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  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和記憶力 內(nèi)容精選 換一換
  • 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1.了解AUTOSAR的產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn),了解MDC的總體硬件軟件架構(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 MDCAUTOSAR總體介紹 第2章 基于AUTOSAR的AP平臺(tái)的應(yīng)用開(kāi)發(fā)
    來(lái)自:百科
    昇騰計(jì)算 TBE(Tensor Boost Engine)提供了昇騰AI處理器自定義算子開(kāi)發(fā)能力,通過(guò)TBE提供的API自定義算子編程開(kāi)發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開(kāi)發(fā)。 張量(Tensor)是TBE算子中的數(shù)據(jù),包括輸入數(shù)據(jù)與輸出數(shù)據(jù),TensorDesc(Tensor描述
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  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和記憶力 相關(guān)內(nèi)容
  • 通過(guò)TBE進(jìn)行算子開(kāi)發(fā)的方式有兩種:特定域語(yǔ)言開(kāi)發(fā)(DSL開(kāi)發(fā))TVM原語(yǔ)開(kāi)發(fā)(TIK開(kāi)發(fā))。DSL開(kāi)發(fā)相對(duì)簡(jiǎn)單,適用于入門級(jí)的開(kāi)發(fā)者。其特點(diǎn)是TBE工具提供自動(dòng)優(yōu)化機(jī)制,給出較優(yōu)的調(diào)度流程,開(kāi)發(fā)者僅需要了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TBEDSL相關(guān)知識(shí),便可指定目標(biāo)生成代碼,進(jìn)一步被編譯成專用
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    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)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴開(kāi)發(fā)者,致力于讓云
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  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和記憶力 更多內(nèi)容
  • 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(guò)本實(shí)驗(yàn)將了解如何使用KerasTensorflow構(gòu)建DFCNN的 語(yǔ)音識(shí)別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并且熟悉整個(gè)處理流程,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存模型預(yù)測(cè)等環(huán)節(jié)。 實(shí)驗(yàn)摘要 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備:登錄華為云賬號(hào) 1. OBS 準(zhǔn)備 2.ModelArts應(yīng)用
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    別速度在業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位。 多種識(shí)別模式 支持多種實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫模式,如流式識(shí)別、連續(xù)識(shí)別實(shí)時(shí)識(shí)別模式,靈活適應(yīng)不同應(yīng)用場(chǎng)景。 定制化服務(wù) 可定制特定垂直領(lǐng)域的語(yǔ)言層模型,可識(shí)別更多專有詞匯行業(yè)術(shù)語(yǔ),進(jìn)一步提高識(shí)別準(zhǔn)確率。 語(yǔ)音識(shí)別 語(yǔ)音識(shí)別服務(wù)可以實(shí)現(xiàn)1分鐘以內(nèi)、不超過(guò)4MB
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    昇騰計(jì)算 TBE(Tensor Boost Engine)提供了昇騰AI處理器自定義算子開(kāi)發(fā)能力,通過(guò)TBE提供的API自定義算子編程開(kāi)發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開(kāi)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
    來(lái)自:百科
    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 智能表單證件文字識(shí)別 中級(jí) 中級(jí) 使用MindSpore訓(xùn)練手寫數(shù)字識(shí)別模型
    來(lái)自:專題
    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)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴開(kāi)發(fā)者,致力于讓云無(wú)處不在,讓智能無(wú)所不及,共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開(kāi)啟云上之旅免費(fèi)
    來(lái)自:百科
    Recognition),基于深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù),利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析理解,以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)對(duì)象的技術(shù)?;谏疃葘W(xué)習(xí)技術(shù),可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺(jué)內(nèi)容,提供多種物體、場(chǎng)景概念標(biāo)簽,具備目標(biāo)檢測(cè)屬性識(shí)別等能力,幫助客戶準(zhǔn)確識(shí)別理解圖像內(nèi)容,打造智能化業(yè)務(wù)系統(tǒng),提升業(yè)務(wù)效率。
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    普及,為防止作業(yè)人員一邊作業(yè)一邊打手機(jī)的情況,從而導(dǎo)致安全事故發(fā)生,人員監(jiān)督無(wú)法起到實(shí)時(shí)的監(jiān)督作用,或者事后監(jiān)測(cè)視頻篩查,既需要大量的人力時(shí)間成本并且不具有主動(dòng)性,所以建議引用打手機(jī)智能檢測(cè)算法解決此類問(wèn)題,從而節(jié)約監(jiān)督人員人力成本,提高監(jiān)督效率,覆蓋更廣的監(jiān)督范圍,更能精確的
    來(lái)自:云商店
    載接口進(jìn)行設(shè)備端的流程初始化離線模型加載。接著啟動(dòng)離線模型執(zhí)行器進(jìn)行離線模型加載,對(duì)離線模型的文件進(jìn)行反序列化操作,解碼出可執(zhí)行的文件,再調(diào)用執(zhí)行環(huán)境的存儲(chǔ)接口申請(qǐng)內(nèi)存,并將模型中算子的權(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)行流事件等資源,并將執(zhí)行流等資源與
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    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)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴開(kāi)發(fā)者,致力于讓云無(wú)處不在,讓智能無(wú)所不及,共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn) 中心]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品,快速開(kāi)啟云上之旅免費(fèi)
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    違規(guī)處理:賬號(hào)僅限于參賽者本人使用,禁止參賽者使用多賬號(hào)參賽。 大賽官方交流請(qǐng)至論壇交流區(qū)。本次大賽設(shè)有邀請(qǐng)激勵(lì)獎(jiǎng),詳情見(jiàn)獎(jiǎng)項(xiàng)說(shuō)明本次大賽設(shè)立QQ交流群,用于發(fā)布賽事信息選手間溝通交流。 【賽事交流】 大賽交流答疑請(qǐng)務(wù)必加入QQ群,群里會(huì)不定時(shí)公布賽事重要信息、獲獎(jiǎng)名單、直播信息等內(nèi)容。 QQ群號(hào):785929189
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    行點(diǎn)贊操作。 全局評(píng)論 所有文檔協(xié)作者可對(duì)整篇文檔進(jìn)行評(píng)論、回復(fù)以及提醒單個(gè)成員,實(shí)現(xiàn)了針對(duì)文檔的在線討論、聊天功能,同時(shí)保留了討論的記錄溝通結(jié)果,供回顧參考。 2、查看編寫者 當(dāng)石墨文檔的編寫者超過(guò) 1 個(gè)人時(shí),頁(yè)面左側(cè)會(huì)在具體內(nèi)容的左側(cè)顯示編寫者名稱,并以不同顏色進(jìn)行區(qū)分,
    來(lái)自:云商店
    掘須重點(diǎn)關(guān)注質(zhì)量的產(chǎn)品 專業(yè) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 專業(yè)數(shù)倉(cāng)支持設(shè)計(jì)應(yīng)用多維分析,快速響應(yīng) 智能設(shè)備維護(hù) 預(yù)測(cè)性維護(hù),根據(jù)系統(tǒng)過(guò)去現(xiàn)在的狀態(tài),采用時(shí)間序列預(yù)測(cè)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)回歸分析等預(yù)測(cè)推理方法,預(yù)測(cè)系統(tǒng)將來(lái)是否會(huì)發(fā)生故障,何時(shí)發(fā)生故障,發(fā)生故障類型,可以提升服務(wù)運(yùn)維效率,降低設(shè)備非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間,節(jié)約現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)人力成本
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    實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別 、錄音文件識(shí)別常見(jiàn)問(wèn)題解答 實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別服務(wù)支持哪些語(yǔ)言? 錄音文件識(shí)別、 語(yǔ)音合成 支持中文普通話。 一句話識(shí)別 實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別支持中文普通話,帶方言口音的普通話方言(四川話、粵語(yǔ)上海話)。 語(yǔ)音合成后輸出的音頻格式是什么? 語(yǔ)音合成后返回一組Base64編碼格式的語(yǔ)音數(shù)據(jù),用戶需要用
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    Character Recognition)用于識(shí)別視頻中出現(xiàn)的中英文字、繁簡(jiǎn)體文字、數(shù)字等內(nèi)容,包括字幕、彈幕,以及部分自然場(chǎng)景文字、豎直文字藝術(shù)字。通過(guò)自動(dòng)分析視頻中出現(xiàn)的文字內(nèi)容,可以識(shí)別并提取違規(guī)或者關(guān)鍵信息。 視頻人物分析VCA:視頻人物分析(Video Celebrity
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    以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗、低時(shí)延等優(yōu)勢(shì),可針對(duì)不同算法動(dòng)態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路,滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計(jì)算極低時(shí)延的要求。因此,F(xiàn)PGA在滿足機(jī)器學(xué)習(xí)的硬件需求上提供極具吸引力的替代方案。 基因組學(xué)研究:通過(guò)基因測(cè)序分析、生物醫(yī)療信息等海量數(shù)據(jù)的快速分析,可實(shí)現(xiàn)
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    FPGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗、低時(shí)延等優(yōu)勢(shì),可針對(duì)不同算法動(dòng)態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路,滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計(jì)算極低時(shí)延的要求。因此,F(xiàn)PGA在滿足機(jī)器學(xué)習(xí)的硬件需求上提供極具吸引力的替代方案。 基因組學(xué)研究:通過(guò)基因測(cè)序分析、生物醫(yī)療信息等海量數(shù)據(jù)的快速分析,可實(shí)現(xiàn)
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    案 優(yōu)勢(shì) 靈活定制 可基于計(jì)算模式,靈活調(diào)整架構(gòu),適合于廣泛、多變的混合負(fù)載場(chǎng)景 高性價(jià)比 提供高性能、低功耗低成本的解決方案 基因組學(xué)研究 通過(guò)基因測(cè)序分析、生物醫(yī)療信息等海量數(shù)據(jù)的快速分析,可實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)醫(yī)療;同時(shí)在藥物研發(fā)、分子育種等領(lǐng)域都有海量數(shù)據(jù)的處理,該領(lǐng)域需要硬件
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