系統(tǒng)硬件資源的大壩系統(tǒng)閘門，專門為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)分配提供了資源管理通道。昇騰AI處理器通過運行管理器為應(yīng)用程序提供了存儲（Memory）管理、設(shè)備（De來自：百科![]()
本實驗指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺對預(yù)置的模型進行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建 人臉識別 應(yīng)用。 實驗?zāi)繕伺c基本要求 掌握MXNet AI引擎用法； 掌握基于MXNet構(gòu)建人臉識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)、模型部署和模型測試； 掌握ModelArts自研分布式訓(xùn)練框架MoXing。 實驗摘要來自：百科![]()
ers-Lee博士隔壁是Tom Leighton教授，他對這項研究產(chǎn)生了極大的興趣，和研究生Danny C. Lewin以及其他幾位頂級研究人員一起經(jīng)過持續(xù)的分析和研究之后，運用運算學(xué)和應(yīng)用數(shù)學(xué)破解這個技術(shù)難關(guān)。之后相關(guān)有志之士也陸續(xù)加入到Berners-Lee博士的隊伍之中，他來自：百科![]()
目前 內(nèi)容審核 包括 內(nèi)容審核-圖像 、 內(nèi)容審核-文本 、 內(nèi)容審核-視頻 。提供了清晰度檢測、扭曲校正、文本內(nèi)容檢測、圖像內(nèi)容檢測和 視頻審核 服務(wù)。 內(nèi)容審核-圖像 圖像內(nèi)容審核，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對圖片內(nèi)容進行檢測，準確識別圖像中的涉政敏感人物、暴恐元素、涉黃內(nèi)容等，幫助業(yè)務(wù)規(guī)避違規(guī)風(fēng)險。 內(nèi)容審核-文本 文本內(nèi)容審核 ，采用人來自：百科![]()
惡劣復(fù)雜背景，精準定位拋物 解決方案內(nèi)嵌多種智能算法，可在惡劣環(huán)境和復(fù)雜背景條件下精準定位到拋物事件。其中的智能抗干擾算法是由清華大學(xué)周飛博士牽頭的研發(fā)團隊結(jié)合實際場景進行千萬次實際場景數(shù)據(jù)模擬測試，一一解決了實際畫面里中最令人頭痛的誤報問題，例如雨雪、飛蟲、飛鳥等。 02 系統(tǒng)配置簡單快捷來自：云商店![]()
、圖像檢測、目標監(jiān)測以及智能駕駛等。這一切本質(zhì)都是對圖像數(shù)據(jù)進行處理，本課程就圖像處理理論及相應(yīng)技術(shù)做了介紹，包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)時注意兩者的區(qū)別。 目標學(xué)員 1、希望成為企業(yè)AI工程師的人員 2、希望獲得HCIP-AI EI Developer V2.0認證的人員來自：百科![]()
更高。 RASR優(yōu)勢： 識別準確率：采用最新一代 語音識別 技術(shù)，基于DNN（深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）技術(shù)，大大提高了抗噪性能，使識別準確率顯著提升。 識別速度快：把語言模型，詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時在工程上進行了大量的優(yōu)化，大幅提升解碼速度，使識別速度在業(yè)內(nèi)處領(lǐng)先地位。來自：百科![]()
huaweicloud.com/information/1000036583/introduction 參賽對象 高校在校學(xué)生，本科、碩士和博士皆可參加。 參賽要求 以個人或組隊形式報名參賽，可同校組隊或在同一賽區(qū)內(nèi)跨學(xué)校組隊，每隊1-3人。 *報名結(jié)束后將停止組隊，請及時組隊。 賽事階段來自：百科![]()
EI Developer V2.0認證的人員 3、希望了解華為AI產(chǎn)品使用、管理和維護的人員 課程目標 完成該項目培訓(xùn)后，您將能夠： 掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論 掌握圖像處理理論和應(yīng)用 掌握語音處理理論和應(yīng)用 掌握自然語言處理理論和應(yīng)用 了解華為AI發(fā)展戰(zhàn)略與全棧全場景解決方案 了解ModelArts概覽來自：百科
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