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時(shí)間:2020-08-19 09:27:09 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造中,算子組成了不同應(yīng)用功能的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。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(yùn)行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供算子開發(fā)能力,用TBE語言編寫的TBE算子來構(gòu)建各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。同時(shí),TBE對(duì)算子也提供來自:百科但同時(shí)在二進(jìn)制文件的內(nèi)部細(xì)節(jié)上go語言有自己特有的屬性,二進(jìn)制逆向人員可以利用go語言這些特有屬性來來實(shí)現(xiàn)對(duì)二進(jìn)制文件進(jìn)行更精準(zhǔn)的逆向分析。 特性1:利用go語言中特有的節(jié)信息來判斷elf/pe文件的源代碼語言類型,是go語言還是C、c++語言。 通過判斷二進(jìn)制文件中是否存在“.noptrdata”、“來自:百科
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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(gè)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(dòng)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)制來解釋說明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。來自:百科時(shí)間:2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型,尤其是計(jì)算視覺領(lǐng)域的AI模型,都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的,從2015年開始,學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要較高算力和能好的。并且有大量的研究論文集中于如何將這些AI模型從云上部署到端側(cè),為AI模型創(chuàng)造更多的應(yīng)用場景和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。來自:百科
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實(shí)時(shí)語音識(shí)別 、錄音文件識(shí)別有如下優(yōu)勢: 識(shí)別準(zhǔn)確率高:采用最新一代 語音識(shí)別 技術(shù),基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Networks,簡稱DNN)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)處于領(lǐng)先地位。來自:專題實(shí)戰(zhàn)篇:讓機(jī)器理解人類語言和語音 實(shí)戰(zhàn)篇:讓機(jī)器理解人類語言和語音 時(shí)間:2020-12-09 16:16:12 自然語言/ 語音交互 已然成為人機(jī)交互的下一個(gè)趨勢,本課程理論知識(shí)結(jié)合案例和實(shí)操演練,帶你體驗(yàn)自然語言處理技術(shù)和構(gòu)建垂直領(lǐng)域智能對(duì)話機(jī)器人。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括:自然語言處理技術(shù)原理、實(shí)戰(zhàn):構(gòu)建專屬智能問答機(jī)器人。來自:百科云知識(shí) 華為云 AI開發(fā)平臺(tái) 助你輕松掌握Python初級(jí)語言 華為云AI開發(fā)平臺(tái)助你輕松掌握Python初級(jí)語言 時(shí)間:2021-01-11 09:29:31 Python作為一門解釋型、面向?qū)ο蟆в袆?dòng)態(tài)語義的高級(jí)程序設(shè)計(jì)語言。如今在計(jì)算圈中可謂是無人不知,無人不曉,它雖有偶像的來自:百科
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