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  • 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 內(nèi)容精選 換一換
  • 課程目標(biāo) 掌握語(yǔ)音處理理論和應(yīng)用,具有語(yǔ)音處理的相關(guān)編程和云上應(yīng)用能力。 課程大綱 第1章 語(yǔ)言處理介紹 第2章 傳統(tǒng)語(yǔ)音模型 第3章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)音模型 第4章 高級(jí)語(yǔ)音模型 第5章 技術(shù)前沿與未來(lái)展望 第6章 語(yǔ)音處理實(shí)驗(yàn) 語(yǔ)音通話 VoiceCall 語(yǔ)音通話(Voice C
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    目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)對(duì)教材的解讀+實(shí)戰(zhàn)演示,使學(xué)員學(xué)會(huì)使用TBE算子開(kāi)發(fā)工具開(kāi)發(fā)出能夠在昇騰AI處理器上運(yùn)行的的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子。 課程大綱 第1章 TBE自定義算子開(kāi)發(fā)與驗(yàn)證實(shí)戰(zhàn) 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)字化成功的關(guān)鍵是以云
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  • 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 相關(guān)內(nèi)容
  • 了解AUTOSAR的產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn),了解MDC的總體硬件和軟件架構(gòu); 2.能夠基于AUTOSAR的AP平臺(tái)開(kāi)發(fā)應(yīng)用程序; 3.能夠在MDC上轉(zhuǎn)換使用已有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(tái)的應(yīng)用開(kāi)發(fā) 第3章 移植已有AI算法到MDC上
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    原子指標(biāo):原子指標(biāo)中的度量和屬性來(lái)源于多維模型中的維度表和事實(shí)表,與多維模型所屬的業(yè)務(wù)對(duì)象保持一致,與多維模型中的最細(xì)數(shù)據(jù)粒度保持一致。 衍生指標(biāo):是原子指標(biāo)通過(guò)添加限定、維度卷積而成,限定、維度均來(lái)源于原子指標(biāo)關(guān)聯(lián)表的屬性。 復(fù)合指標(biāo):由一個(gè)或多個(gè)衍生指標(biāo)疊加計(jì)算而成,其中的維度、限定均繼承于衍生指標(biāo)。 數(shù)據(jù)集市建設(shè):新建DM層并發(fā)布匯總表。
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  • 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 更多內(nèi)容
  • 語(yǔ)音識(shí)別 有哪些優(yōu)勢(shì)? 識(shí)別準(zhǔn)確率高:采用最新一代語(yǔ)音識(shí)別技術(shù),基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Networks,簡(jiǎn)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(yǔ)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。
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    數(shù)字虛擬人、虛擬數(shù)字人等。數(shù)字人的核心技術(shù)主要包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、動(dòng)作捕捉和驅(qū)動(dòng)、圖像渲染和人工智能等。 服務(wù)型數(shù)字人:利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像合成、高度擬真的虛擬人。 具備如下特點(diǎn): 2D模型,通過(guò)拍攝真人視頻訓(xùn)練生成 無(wú)表情&骨骼數(shù)據(jù) 只能由AI驅(qū)動(dòng) 使用既定表情&動(dòng)作
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    華為創(chuàng)新方案:華為AI超微光卡口,采用LED智能精準(zhǔn)補(bǔ)光技術(shù),有效截止雜散光束對(duì)司機(jī)的影響,能減少光污染90%。內(nèi)置2顆AI芯片,用算力換圖像,通過(guò)深度卷積網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)時(shí)優(yōu)化圖像質(zhì)量,對(duì)夜間低照度車輛抓拍效果和白天車窗玻璃彩紋干涉的車內(nèi)圖像進(jìn)行增強(qiáng),從而得到全天候、全彩、不偏色的車內(nèi)外高清圖像。
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    Job 相關(guān)推薦 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 什么是聯(lián)邦學(xué)習(xí) 文檔導(dǎo)讀 簡(jiǎn)介 職業(yè)認(rèn)證考試的學(xué)習(xí)方法 孤立森林:參數(shù)說(shuō)明 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 安裝須知:安裝場(chǎng)景 線上培訓(xùn)課程介紹 什么是自然語(yǔ)言處理:首次使用NLP 華為云培訓(xùn)體系 典型AI庫(kù) 腳本樣例:Zeppelin 自動(dòng)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介:自動(dòng)學(xué)習(xí)功能介紹
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    權(quán)重拷貝到內(nèi)存中;同時(shí)還申請(qǐng)運(yùn)行管理器的模型執(zhí)行句柄、執(zhí)行流和事件等資源,并將執(zhí)行流等資源與對(duì)應(yīng)的模型進(jìn)行一一綁定。一個(gè)執(zhí)行句柄完成一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算圖的執(zhí)行,一個(gè)執(zhí)行句柄下可以有多個(gè)執(zhí)行流,不同執(zhí)行流中包含AI Core或AI CPU的計(jì)算任務(wù),一個(gè)任務(wù)由AI CPU或AI Co
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    現(xiàn)出超高水平AI。人工智能應(yīng)用在其中起到了不可替代的作用。 游戲智能體通常采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法,從0開(kāi)始,通過(guò)與環(huán)境的交互和試錯(cuò),學(xué)會(huì)觀察世界、執(zhí)行動(dòng)作、合作與競(jìng)爭(zhēng)策略。每個(gè)AI智能體是一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,主要包含如下步驟: 1、通過(guò)GPU分析場(chǎng)景特征(自己,視野內(nèi)隊(duì)友,敵人,
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    能力,普通的云服務(wù)器難以滿足性能需求,F(xiàn)PGA云服務(wù)器可以提供高性價(jià)比的視頻解決方案,是視頻類場(chǎng)景的理想選擇。 機(jī)器學(xué)習(xí):機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)算資源,其中訓(xùn)練過(guò)程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過(guò)程則希望極低的時(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中,F(xiàn)PGA以其高并行計(jì)算、硬件
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    能力,普通的云服務(wù)器難以滿足性能需求,F(xiàn)PGA云服務(wù)器可以提供高性價(jià)比的視頻解決方案,是視頻類場(chǎng)景的理想選擇。 機(jī)器學(xué)習(xí):機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)算資源,其中訓(xùn)練過(guò)程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過(guò)程則希望極低的時(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中, FPGA以其高并行計(jì)算、硬
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    0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學(xué)習(xí)框架、深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢(shì)并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架,包括Pytorch和TensorFlow。接下來(lái)會(huì)結(jié)合代碼詳細(xì)講解TensorFlow 2的基 礎(chǔ)操作與常用模塊的使用。最后將通過(guò)基于TensorFlow的MNIST手寫(xiě)體數(shù)字的實(shí) 驗(yàn),加深地對(duì)深度學(xué)習(xí)建模流程的理解與熟悉度。
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    大型工程O(píng)A管理方案:組織全員內(nèi)外協(xié)同,工程可控、資源協(xié)調(diào)快-上 相關(guān)推薦 入門(mén)導(dǎo)讀 營(yíng)銷宣傳風(fēng)格文案 營(yíng)銷宣傳風(fēng)格文案 直播帶貨風(fēng)格文案 概述 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 營(yíng)銷宣傳風(fēng)格文案(20句) 營(yíng)銷宣傳風(fēng)格文案(20句) 解決方案簡(jiǎn)介 如何玩轉(zhuǎn)每日站會(huì):解決措施 什么是開(kāi)天 集成工作臺(tái) :為什么選擇開(kāi)天集成工作臺(tái)
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    客戶滿意度。 三、大數(shù)據(jù)技術(shù)支持 四川涪擎大數(shù)據(jù)技術(shù)有限公司的全球快遞物流查詢SaaS產(chǎn)品,利用大數(shù)據(jù)技術(shù)為企業(yè)提供精準(zhǔn)的物流信息。通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人的技術(shù)支持,企業(yè)可以快速獲取貨物的實(shí)時(shí)位置、預(yù)計(jì)送達(dá)時(shí)間等信息,為客戶制定合適的物流方案。 四、數(shù)個(gè)智能倉(cāng)儲(chǔ)及研究實(shí)驗(yàn)室 四川涪擎
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    用開(kāi)發(fā),無(wú)需關(guān)注資源。 此外,華為 云數(shù)據(jù)庫(kù) 首席架構(gòu)師馮柯還在會(huì)上介紹了云原生數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 的另一重大特性——HTAP。云原生HTAP深度融合OLTP和OLAP兩者優(yōu)勢(shì),統(tǒng)一入口,自動(dòng)分流,并且在行存和列存引擎上建立全局一致性事務(wù)視圖,達(dá)到數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)一致,支撐更多混合負(fù)載的場(chǎng)景
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    我們誠(chéng)邀與您一起: ●體驗(yàn)和分享最新的ICT技術(shù)在行業(yè)的深度創(chuàng)新和最佳實(shí)踐; ●系統(tǒng)學(xué)習(xí)和深度實(shí)踐機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、鯤鵬、異騰、容器、微服務(wù)、DevOps、數(shù)據(jù)庫(kù)、 區(qū)塊鏈 、數(shù)據(jù)通信、移動(dòng)邊緣計(jì)算等ICT開(kāi)放能力; ●深度參與openEuler、openGauss、MindSpo
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    不支持多AZ 深度歸檔存儲(chǔ)(受限公測(cè)) 不支持多AZ 設(shè)計(jì)可用性 標(biāo)準(zhǔn)存儲(chǔ) 99.99% 低頻訪問(wèn)存儲(chǔ) 99% 歸檔存儲(chǔ) 99% 深度歸檔存儲(chǔ)(受限公測(cè)) 99% 設(shè)計(jì)可用性-多AZ 標(biāo)準(zhǔn)存儲(chǔ) 99.995% 低頻訪問(wèn)存儲(chǔ) 99.5% 歸檔存儲(chǔ) 不支持多AZ 深度歸檔存儲(chǔ)(受限公測(cè))
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    DELETE等,例如刪除對(duì)象、取消多段上傳任務(wù)。 生命周期轉(zhuǎn)換請(qǐng)求 在生命周期規(guī)則執(zhí)行過(guò)程中,標(biāo)準(zhǔn)存儲(chǔ)轉(zhuǎn)換為低頻訪問(wèn)存儲(chǔ)、歸檔存儲(chǔ)或深度歸檔存儲(chǔ),低頻訪問(wèn)存儲(chǔ)轉(zhuǎn)換為歸檔存儲(chǔ)或深度歸檔存儲(chǔ),歸檔存儲(chǔ)轉(zhuǎn)換為深度歸檔存儲(chǔ)時(shí),產(chǎn)生的生命周期轉(zhuǎn)換請(qǐng)求。 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)計(jì)費(fèi)說(shuō)明 OBS 請(qǐng)求費(fèi)用的計(jì)費(fèi)說(shuō)明,如表2所示。 表2
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    “用”,全面云使能支持應(yīng)用開(kāi)發(fā)及深度用云 “管”,全球5大運(yùn)維中心,多種運(yùn)維服務(wù)選擇 華為云Stack 技術(shù)創(chuàng)新圖譜 深度用云,是業(yè)務(wù)與技術(shù)深度融合的成果。華為云Stack在技術(shù)領(lǐng)域積極探索、不斷創(chuàng)新、持續(xù)積累,將業(yè)務(wù)訴求轉(zhuǎn)化為技術(shù)方案,賦能政企實(shí)現(xiàn)深度用云 點(diǎn)擊 了解更多 訪問(wèn)華為云Stack官網(wǎng),獲取更詳細(xì)資料
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    CDN + WAF ”聯(lián)動(dòng),提升網(wǎng)站防護(hù)能力和訪問(wèn)速度:防護(hù)原理 使用華為云CDN:備案場(chǎng)景 CDN+WAF如何配置? 應(yīng)用場(chǎng)景:在線 視頻點(diǎn)播 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 SSL證書(shū)咨詢:如何獲取免費(fèi)的SSL證書(shū)? 工作原理 需要了解:評(píng)估加速效果 加速域名和源站域名有什么區(qū)別? 概述 配置站點(diǎn)加速:步驟二:配置域名解析
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