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    類場景的理想選擇。 機(jī)器學(xué)習(xí):機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計算資源,其中訓(xùn)練過程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過程則希望極低的時延。同時機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中, FPGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗、和低時延等優(yōu)勢,可針對不同算法動態(tài)編程設(shè)計最匹配的硬件電路,滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中
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    華為云計算 云知識 通過鯤鵬開發(fā)套件實(shí)現(xiàn)軟件包遷移 通過鯤鵬開發(fā)套件實(shí)現(xiàn)軟件包遷移 時間:2020-12-01 16:42:41 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶使用鯤鵬開發(fā)套件Porting Advisor將X86平臺knox rpm軟件包重構(gòu)成鯤鵬平臺rpm軟件包。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 Lin
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  • pa 數(shù)字供應(yīng)鏈開放平臺,用戶可以實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈的數(shù)字化管理和優(yōu)化,提高物流效率和降低成本。平臺提供了多種功能和服務(wù),包括訂單管理、倉儲管理、運(yùn)輸管理、供應(yīng)商管理、數(shù)據(jù)分析等。同時,該平臺還與華為合作,提供智慧物流云和物流大數(shù)據(jù)解決方案,幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級??傊琒arpa
    來自:專題
    DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種,機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,包含多個隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦的機(jī)制來
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    快速的外存訪問技術(shù),適用于超高清和 視頻直播 等低時延場景 深度學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計算資源,其中訓(xùn)練過程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過程則希望極低的時延。同時機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中,F(xiàn)PGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗和低時延等優(yōu)勢,可針對不同算法動態(tài)編程設(shè)計最匹配的硬件電路,滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海
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    華為好望商城丨算法商與集成商,跨產(chǎn)業(yè)鏈天塹的親密握手 華為好望商城丨算法商與集成商,跨產(chǎn)業(yè)鏈天塹的親密握手 時間:2021-02-19 11:40:22 云計算 對于算法提供商來說,算法工程化是一大難題。Huawei HoloSens Store的隱性價值則是從更深層次的算法開發(fā)賦能算法提供商。
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    華為云計算 云知識 通過鯤鵬開發(fā)套件實(shí)現(xiàn)Java代碼遷移 通過鯤鵬開發(fā)套件實(shí)現(xiàn)Java代碼遷移 時間:2020-12-01 16:27:08 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶使用鯤鵬分析掃描工具識別java軟件中的依賴庫,并在鯤鵬平臺完成java代碼的編譯遷移。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過本實(shí)驗(yàn),您將能夠:
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    云知識 華為云Stack 如何實(shí)現(xiàn)高效建云 華為云Stack如何實(shí)現(xiàn)高效建云 時間:2023-01-17 16:46:20 云計算 混合云 華為云Stack通過高內(nèi)聚低耦合的積木式架構(gòu)、簡單易用的自動化交付平臺、傻瓜式自動化端到端驗(yàn)收以及標(biāo)準(zhǔn)化模型沉淀實(shí)現(xiàn)高效建云,把全棧云平臺大批量低成本復(fù)制到數(shù)據(jù)中心。
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    華為云計算 云知識 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測模型訓(xùn)練和部署 時間:2020-12-02 11:21:12 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。
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    華為云計算 云知識 利用GCC插件實(shí)現(xiàn)代碼分析和安全審計 利用GCC插件實(shí)現(xiàn)代碼分析和安全審計 時間:2021-12-06 10:54:51 【摘要】 如何利用GCC的插件功能,輔助安全分析人員實(shí)現(xiàn)對程序的安全審計、漏洞檢測、安全加固等自動化處理能力,提升分析效率和精準(zhǔn)度 GCC
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    華為云計算 云知識 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 時間:2020-12-02 11:24:42 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺使用flowers數(shù)據(jù)集對預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練,快速構(gòu)建花卉圖像分類應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求
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    華為云U CS 如何實(shí)現(xiàn)多云多集群管理? 華為云UCS如何實(shí)現(xiàn)多云多集群管理? 華為云UCS是一個分布式集群的統(tǒng)一管理平臺,在CNCF首個多云容器編排項(xiàng)目Karmada的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)了云原生應(yīng)用跨云跨地域統(tǒng)一協(xié)同治理,支持華為云基礎(chǔ)設(shè)施(CCE集群、CCE Turbo集群)、伙伴云基礎(chǔ)設(shè)施
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    算子生成流程如圖所示,算子生成過程中需要通過TBE算子加速庫的接口對輸出數(shù)據(jù)的形狀進(jìn)行分析確定與描述,通過TBE算子加速庫接口也可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換。離線模型生成器收到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成的中間圖并對中間圖中的每一節(jié)點(diǎn)進(jìn)行描述,逐個解析每個算子的輸入和輸出。離線模型生成器分析當(dāng)前算子的輸入數(shù)據(jù)來源,獲
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    類場景的理想選擇。 機(jī)器學(xué)習(xí):機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計算資源,其中訓(xùn)練過程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過程則希望極低的時延。同時機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中, FPGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗、和低時延等優(yōu)勢,可針對不同算法動態(tài)編程設(shè)計最匹配的硬件電路,滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中
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    華為云計算 云知識 云上 數(shù)據(jù)倉庫 打造案例 實(shí)現(xiàn)工程智慧營銷 云上數(shù)據(jù)倉庫打造案例 實(shí)現(xiàn)工程智慧營銷 時間:2021-03-05 15:15:14 數(shù)據(jù)倉庫 客戶痛點(diǎn): 數(shù)據(jù)增長迅速,已有存量數(shù)據(jù)5TB,計劃存儲3年約20TB數(shù)據(jù); 查詢?nèi)蝿?wù)在MySQL耗時長,部分跑不出結(jié)果,MongoDB數(shù)據(jù)無法做復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析;
    來自:百科
    整合計劃填報信息。 同時,對于同類工程計劃,為了提高計劃填報效率,系統(tǒng)根據(jù)項(xiàng)目經(jīng)理設(shè)置的集中交付日期/計劃完成日期,自動計算出整體項(xiàng)目和每項(xiàng)任務(wù)的開始、完成日期,減少人為干預(yù)因素。 (部門、個人計劃提報) 3、項(xiàng)目計劃臺賬 新建計劃審批歸檔后,自動歸集到計劃臺賬中。 計劃臺賬以項(xiàng)
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    了封裝調(diào)用能力。在TBE中有一個優(yōu)化過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TBE標(biāo)準(zhǔn)算子庫,開發(fā)者可以直接利用標(biāo)準(zhǔn)算子庫中的算子實(shí)現(xiàn)高性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算。除此之外,TBE也提供了TBE算子的融合能力,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化開辟一條獨(dú)特的路徑。 張量加速引擎功能框架 TBE提供了基于TVM開發(fā)自定義算子的能力,通
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    支持在中文句子識別中夾帶英文字母、數(shù)字等,從而實(shí)現(xiàn)中、英文以及數(shù)字的混合識別。 即時輸出識別結(jié)果 連續(xù)識別語音流內(nèi)容,即時輸出結(jié)果,并可根據(jù)上下文語言模型自動校正。 自動靜音檢測 對輸入語音流進(jìn)行靜音檢測,識別效率和準(zhǔn)確率更高。 RASR優(yōu)勢 識別準(zhǔn)確率高 采用最新一代 語音識別 技術(shù),基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural
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    類場景的理想選擇。 機(jī)器學(xué)習(xí):機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計算資源,其中訓(xùn)練過程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過程則希望極低的時延。同時機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中,F(xiàn)PGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗、和低時延等優(yōu)勢,可針對不同算法動態(tài)編程設(shè)計最匹配的硬件電路,滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海
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