- bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸預(yù)測(cè) 內(nèi)容精選 換一換
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部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實(shí)驗(yàn)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(shí)驗(yàn)了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運(yùn)行的一般過程和方法。 基本要求: 1. 對(duì)業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架(Caffe、TensorFlow等)有一定了解。來自:百科務(wù)高峰場(chǎng)景,可以很好的支持報(bào)文內(nèi)容和時(shí)序自定義、多事務(wù)組合的復(fù)雜場(chǎng)景測(cè)試。通過CPTS,我們希望將性能壓測(cè)本身的工作持續(xù)簡(jiǎn)化,將更多的精力回歸到關(guān)注業(yè)務(wù)和性能問題本身,同時(shí)降低成本、提升穩(wěn)定性、優(yōu)化用戶體驗(yàn),最大程度地幫助企業(yè)提升商業(yè)價(jià)值。 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企來自:百科
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態(tài)添磚加瓦。 三、豐富合作模式,校企共育人才 華為與慧科在合作期間,已經(jīng)在多所院校共建產(chǎn)業(yè)學(xué)院,推動(dòng)校企合作共育人才,為助力高校產(chǎn)學(xué)融合,提供一體化實(shí)訓(xùn)實(shí)踐解決方案。 推出“春雨計(jì)劃” 為滿足老師的科研試驗(yàn)需求,減負(fù)賦能,慧科集團(tuán)還在疫情期間推出“春雨計(jì)劃”,召集百所院校師生 免費(fèi)體驗(yàn) 靈鹿試驗(yàn)平臺(tái)。來自:云商店簽 視頻 OCR 識(shí)別視頻中出現(xiàn)的文字內(nèi)容,包括字幕、彈幕、以及部分自然場(chǎng)景文字和藝術(shù)字等 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 識(shí)別準(zhǔn)確 采用標(biāo)簽排序?qū)W習(xí)算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,識(shí)別精度高,支持實(shí)時(shí)識(shí)別與檢測(cè) 簡(jiǎn)單易用 提供符合RESTful的API訪問接口,使用方便,用戶的業(yè)務(wù)系統(tǒng)可快速集成 層次標(biāo)簽 層來自:百科
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歡迎進(jìn)入《AI專業(yè)學(xué)習(xí)路徑》課程學(xué)習(xí)活動(dòng),立即報(bào)名學(xué)習(xí),了解更多的活動(dòng)規(guī)則。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來以及算力的提升將AI(人工智能)技術(shù)推向了第三次高潮,在AI技術(shù)火熱的背后仍然要回歸理性,正確的認(rèn)識(shí)AI。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要介紹人工智能的概念、層次結(jié)構(gòu)及發(fā)展歷史,人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展與戰(zhàn)略規(guī)劃,并探討華為全棧全場(chǎng)景AI的戰(zhàn)略。來自:百科更高。 RASR優(yōu)勢(shì): 識(shí)別準(zhǔn)確率:采用最新一代 語音識(shí)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(shí)別準(zhǔn)確率顯著提升。 識(shí)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(gè)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),同時(shí)在工程上進(jìn)行了大量的優(yōu)化,大幅提升解碼速度,使識(shí)別速度在業(yè)內(nèi)處領(lǐng)先地位。來自:百科基于制造過程、環(huán)境、售后數(shù)據(jù),分析問題發(fā)生的環(huán)節(jié)和工藝參數(shù)優(yōu)化點(diǎn)、 節(jié)能降耗 根據(jù)業(yè)務(wù)模型精細(xì)化控制高能耗設(shè)備 預(yù)測(cè)性維護(hù) 根據(jù)設(shè)備過去和現(xiàn)在的狀態(tài),預(yù)測(cè)系統(tǒng)將來是否會(huì)發(fā)生故障,何時(shí)發(fā)生故障 銷售預(yù)測(cè) 基于銷售、節(jié)假日、天氣數(shù)據(jù),預(yù)測(cè)產(chǎn)品銷量,降低備貨和庫(kù)存成本 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由來自:百科類、基于場(chǎng)景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準(zhǔn)確。 圖1 圖像標(biāo)簽 示例圖 名人識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測(cè),準(zhǔn)確識(shí)別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法判斷條形碼圖片為原始拍攝,還是經(jīng)過二次翻拍、打印翻拍等手法二次處理的圖片。利用翻拍識(shí)別來自:百科實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶完成基于華為昇騰彈性云服務(wù)器的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 ① 了解華為昇騰全棧開發(fā)工具M(jìn)indStudio; ② 了解如何利用華為昇騰處理器加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理應(yīng)用; 實(shí)驗(yàn)摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境 2.配置工程 3.編寫代碼 4.運(yùn)行并驗(yàn)證 溫馨提示:詳情信息請(qǐng)以實(shí)驗(yàn)頁(yè)面:https://lab.huaweicloud來自:百科合華為授權(quán)培訓(xùn)合作伙伴,舉辦2019華為中國(guó)區(qū)大學(xué)生ICT大賽。人工智能測(cè)試環(huán)節(jié)是本次大賽的加分賽,共設(shè)一項(xiàng)實(shí)踐命題,參賽選手在華為線上 AI開發(fā)平臺(tái) Modelarts上完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、訓(xùn)練模型、部署模型,并且發(fā)布成模型服務(wù)預(yù)測(cè)截圖給出預(yù)測(cè)結(jié)果。完成實(shí)驗(yàn)操作并發(fā)布預(yù)測(cè)結(jié)果的選手,將獲得200分附加分。來自:百科本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺(tái)對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練,快速構(gòu)建 人臉識(shí)別 應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法; 掌握基于MXNet構(gòu)建人臉識(shí)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(cè)試; 掌握ModelArts自研分布式訓(xùn)練框架MoXing。 實(shí)驗(yàn)摘要來自:百科
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