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  • 內置神經網絡單元 內容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 框架管理器離線模型生成介紹 框架管理器離線模型生成介紹 時間:2020-08-19 17:00:58 離線模型生成以卷積神經網絡為例,在深度學習框架下構造好相應的網絡模型,并且訓練好原始數(shù)據,再通過離線模型生成器進行算子調度優(yōu)化、權重數(shù)據重排和壓縮、內存優(yōu)化等,
    來自:百科
    時延也有極高的要求 GPU云服務的優(yōu)勢 GPU Direct 完美支撐大數(shù)據在神經網絡間傳輸 100GB IB網絡 支持GPU Direct over RDMA,100G超高帶寬, 2us超低時延 內置加速框架 一鍵式部署,分鐘級實例發(fā)放,聚焦核心業(yè)務 GPU云服務器 的優(yōu)勢 NVMe
    來自:專題
  • 內置神經網絡單元 相關內容
  • 、資源協(xié)調快-下 大型工程OA管理方案:組織全員內外協(xié)同,工程可控、資源協(xié)調快-上 相關推薦 神經網絡介紹 排序策略:深度網絡因子分解機-DeepFM 策略參數(shù)說明:核函數(shù)特征交互神經網絡 排序策略-離線排序模型:AutoGroup GPU Ant8裸金屬服務器使用Megatro
    來自:云商店
    風險與釋放審核人力,提升效率。 產品優(yōu)勢: 1. 多模態(tài)審核:支持同時對視頻字幕、聲音與畫面多維度智能核查; 2. 準確率高:采用深度卷積神經網絡與海量訓練數(shù)據,模型識別準確率高; 3. 識別速度快:實時對視頻進行審核,快速識別視頻違規(guī)項。 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企
    來自:百科
  • 內置神經網絡單元 更多內容
  • 實驗指導用戶完成基于華為昇騰 彈性云服務器 的圖像分類應用。 實驗目標與基本要求 1.了解華為昇騰全棧開發(fā)工具Mind Studio; 2.了解如何利用華為昇騰處理器加速神經網絡推理應用; 實驗摘要 1.準備環(huán)境 2.配置工程 3.關鍵代碼補充 4.編譯并查看結果 溫馨提示:詳情信息請以實驗頁面:https://lab
    來自:百科
    實驗指導用戶完成基于華為昇騰彈性云服務器的目標檢測應用。 實驗目標與基本要求 ① 了解華為昇騰全棧開發(fā)工具MindStudio; ② 了解如何利用華為昇騰處理器加速神經網絡推理應用; 實驗摘要 1.準備環(huán)境 2.配置工程 3.編寫代碼 4.運行并驗證 溫馨提示:詳情信息請以實驗頁面:https://lab
    來自:百科
    Engine,即張量加速引擎,是一款華為自研的算子開發(fā)工具,用于開發(fā)能夠運行在NPU(Neural-network Processing Unit:神經網絡處理器)上的TBE算子,該工具是在業(yè)界著名的開源項目TVM(Tensor Virtual Machine)基礎上擴展的,提供了一套Python
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    。 穩(wěn)定可靠 基于企業(yè)級客戶實踐,經受復雜場景考驗,華為云 機器翻譯 服務已在多個場景中成功應用。 獨創(chuàng)技術 通過混合網絡結構、受限解碼、實時神經翻譯等技術,大幅提升翻譯質量。 實時翻譯 提供RESTful規(guī)范中英翻譯API接口,用戶調用API發(fā)送待翻譯文本內容,即可實時得到機器翻譯結果。
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    料庫 穩(wěn)定可靠 基于企業(yè)級客戶實踐,經受復雜場景考驗,華為云機器翻譯服務已在多個場景中成功應用 獨創(chuàng)技術 通過混合網絡結構、受限解碼、實時神經翻譯等技術,大幅提升翻譯質量 實時翻譯 提供RESTful規(guī)范中英翻譯API接口,用戶調用API發(fā)送待翻譯文本內容,即可實時得到機器翻譯結果
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    而且,華為云的 語音交互 服務SIS在音視頻領域的識別率業(yè)界領先,目前SIS采用最新一代 語音識別 技術,基于DNN(深層神經網絡)技術,大大提高了抗噪性能,使識別準確率顯著提升。同時,它把語言模型、詞典和聲學模型統(tǒng)一集成為一個大的神經網絡,在工程上進行了大量的優(yōu)化,大幅提升解碼速度,識別速度業(yè)內領先。另外,華為云語音
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    實驗目標與基本要求 ① 了解華為昇騰全棧開發(fā)工具MindStudio及其離線模型轉換功能; ② 了解如何使用ACL開發(fā)基于華為昇騰處理器的神經網絡推理應用 實驗摘要 1.準備環(huán)境 2.配置工程 3.編寫代碼 4.編譯運行 5.運行Profiling 查看推理性能 溫馨提示:詳情信息請以實驗頁面:https://lab
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    。 目標學員 AI領域的開發(fā)者 課程目標 通過對教材的解讀+實戰(zhàn)演示,使學員學會使用TBE算子開發(fā)工具開發(fā)出能夠在昇騰AI處理器上運行的的神經網絡算子。 課程大綱 第1章 TBE自定義算子開發(fā)與驗證實戰(zhàn) 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關鍵是以
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    課程目標 掌握語音處理理論和應用,具有語音處理的相關編程和云上應用能力。 課程大綱 第1章 語言處理介紹 第2章 傳統(tǒng)語音模型 第3章 神經網絡語音模型 第4章 高級語音模型 第5章 技術前沿與未來展望 第6章 語音處理實驗 語音通話 VoiceCall 語音通話(Voice
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    更好的了解人工智能的相關內容與應用。 實驗目標與基本要求 通過本實驗將了解如何使用Keras和Tensorflow構建DFCNN的語音識別神經網絡,并且熟悉整個處理流程,包括數(shù)據預處理、模型訓練、模型保存和模型預測等環(huán)節(jié)。 實驗摘要 實驗準備:登錄華為云賬號 1. OBS 準備 2.ModelArts應用
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    華為云計算 云知識 內容審核 內容審核 時間:2020-10-30 15:37:36 內容審核( Content Moderation )基于基于深度神經網絡模型,實現(xiàn)對圖像、文本、視頻內容的智能檢測檢測,可自動進行涉黃、廣告、涉政涉暴、涉政敏感人物、違禁品和灌水文本等內容的檢測,幫助客戶降低業(yè)務違規(guī)風險,大幅降低人工審核成本。
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    了解AUTOSAR的產業(yè)標準,了解MDC的總體硬件和軟件架構; 2.能夠基于AUTOSAR的AP平臺開發(fā)應用程序; 3.能夠在MDC上轉換使用已有人工神經網絡算法。 課程大綱 第1章 MDC和AUTOSAR總體介紹 第2章 基于AUTOSAR的AP平臺的應用開發(fā) 第3章 移植已有AI算法到MDC上
    來自:百科
    TBE(Tensor Boost Engine)提供了昇騰AI處理器自定義算子開發(fā)能力,通過TBE提供的API和自定義算子編程開發(fā)界面可以完成相應神經網絡算子的開發(fā)。 張量(Tensor)是TBE算子中的數(shù)據,包括輸入數(shù)據與輸出數(shù)據,TensorDesc(Tensor描述符)是對輸入數(shù)據
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    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。
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    ine,即張量加速引擎,是一款華為自研的算子開發(fā)工具,用于開發(fā)能夠運行在NPU(Neural-networkProcessingUnit:神經網絡處理器)上的TBE算子,該工具是在業(yè)界著名的開源項目TVM(TensorVirtualMachine)基礎上擴展的,提供了一套Pyth
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    艦隊或集群關聯(lián)權限異常,怎么處理?:排查項二:集群與U CS 網絡連接狀態(tài) 內置保留字段:內置保留字段說明 附著集群接入失敗如何解決?:排查項二:集群與UCS網絡連接狀態(tài) 事件二:重新啟動容器失敗:排查項二:用戶自身業(yè)務BUG 內置保留字段:內置保留字段說明 Pod:查看Pod CCE容器實例彈性伸縮到CCI服務:約束及限制
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    TBE(Tensor Boost Engine)提供了昇騰AI處理器自定義算子開發(fā)能力,通過TBE提供的API和自定義算子編程開發(fā)界面可以完成相應神經網絡算子的開發(fā)。 算子類型及名稱為TBE的重要概念: 算子類型(Type)即算子的type,代表算子的類型,例如卷積算子的類型為Convo
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