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  • bp神經網絡模型預測模型 內容精選 換一換
  • 時間:2020-08-19 09:27:09 神經網絡構造中,算子組成了不同應用功能的網絡結構。而張量加速引擎(Tensor Boost Engine)作為算子的兵工廠,為基于昇騰AI處理器運行的神經網絡提供算子開發(fā)能力,用TBE語言編寫的TBE算子來構建各種神經網絡模型。同時,TBE對算子也提供了
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    可根據上下文語言模型自動校正。 自動靜音檢測:對輸入語音流進行靜音檢測,識別效率和準確率更高。 RASR優(yōu)勢: 識別準確率:采用最新一代 語音識別 技術,基于DNN(深層神經網絡)技術,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,詞典和聲學模型統(tǒng)一集成為一個大
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  • bp神經網絡模型預測模型 相關內容
  • 框架管理器離線模型加載介紹 框架管理器離線模型加載介紹 時間:2020-08-19 17:05:24 框架管理器中離線模型生成器完成離線模型生成后,由離線模型執(zhí)行器將模型加載到運行管理器中,與昇騰AI處理器進行融合后,才可以進行推理計算,這個過程中離線模型執(zhí)行器發(fā)揮了主要的模型執(zhí)行作用。
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    華為云計算 云知識 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型 時間:2020-11-27 10:27:19 本視頻主要為您介紹使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型的操作教程指導。 場景描述: 數據湖 服務提供數據攝取、數據處理等功能。 Mod
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  • bp神經網絡模型預測模型 更多內容
  • 華為云計算 云知識 邏輯模型中的重要基本概念 邏輯模型中的重要基本概念 時間:2021-06-02 13:57:13 數據庫 數據庫設計的邏輯模型設計階段,有以下這些重要的基本概念: 1. 實體就是描述業(yè)務的元數據。 2. 主鍵是識別實體每一個實例唯一性的標識。 3. 只有存在外
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    華為云計算 云知識 模型訓練與平臺部署(Mindspore-TF) 模型訓練與平臺部署(Mindspore-TF) 時間:2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運行在昇騰910處理器上,并進行精度、性能等方面的調優(yōu)。 目標學員 AI領域的開發(fā)者
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    署在AI1型服務器上執(zhí)行的方法。 實驗目標與基本要求 本實驗主要介紹基于AI1型 彈性云服務器 完成黑白圖像上色應用開發(fā),通過該實驗了解將神經網絡模型部署到昇騰310處理器運行的一般過程和方法。 基本要求: 1. 對業(yè)界主流的深度學習框架(Caffe、TensorFlow等)有一定了解。
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    時間:2020-12-01 15:09:18 本實驗通過模型轉換、數據預處理/網絡模型加載/推理/結果輸出全流程展示昇騰處理器推理應用開發(fā)過程,幫助您快速熟悉ACL這套計算加速庫。 實驗目標與基本要求 ① 了解華為昇騰全棧開發(fā)工具MindStudio及其離線模型轉換功能; ② 了解如何使用ACL開發(fā)基于華為昇騰處理器的神經網絡推理應用
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    -文本、 內容審核-視頻 。提供了清晰度檢測、扭曲校正、文本內容檢測、圖像內容檢測和 視頻審核 服務。 內容審核-圖像 圖像 內容審核 ,利用深度神經網絡模型對圖片內容進行檢測,準確識別圖像中的涉政敏感人物、暴恐元素、涉黃內容等,幫助業(yè)務規(guī)避違規(guī)風險。 內容審核-文本 文本內容審核 ,采用人工
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    課程目標 掌握語音處理理論和應用,具有語音處理的相關編程和云上應用能力。 課程大綱 第1章 語言處理介紹 第2章 傳統(tǒng)語音模型 第3章 神經網絡語音模型 第4章 高級語音模型 第5章 技術前沿與未來展望 第6章 語音處理實驗 語音通話 VoiceCall 語音通話(Voice Call)
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    華為云計算 云知識 推理模型的遷移與調優(yōu) 推理模型的遷移與調優(yōu) 時間:2020-12-08 10:39:19 本課程主要介紹如何將第三方框架訓練出來的模型轉換成昇騰專用模型,并進行調優(yōu)。 目標學員 AI領域的開發(fā)者 課程目標 通過對教材的解讀+實戰(zhàn)演示,使學員學會使用模型轉換工具遷移所需要的預訓練模型。
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    華為云計算 云知識 使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數字 使用MindSpore開發(fā)訓練模型識別手寫數字 時間:2020-12-01 14:59:14 本實驗指導用戶在短時間內,了解和熟悉使用MindSpore進行模型開發(fā)和訓練的基本流程,并利用ModelArts訓練管理服務完成一次訓練任務。
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    發(fā),只需提供深度學習模型文件,通過離線模型生成器(OMG)轉換就能夠得到離線模型文件,從而進一步利用流程編排器(Matrix)生成具體的應用程序。既然如此,為什么還需要自定義算子呢?這是因為在模型轉換過程中出現了算子不支持的情況,例如昇騰AI軟件棧不支持模型中的算子、開發(fā)者想修改
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    類、基于場景內容或者物體的廣告推薦等功能更加準確。 圖1 圖像標簽 示例圖 名人識別 利用深度神經網絡模型對圖片內容進行檢測,準確識別圖像中包含的影視明星及網紅人物。 翻拍識別 利用深度神經網絡算法判斷條形碼圖片為原始拍攝,還是經過二次翻拍、打印翻拍等手法二次處理的圖片。利用翻拍識別
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    這部分進行補零操作,在卷積神經網絡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。 6、經過一系列的預處理后的圖像數據有以下兩種處理方式: -圖像數據可以根據模型要求經過AIPP進行進一步預
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    華為云計算 云知識 華為云Stack 有哪些租戶模型 華為云Stack有哪些租戶模型 時間:2021-02-27 17:34:31 華為云Stack租戶模型 - 多region管理 1.一級VDC可以跨Region、AZ使用資源 2.子級VDC可使用的Region、AZ為父級VDC關聯(lián)的Region和AZ的子集
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    本實驗指導用戶在華為云ModelArts平臺對預置的模型進行重訓練,快速構建 人臉識別 應用。 實驗目標與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法; 掌握基于MXNet構建人臉識別神經網絡; 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓練作業(yè)、模型部署和模型測試; 掌握ModelArts自研分布式訓練框架MoXing。
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    核人力,提升效率。 產品優(yōu)勢: 1. 多模態(tài)審核:支持同時對視頻字幕、聲音與畫面多維度智能核查; 2. 準確率高:采用深度卷積神經網絡與海量訓練數據,模型識別準確率高; 3. 識別速度快:實時對視頻進行審核,快速識別視頻違規(guī)項。 華為云 面向未來的智能世界,數字化是企業(yè)發(fā)展的必由
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    華為企業(yè)人工智能高級開發(fā)者培訓:培訓內容 國家名稱縮寫 手機號所屬的國家 神經網絡介紹 策略參數說明:核函數特征交互神經網絡 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:核函數特征交互神經網絡-PIN 提交排序任務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)
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    華為云計算 云知識 數據庫概念模型的特點 數據庫概念模型的特點 時間:2021-06-02 10:09:02 數據庫 概念模型是高層次的抽象模型,獨立于任何一種特定的數據庫產品,不會受到任何數據庫產品特性的約束和限制。概念模型的主要特點: 能真實、充分地反映現實世界,包括事物和事物之間的聯(lián)系,是現實世界的真實模型;
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    華為云計算 云知識 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型教程 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型教程 時間:2024-05-20 14:36:31 最新文章 圖引擎服務 物流配送 圖引擎 服務 語義搜索Demo 圖引擎服務操作指導 云搜索服務 快速入門 數據湖探索 快速入門 相關推薦
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