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Store網站上選擇自己的設備型號和場景需求，就能匹配到合適、高質量的算法，一鍵部署到設備上。Huawei HoloSens Store目前的算法在數量約40多個，機器視覺云服務總經理徐迎輝說，為了保證算法質量，Huawei HoloSens Store會通過剛需程度和成熟度嚴選算法的兩大標準，使商城獲得良性循環(huán)的基礎。由此可見，華為的HoloSens來自：云商店
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如何提高算子的計算性能？怎樣修改現有算子的計算邏輯？昇騰AI軟件棧不支持模型中的算子怎么辦？別急別急，和我一起從單算子開發(fā)學習自定義算子開發(fā)吧！ 為什么要自定義算子 深度學習算法由一個個計算單元組成，我們稱這些計算單元為算子（Operator，簡稱Op）。算子是一個函數空間到函數空間上的映射O：X→X；從廣義上講，來自：百科類場景的理想選擇。 機器學習：機器學習中多層神經網絡需要大量計算資源，其中訓練過程需要處理海量的數據，推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(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)編程設計最匹配的硬件電路，滿足機器學習中海來自：百科
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什么是AI應用:AI分類 什么是AI應用:AI分類 視頻內容分析 轉碼設置:場景說明 視頻AI解決方案設計:整體方案 服務內容和服務場景。 算法包介紹:邊緣算法視覺能力包來自：百科![]()
華為好望商城丨算法商與集成商，跨產業(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。來自：云商店![]()
AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開，選手可以通過深度學習算法進行圖像語義分割，對圖像進行像素級別的分類。 【賽事背景】 近年來，以AI技術為核心的各項應用經過多年的快速發(fā)展，人工智能已經融入到人們的生活當中。隨著產業(yè)需求和政策導向需要，各公司在AI技術方面的投資持續(xù)增長，計算機視覺已經成為了相關算法占比最大，研發(fā)投入來自：百科![]()
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對算子也提供了封裝調用能力。在TBE中有一個優(yōu)化過的神經網絡TBE標準算子庫，開發(fā)者可以直接利用標準算子庫中的算子實現高性能的神經網絡計算。除此之外，TBE也提供來自：百科![]()
基于對視頻的前后幀信息、光流運動信息分析、場景內容信息識別等分析，檢測和識別視頻動作 優(yōu)勢 多模態(tài)識別 綜合圖像、光流、聲音等信息，識別動作更準確 識別準確 采用3D卷積神經網絡算法，動作識別準確度高 對復雜場景魯棒性強 對不同天氣條件、不同的攝像頭角度等復雜場景的視頻動作識別具有良好的魯棒性 建議搭配使用： 對象存儲服務 OBS來自：百科![]()
規(guī)或者關鍵信息，包括踢、扔、拋物體等。 視頻質量分析VQA 視頻質量分析（Video Quality Analysis）是通過深度卷積神經網絡算法識別視頻畫面質量，將視頻畫面的質量進行歸類，從而過濾出清晰的高質量視頻。 視頻 OCR ：視頻OCR（Video Optical Character來自：百科![]()
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，其中訓練過程需要處理海量的數據，推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(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)編程設計最匹配的硬件電路，滿足機器學習中來自：百科![]()
快速的外存訪問技術，適用于超高清和 視頻直播 等低時延場景 深度學習 機器學習中多層神經網絡需要大量計算資源，其中訓練過程需要處理海量的數據，推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(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)編程設計最匹配的硬件電路，滿足機器學習中海來自：百科![]()
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，其中訓練過程需要處理海量的數據，推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(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)編程設計最匹配的硬件電路，滿足機器學習中來自：百科![]()
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時間：2020-08-19 10:07:38 框架管理器協(xié)同TBE為神經網絡生成可執(zhí)行的離線模型。在神經網絡執(zhí)行之前，框架管理器與昇騰AI處理器緊密結合生成硬件匹配的高性能離線模型，并拉通了流程編排器和運行管理器使得離線模型和昇騰AI處理器進行深度融合。在神經網絡執(zhí)行時，框架管理器聯合了流程編排器、運行管來自：百科![]()
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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，其中訓練過程需要處理海量的數據，推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(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)編程設計最匹配的硬件電路，滿足機器學習中海來自：百科![]()
RASR優(yōu)勢 識別準確率高 采用最新一代語音識別技術，基于深度神經網絡（Deep Neural Networks，簡稱DNN）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)一集成為一個大的神經網絡，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)內處于領先地位。來自：百科
