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  • 規(guī)則引擎神經(jīng)樹(shù) 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 規(guī)則引擎 規(guī)則引擎 時(shí)間:2020-10-30 14:22:00 規(guī)則引擎指設(shè)置對(duì)設(shè)備Topic的訂閱規(guī)則,以獲取所需的設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)。LINK獲取的設(shè)備消息數(shù)據(jù)可以發(fā)送給其他服務(wù)消費(fèi),例如 人臉識(shí)別 閘機(jī)場(chǎng)景中,設(shè)備獲取到的人臉信息有LINK收集,然后發(fā)送給人臉識(shí)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 時(shí)間:2020-12-07 16:53:14 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的重要基礎(chǔ),理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、優(yōu)化目標(biāo)與實(shí)現(xiàn)方法是學(xué)習(xí)后面內(nèi)容的關(guān)鍵,這也是本課程的重點(diǎn)所在。 目標(biāo)學(xué)員
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  • 規(guī)則引擎神經(jīng)樹(shù) 相關(guān)內(nèi)容
  • 對(duì)預(yù)測(cè)出的問(wèn)題給出初步的關(guān)鍵參數(shù)分析 算法預(yù)集成 專業(yè)預(yù)測(cè)性算法支持,預(yù)集成工業(yè)領(lǐng)域典型算法,如決策樹(shù),分類,聚類,回歸,異常檢測(cè)等算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出,可加載到規(guī)則引擎,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警 生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料數(shù)據(jù),對(duì)生產(chǎn)所需物料進(jìn)行準(zhǔn)確分析預(yù)估,降低倉(cāng)儲(chǔ)周期,提升效率
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    云知識(shí) 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索 時(shí)間:2020-12-14 10:07:11 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)最熱門(mén)的話題之一,已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索的理論基礎(chǔ)、應(yīng)用和發(fā)展現(xiàn)狀。 課程簡(jiǎn)介 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索(NAS)
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  • 規(guī)則引擎神經(jīng)樹(shù) 更多內(nèi)容
  • 華為企業(yè)人工智能高級(jí)開(kāi)發(fā)者培訓(xùn):培訓(xùn)內(nèi)容 國(guó)家名稱縮寫(xiě) 手機(jī)號(hào)所屬的國(guó)家 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 策略參數(shù)說(shuō)明:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Grs國(guó)家碼對(duì)照表:DR2:亞非拉(新加坡) 國(guó)家(或地區(qū))碼 地理位置編碼 排序策略:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-PIN 提交排序任務(wù)API:請(qǐng)求消息 國(guó)家碼和地區(qū)碼 解析線路類型:地域線路細(xì)分(全球)
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    流程編排器負(fù)責(zé)完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在昇騰AI處理器上的落地與實(shí)現(xiàn),統(tǒng)籌了整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生效的過(guò)程。 數(shù)字視覺(jué)預(yù)處理模塊在輸入之前進(jìn)行一次數(shù)據(jù)處理和修飾,來(lái)滿足計(jì)算的格式需求。 張量加速引擎作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子兵工廠,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型源源不斷提供功能強(qiáng)大的計(jì)算算子。 框架管理器將原始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型轉(zhuǎn)換成
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    本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 【IoT Openlab】華為云IoT平臺(tái)規(guī)則引擎的入門(mén)簡(jiǎn)介 【IoT Openlab】華為云IoT平臺(tái)規(guī)則引擎的入門(mén)簡(jiǎn)介 時(shí)間:2022-11-07 16:57:26 物聯(lián)網(wǎng) 規(guī)則引擎 規(guī)則引擎就是指用戶在華為云平臺(tái)對(duì)接入的設(shè)備設(shè)定相應(yīng)的規(guī)則,然后在條件滿足
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 實(shí)戰(zhàn)篇:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予機(jī)器識(shí)圖的能力 實(shí)戰(zhàn)篇:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予機(jī)器識(shí)圖的能力 時(shí)間:2020-12-09 09:28:38 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機(jī)器擁有了視覺(jué)的能力,實(shí)戰(zhàn)派帶你探索深度學(xué)習(xí)! 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括:深度學(xué)習(xí)平臺(tái)介紹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類模型、經(jīng)典入門(mén)示例詳解:構(gòu)建手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別模型。
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    抖音小視頻背景歌名識(shí)別 華為云自動(dòng)學(xué)習(xí)之垃圾分類 智能聲音識(shí)別 樹(shù)回歸算法分析房?jī)r(jià)趨勢(shì) ModelArts實(shí)現(xiàn)零售商客戶分群 智能表單和證件文字識(shí)別 抖音小視頻背景歌名識(shí)別 華為云自動(dòng)學(xué)習(xí)之垃圾分類 智能聲音識(shí)別 樹(shù)回歸算法分析房?jī)r(jià)趨勢(shì) ModelArts實(shí)現(xiàn)零售商客戶分群 智能表單和證件文字識(shí)別
    來(lái)自:專題
    力可以很好滿足海量生物數(shù)據(jù)快速計(jì)算的需求。 金融風(fēng)險(xiǎn)分析:金融行業(yè)對(duì)計(jì)算能力、基于超低時(shí)延和高吞吐能力的及時(shí)響應(yīng)有很高的要求,比如基于 定價(jià) 樹(shù)模型的金融計(jì)算、高頻金融交易、基金/證券交易算法、金融風(fēng)險(xiǎn)分析和決策、交易安全保證等,F(xiàn)PGA云服務(wù)通過(guò)可編程的硬件加速技術(shù),可以針對(duì)各種場(chǎng)
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    低時(shí)延 定制硬件電路加速基因算法,降低處理時(shí)延 金融分析 金融行業(yè)對(duì)計(jì)算能力、基于超低時(shí)延和高吞吐能力的及時(shí)響應(yīng)有很高的要求,比如基于定價(jià)樹(shù)模型的金融計(jì)算、高頻金融交易、基金/證券交易算法、金融風(fēng)險(xiǎn)分析和決策、交易安全保證等,F(xiàn)PGA云服務(wù)通過(guò)可編程的硬件加速技術(shù),可以針對(duì)各種場(chǎng)
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    力可以很好滿足海量生物數(shù)據(jù)快速計(jì)算的需求。 金融風(fēng)險(xiǎn)分析:金融行業(yè)對(duì)計(jì)算能力、基于超低時(shí)延和高吞吐能力的及時(shí)響應(yīng)有很高的要求,比如基于定價(jià)樹(shù)模型的金融計(jì)算、高頻金融交易、基金/證券交易算法、金融風(fēng)險(xiǎn)分析和決策、交易安全保證等,F(xiàn)PGA云服務(wù)通過(guò)可編程的硬件加速技術(shù),可以針對(duì)各種場(chǎng)
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    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(kāi)發(fā)能力,用TBE語(yǔ)言編寫(xiě)的TBE算子來(lái)構(gòu)建各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。同時(shí),TBE對(duì)算子也提供了封裝調(diào)用能力。在TBE中有一個(gè)優(yōu)化過(guò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TBE標(biāo)準(zhǔn)算子庫(kù),開(kāi)發(fā)者可以直接利用標(biāo)準(zhǔn)算子庫(kù)中的算子實(shí)現(xiàn)高性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算。除此之外,TBE也提
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    模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。 4、掌握主流深度學(xué)習(xí)模型的技術(shù)特點(diǎn)。 課程大綱 第1章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)概念 第2章 數(shù)據(jù)集處理 第3章 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 第4章
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    度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員 需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展;熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重
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    配置自動(dòng)割膠機(jī),通過(guò)云端統(tǒng)一管控,并將割膠機(jī)的精準(zhǔn)機(jī)械仿形與云端實(shí)時(shí)感知控制相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)對(duì)不同形狀膠樹(shù)的標(biāo)準(zhǔn)0.01mm厚度的精準(zhǔn)割膠。同時(shí),通過(guò)IoT技術(shù),每臺(tái)割膠機(jī)狀態(tài)、膠樹(shù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的可以做到實(shí)時(shí)采集。 華為云&中創(chuàng)瀚維攜手打造了以自動(dòng)割膠系統(tǒng)為核心的智慧膠園,基于華為云Io
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    此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型,即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取特征,不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征,上一層的輸出作為下一層的輸入,層層連接構(gòu)成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 1994年,Yann LeCun發(fā)布了結(jié)合反向傳播的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) LeNet,
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    3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS的輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章 數(shù)據(jù)高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮 第5章 1-bit等價(jià)性研究 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化
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    昇騰AI軟件棧邏輯架及功能介紹 昇騰AI軟件棧邏輯架及功能介紹 時(shí)間:2020-08-18 17:12:46 昇騰AI軟件??梢苑譃?span style='color:#C7000B'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)軟件模塊、工具鏈以及其它軟件模塊。 1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件主要包含了流程編排器(Matrix),框架管理器(Framework),運(yùn)行管理器(Runtime)、數(shù)字視覺(jué)預(yù)處理模塊(Digital
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    時(shí)間:2020-08-19 10:07:38 框架管理器協(xié)同TBE為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成可執(zhí)行的離線模型。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行之前,框架管理器與昇騰AI處理器緊密結(jié)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(yùn)行管理器使得離線模型和昇騰AI處理器進(jìn)行深度融合。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行時(shí),框架管理器聯(lián)合了流程編排器、運(yùn)行
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