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的套餐包。 圖片讀取文字如何提高識別速度？ ? 識別速度與圖片大小有關，圖片大小會影響網絡傳輸、圖片base64解碼等處理過程的時間，因此建議在圖片文字清晰的情況下，適當壓縮圖片的大小，以便降低圖片識別時間。推薦上傳JPG圖片格式。 根據實踐經驗，一般建議證件類的小圖(文字少)在來自：專題
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Model Executor，OME）以及模型管家（AI Model Manager），如圖所示。開發(fā)者使用離線模型生成器來生成離線模型，以om為后綴的文件進行保存。隨后，軟件棧中的流程編排器調用框架管理器中模型管家，啟動離線模型執(zhí)行器，將離線模型加載到昇騰AI處理器上，最后再通過整個來自：百科【鯤鵬開發(fā)者比賽議程】 議程 時間安排 大賽報名時間 訓練營時段一：11月11日-11月20日中午12:00時段一報名截止（報名入口見頁面導航） 訓練營時段二：11月11日-11月27日晚12:00時段二報名截止 賽題發(fā)布 11月22日發(fā)布賽題 訓練營授課（線上） 訓練營時段一：11月22日-11月2來自：百科
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【鯤鵬開發(fā)者比賽議程】 議程 時間安排 大賽報名時間 訓練營一期：11月11日-11月20日中午12:00一期報名截止 訓練營二期：11月11日-11月27日晚12:00二期報名截止（報名入口見頁面導航） 賽題發(fā)布 11月22日發(fā)布賽題 訓練營授課（線上） 訓練營一期：11月22日-11月29日（來自：百科![]()
在售：除主售外的其他GPU機型均為在售機型，如果在售機型售罄，推薦使用主售機型 圖像加速G系列 圖形加速增強型G6v 圖形加速增強型G6（主售） 圖形加速增強型G5 圖形加速增強型G3 圖形加速型G1 計算加速P系列 計算加速型P2vs 計算加速型P2s（主售） 計算加速型P2v 計算加速型P1來自：專題![]()
SDK):功能介紹 刪除桶的CORS配置(Go SDK):功能介紹 下載對象響應結果:參數描述 刪除跨域資源共享規(guī)則(Java SDK):功能介紹 下載對象:返回結果（InterfaceResult） 下載對象響應結果:參數描述 刪除跨域規(guī)則 Python SDK接口概覽:SDK API概覽來自：百科![]()
Core強大計算吞吐量的需求。同時DVPP也可以完成圖像的裁剪與縮放。 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。來自：百科![]()
KBQA簡介 創(chuàng)建圖譜簡介 應用場景:知識圖譜應用 概述 什么是知識圖譜服務:功能介紹 構建知識圖譜簡介:功能介紹 創(chuàng)建問答模板:配置問答模板（交互） 融合驗證:背景介紹 什么是知識融合 增量更新圖譜:增量更新圖譜 如何訪問知識圖譜 API概覽 如何增量更新圖譜:增量更新圖譜 進行KBQA會話:URI來自：百科![]()
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服務 豐富高效：支持人物、才藝、服飾風格、質量等視頻場景和內容的個性化定制與分類識別 多維分析：從聲音、動作、圖像、文字等多維度分析視頻，多方位深度理解視頻內容，輸出結果更加專業(yè) 應用場景 1.監(jiān)控管理 對商超或園區(qū)內所有視頻進行實時分析，提取關鍵事件，如，倉庫監(jiān)控、收銀合規(guī)、消來自：百科![]()
系C類型）該引擎訓練一天相當于人類玩家打10萬年。 圖1 人工智能應用架構圖 Learner：學習集群，一般是多個GPU顯卡組成訓練集群 Actor：采用競享實例提供CPU，每個線程作為一個AI玩家，用于測試策略的執(zhí)行效果 Policy：Learner的輸出結果，游戲AI的策略來自：專題![]()
如果您是一個開發(fā)工程師，熟悉代碼編寫，想要直接調用SIS的API或SDK使用服務，您可以參考《API參考》或《SDK參考》獲取詳情。 由淺入深學習 您可以參考成長地圖，由淺入深學習使用SIS。 錄音轉文字 -文字轉換語音 錄音轉文字-文字轉換語音 語言交互服務 —直播視頻無字幕，人工錄入費時費力？ 將視頻直來自：專題![]()
推理服務訪問公網 ModelArts推理服務訪問公網，可以輸入圖片，先進行公網 OCR 服務調用，然后進行NLP處理，也可以進行公網文件下載，然后進行分析，最終將分析結果回調給公網服務終端。 ModelArts推理服務訪問公網，可以輸入圖片，先進行公網OCR服務調用，然后進行NLP處理，也可來自：專題![]()
A軟硬件開發(fā)套件，開放大量設計參考，適合初創(chuàng)公司、科研單位、高校、培訓教育機構的FPGA開發(fā)、測試及培訓。 應用場景： 視頻處理 圖片自動分類識別、圖片搜索、視頻轉碼、實時渲染、互聯(lián)網直播和AR/VR等視頻應用，需要大量的實時計算能力，普通的云服務器難以滿足性能需求，FPGA云服來自：百科![]()
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 實驗摘要 1.準備環(huán)境來自：百科![]()
適用場景： 視頻處理：圖片自動分類識別、圖片搜索、視頻轉碼、實時渲染、互聯(lián)網直播和AR/VR等視頻應用，需要大量的實時計算能力，普通的云服務器難以滿足性能需求，FPGA云服務器可以提供高性價比的視頻解決方案，是視頻類場景的理想選擇。 機器學習：機器學習中多層神經網絡需要大量計算資源，來自：百科![]()
團隊實驗考試：團隊實驗考試以團隊為單位參加，滿分100分，考試時間120分鐘。共包含4個實驗，每個實驗分值25分。團隊需要完成含最終實驗結果截圖的實驗報告，并將報告提交至官網【提交作品】入口。 提交作品格式：word文檔、壓縮包 提交時間：2020/06/24 10:00~13:00 上傳文件命名：團隊名稱-隊長姓名來自：百科![]()
華為云計算 云知識 芯動武漢 創(chuàng)享未來·長江鯤鵬訓練營&鯤鵬應用開發(fā)者大賽 芯動武漢 創(chuàng)享未來·長江鯤鵬訓練營&鯤鵬應用開發(fā)者大賽 時間：2020-12-28 15:56:24 云服務器 【賽事簡介】 為貫徹落實鯤鵬產業(yè)生態(tài)建設，更好的培育武漢鯤鵬產業(yè)生態(tài)，深入實施信息技術創(chuàng)新戰(zhàn)來自：百科![]()
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，防止一直啟動服務造成賬號欠費。 第四步、提交和發(fā)布“實踐完成作品截圖” 提交要求：截圖“在線服務”測試后，選擇一張測試圖片，預測成功的截圖。 點擊左側提交作品欄，按照規(guī)范要求，上傳作品。 按照選手提交作品結果，最終給予200分附加分。 【更多參考資料】Mordelarts參考和學習資料：來自：百科
