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- 人工神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展簡史 內(nèi)容精選 換一換
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時間:2020-08-19 09:27:09 神經(jīng)網(wǎng)絡構造中,算子組成了不同應用功能的網(wǎng)絡結構。而張量加速引擎(Tensor Boost Engine)作為算子的兵工廠,為基于昇騰AI處理器運行的神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡模型。同時,TBE對算子也提供來自:百科基于深度學習算法的 語音識別 時間:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度學習)算法,結合清華大學開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時,更好的了解人工智能的相關內(nèi)容與應用。 實驗目標與基本要求 通過本實驗將了解如何使來自:百科
- 人工神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展簡史 相關內(nèi)容
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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(jīng)過多年的快速發(fā)展,人工智能已經(jīng)融入到人們的生活當中。隨著產(chǎn)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(jīng)成為了相關算法占比最大,研發(fā)來自:百科-JPEGD模塊對JPEG格式的圖片進行解碼,將原始輸入的JPEG圖片轉(zhuǎn)換成YUV數(shù)據(jù),對神經(jīng)網(wǎng)絡的推理輸入數(shù)據(jù)進行預處理。 -JPEG圖片處理完成后,需要用JPEGE編碼模塊對處理后的數(shù)據(jù)進行JPEG格式還原,用于神經(jīng)網(wǎng)絡的推理輸出數(shù)據(jù)的后處理。 -當輸入圖片格式為PNG時,需要調(diào)用PNGD解碼來自:百科
- 人工神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展簡史 更多內(nèi)容
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華為云計算 云知識 工業(yè)智能體 應用場景 工業(yè)智能體應用場景 時間:2020-09-22 17:17:37 工業(yè)智能體,依托大數(shù)據(jù)&人工智能,提供設計、生產(chǎn)、物流、銷售、服務全鏈式智能服務,挖掘數(shù)據(jù)價值,助力企業(yè)借助新技術,構筑領先優(yōu)勢 應用實踐: 產(chǎn)品質(zhì)量優(yōu)化提升 基于客戶的反饋來自:百科
部署在AI1型服務器上執(zhí)行的方法。 實驗目標與基本要求 本實驗主要介紹基于AI1型 彈性云服務器 完成黑白圖像上色應用開發(fā),通過該實驗了解將神經(jīng)網(wǎng)絡模型部署到昇騰310處理器運行的一般過程和方法。 基本要求: 1. 對業(yè)界主流的深度學習框架(Caffe、TensorFlow等)有一定了解。來自:百科
視頻流量是互聯(lián)網(wǎng)流量爆發(fā)的主力軍,到2020年視頻流量將占到四分之三,平均年增長率將達63%,互聯(lián)網(wǎng)視頻 OTT TV 等內(nèi)容的加速滲透成為推動 CDN 產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展的重要動因。 未來: 三維數(shù)據(jù)的引入已成趨勢,其數(shù)據(jù)流量對帶寬的要求將提升 10 倍以上,一旦虛擬現(xiàn)實等內(nèi)容推廣開來,未來流量增長的頂部難以預見。CDN來自:專題
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