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- 壓縮感知 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合 內(nèi)容精選 換一換
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滿足緊急發(fā)布需求；基于人眼感知模型，結(jié)合H.264，H.265編碼算法，主觀質(zhì)量不下降的情況下，編碼帶寬節(jié)省高達(dá)30%~50%。 華為云MPC優(yōu)勢 視頻編碼 華為HEVC/H.265編碼器獲2018年國際視頻編碼器大賽多項(xiàng)大獎(jiǎng)（主觀評(píng)分、客觀評(píng)分、壓縮比等），綜合性能領(lǐng)先。同時(shí)，來自：專題供高效、專業(yè)、定制化的媒體轉(zhuǎn)碼服務(wù) 標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)碼：主流格式全覆蓋，支持H.264、H.265編碼，支持轉(zhuǎn)封裝、字幕等 高清低碼：基于人眼感知模型，結(jié)合H.264，H.265編碼算法，主觀質(zhì)量不下降的情況下，編碼帶寬節(jié)省高達(dá)50% 倍速轉(zhuǎn)碼：支持并行轉(zhuǎn)碼加速，1小時(shí)內(nèi)容10分鐘完成轉(zhuǎn)碼，滿足緊急發(fā)布需要來自：百科
- 壓縮感知 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合 相關(guān)內(nèi)容
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集，將行業(yè)知識(shí)know-how與大模型能力相結(jié)合，重塑千行百業(yè)，成為各組織、企業(yè)、個(gè)人的專家助手。 盤古大模型致力于深耕行業(yè)，打造金融、政務(wù)、制造、礦山、氣象、鐵路等領(lǐng)域行業(yè)大模型和能力集，將行業(yè)知識(shí)know-how與大模型能力相結(jié)合，重塑千行百業(yè)，成為各組織、企業(yè)、個(gè)人的專家助手。來自：專題華為企業(yè)人工智能高級(jí)開發(fā)者培訓(xùn):培訓(xùn)內(nèi)容 國家名稱縮寫 手機(jī)號(hào)所屬的國家 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 策略參數(shù)說明:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Grs國家碼對(duì)照表:DR2：亞非拉（新加坡） 國家（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 國家碼和地區(qū)碼 解析線路類型:地域線路細(xì)分（全球）來自：云商店
- 壓縮感知 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合 更多內(nèi)容
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真正實(shí)現(xiàn)AI與IoT設(shè)備的結(jié)合。 另外，目前深度學(xué)習(xí)雖然可以在很多領(lǐng)域超越傳統(tǒng)算法，不過真正用到實(shí)際產(chǎn)品中卻要面臨計(jì)算量大，內(nèi)存占用高，算法延時(shí)長的問題，而IoT設(shè)備又往往有算力低、內(nèi)存小及實(shí)時(shí)性要求高的特點(diǎn)。因此針對(duì)IoT資源受限的問題，AI模型的壓縮及性能優(yōu)化是AI模型在部署過程中必須解決的難點(diǎn)。來自：百科![]()
更高。 RASR優(yōu)勢： 識(shí)別準(zhǔn)確率：采用最新一代 語音識(shí)別 技術(shù)，基于DNN（深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）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)處領(lǐng)先地位。來自：百科![]()
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)算子也提供了封裝調(diào)用能力。在TBE中有一個(gè)優(yōu)化過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TBE標(biāo)準(zhǔn)算子庫，開發(fā)者可以直接利用標(biāo)準(zhǔn)算子庫中的算子實(shí)現(xiàn)高性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算。除此之外，TBE也提供來自：百科![]()
真正實(shí)現(xiàn)AI與IoT設(shè)備的結(jié)合。 另外，目前深度學(xué)習(xí)雖然可以在很多領(lǐng)域超越傳統(tǒng)算法，不過真正用到實(shí)際產(chǎn)品中卻要面臨計(jì)算量大，內(nèi)存占用高，算法延時(shí)長的問題，而IoT設(shè)備又往往有算力低、內(nèi)存小及實(shí)時(shí)性要求高的特點(diǎn)。因此針對(duì)IoT資源受限的問題，AI模型的壓縮及性能優(yōu)化是AI模型在部署過程中必須解決的難點(diǎn)。來自：百科![]()
支持GPU/NPU，加速推理性能 支持GPU共享，提升資源利用率 ④模型加載加速： 大文件加載： OBS +SFS結(jié)合，解決ML模型庫&模型自身大文件加載問題； 鏈路加速：高性能解壓縮轉(zhuǎn)換，降網(wǎng)絡(luò)開銷、CPU解壓耗時(shí)；共享內(nèi)存加速技術(shù)，降解壓IO開銷；依賴包預(yù)加載，降低公共依賴的下載、解壓耗時(shí)來自：百科![]()
、碼率、幀率等參數(shù)，廣泛應(yīng)用于廣播電視媒體、短視頻、在線教育等典型場景。 立即體驗(yàn)音視頻轉(zhuǎn)碼 音視頻轉(zhuǎn)碼 MPC 高清低碼 基于人眼感知模型，結(jié)合H.264，H.265編碼算法，主觀質(zhì)量不下降的情況下，編碼帶寬節(jié)省高達(dá)30%~50% 極速轉(zhuǎn)碼 全球化region部署，柔性擴(kuò)容，支持并行轉(zhuǎn)碼加速，滿足緊急發(fā)布需求來自：專題![]()
IoT數(shù)據(jù)分析基于物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型，整合物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集成，清洗，存儲(chǔ)，分析，可視化，為開發(fā)者提供一站式服務(wù)，降低開發(fā)門檻，縮短開發(fā)周期，快速實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)。 物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型感知 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)是以物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型為中心的分析服務(wù)，不同于公有云上的通用型大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)品，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)與資產(chǎn)模型深度整合，在相關(guān)來自：百科![]()
。 打手機(jī)智能檢測算法是基于人工智能技術(shù)領(lǐng)域中的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)，使用大量的人員打手機(jī)圖片數(shù)據(jù)采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行智能檢測訓(xùn)練。算法采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取數(shù)據(jù)中關(guān)鍵特征，忽略圖片數(shù)據(jù)中的不相關(guān)信息，并結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行推理判斷。 將訓(xùn)練完成后的算法加載到AI攝像機(jī)內(nèi)部，來自：云商店![]()
動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡 確保每個(gè)轉(zhuǎn)碼節(jié)點(diǎn)的最大化吞吐率，讓效率提升，成本降低；集群轉(zhuǎn)碼根據(jù)業(yè)務(wù)量的配比，進(jìn)行動(dòng)態(tài)彈性伸縮 智能感知增強(qiáng) 結(jié)合網(wǎng)、端的實(shí)際情況，提供高畫質(zhì)、低流量、微延時(shí)的實(shí)時(shí)感知增強(qiáng)轉(zhuǎn)碼服務(wù) 音視頻轉(zhuǎn)碼 音視頻轉(zhuǎn)碼服務(wù)基于云計(jì)算服務(wù)構(gòu)建，它簡化了傳統(tǒng)的提供云轉(zhuǎn)碼服務(wù)的方式，省去了用戶來自：專題![]()
在自動(dòng)駕駛大力發(fā)展的時(shí)代，智慧交通與道路感知的高效協(xié)同是實(shí)現(xiàn)安全自動(dòng)駕駛的基石。 · 如何讓自動(dòng)駕駛實(shí)時(shí)感知復(fù)雜的路面情況？ · 如何讓自動(dòng)駕駛根據(jù)不同場景，迅速計(jì)算出相應(yīng)對(duì)策？ · 如何讓自動(dòng)駕駛車輛針對(duì)緊急場景，做到毫秒級(jí)的響應(yīng)？ 服務(wù)優(yōu)勢 · 提供高精度定位及地圖服務(wù)； · 多源融合感知，智能化算法檢來自：專題![]()
型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(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章來自：百科![]()
利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過本實(shí)驗(yàn)將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的語音識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且熟悉整來自：百科![]()
，提供“感知-認(rèn)知-診斷-優(yōu)化-評(píng)價(jià)”體系化全流程的城市交通綜合治理解決方案，讓交通更智能，讓城市更美好 全息數(shù)據(jù)精準(zhǔn)感知 融合交管、交委、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)十種數(shù)據(jù)源，通過大 數(shù)據(jù)治理 ，構(gòu)建“人-車-路-環(huán)境”實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系。通過視頻智能解析，提升交通事件和流量的精準(zhǔn)感知，實(shí)現(xiàn)從人工被動(dòng)發(fā)現(xiàn)到系統(tǒng)10秒內(nèi)自動(dòng)感知預(yù)警來自：百科![]()
RASR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：百科![]()
表的列數(shù) 表的列數(shù)很多，選擇列存表。 查詢的列數(shù) 如果每次查詢時(shí)，只涉及了表的少數(shù)（<50%總列數(shù)）幾個(gè)列，選擇列存表。 壓縮率 列存表比行存表壓縮率高。但高壓縮率會(huì)消耗更多的CPU資源。 GaussDB數(shù)據(jù)庫 列轉(zhuǎn)行 分布式_1.x版本 listagg(expression [, delimiter])來自：專題![]()
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)字視覺預(yù)處理模塊（Digital來自：百科![]()
原，專業(yè)10bit色深，降低噪點(diǎn)，柔滑細(xì)膩。 高清顯示：4K60幀高清流暢體驗(yàn)，桌面操控延時(shí)無感知。 場景自動(dòng)識(shí)別：適配不同應(yīng)用場景（普通文本、自然圖像、視頻、3D圖形等）采用不同壓縮算法，重復(fù)數(shù)據(jù)不傳輸，降低帶寬。 高音質(zhì)：對(duì)語音場景自動(dòng)識(shí)別主動(dòng)降噪，提供更加清晰實(shí)時(shí)的聲音，準(zhǔn)確還原聲音細(xì)節(jié)。來自：專題
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