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- 自動駕駛神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 內(nèi)容精選 換一換
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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(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開發(fā)。 TBE的重要概念之一為NPU，即Neural-network Processing Unit，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器。 在維基百科中，NPU這個詞條被直接指向了“人工智能加速器”，釋義是這樣的：來自：百科
- 自動駕駛神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 相關(guān)內(nèi)容
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算引擎由開發(fā)者進行自定義來完成所需要的具體功能。 通過流程編排器的統(tǒng)一調(diào)用，整個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應用一般包括四個引擎：數(shù)據(jù)引擎，預處理引擎，模型推理引擎以及后處理引擎。 1、數(shù)據(jù)引擎主要準備神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要的數(shù)據(jù)集（如MNIST數(shù)據(jù)集）和進行相應數(shù)據(jù)的處理（如圖片過濾等），作為后續(xù)計算引擎的數(shù)據(jù)來源。來自：百科，智慧園區(qū)，能源電力等。 智慧交通 面臨挑戰(zhàn) 在自動駕駛大力發(fā)展的時代，智慧交通與車聯(lián)網(wǎng)的高效協(xié)同是實現(xiàn)安全自動駕駛的基石。如何讓自動駕駛車輛實時感知復雜的路面情況？如何讓自動駕駛車輛根據(jù)不同場景，迅速計算出相應對策？如何讓自動駕駛車輛對準緊急場景，做到數(shù)級的響應？ 解決方案 智來自：百科
- 自動駕駛神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 更多內(nèi)容
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時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行構(gòu)建的，從2015年開始，學術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要較高算力和能好的。并且有大量的研究論文集中于如何將這些AI模型從云上部署到端側(cè)，為AI模型創(chuàng)造更多的應用場景和產(chǎn)業(yè)價值。來自：百科![]()
時間：2020-08-19 09:27:09 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造中，算子組成了不同應用功能的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。而張量加速引擎（Tensor Boost Engine）作為算子的兵工廠，為基于昇騰AI處理器運行的神經(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，TBE對算子也提供來自：百科![]()
-JPEGD模塊對JPEG格式的圖片進行解碼，將原始輸入的JPEG圖片轉(zhuǎn)換成YUV數(shù)據(jù)，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理輸入數(shù)據(jù)進行預處理。 -JPEG圖片處理完成后，需要用JPEGE編碼模塊對處理后的數(shù)據(jù)進行JPEG格式還原，用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理輸出數(shù)據(jù)的后處理。 -當輸入圖片格式為PNG時，需要調(diào)用PNGD解碼來自：百科![]()
uRLLC對應的就是超低時延的業(yè)務(wù)，在上文中也介紹過，它可以被用于自動駕駛和遠程手術(shù)。那為什么低時延對于這些業(yè)務(wù)非常重要呢，讀者們也都知道飲用酒精后不能開車，因為酒精會讓人們的反應變的遲鈍，雖然說機器對于延遲的敏感程度遠要比人類高很多。但如果自動駕駛的延遲很高的話，就算是只有幾十毫秒，那也許也會因為反應不夠及時而導致危險的發(fā)生。來自：百科![]()
圖像的裁剪與縮放。 上圖展示了一種典型改變圖像尺寸的裁剪和補零操作，VPC在原圖像中取出的待處理圖像部分，再將這部分進行補零操作，在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算過程中保留邊緣的特征信息。補零操作需要用到上、下、左、右四個填充尺寸，在補零區(qū)域中進行圖像邊緣擴充，最后得到可以直接計算的補零后圖像。來自：百科![]()
通過本課程的學習，使學員了解： 1、如何構(gòu)建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型。 2、如何學習顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構(gòu)建弱監(jiān)督學習模型，并進而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識學習。 課程大綱 第1章 什么是開放環(huán)境的自適應感知 第2章 面向識別與理解的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共性技術(shù) 第3章 通用視覺基元屬性感知來自：百科![]()
視頻監(jiān)控 視頻檢測 人工智能 機器視覺 商品介紹 電瓶車起火事件時有發(fā)生，為保證樓宇公共安全，禁止電瓶車進入，該產(chǎn)品采用AI智能算法，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過深度學習實現(xiàn)電瓶車檢測功能。 電梯內(nèi)電瓶車檢測商品介紹： 應用場景： 隨著電瓶車越來越受歡迎，電瓶車起火事件也時有發(fā)生。特別當來自：云商店![]()
部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 實驗目標與基本要求 本實驗主要介紹基于AI1型 彈性云服務(wù)器 完成黑白圖像上色應用開發(fā)，通過該實驗了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運行的一般過程和方法。 基本要求： 1. 對業(yè)界主流的深度學習框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。來自：百科![]()
華為企業(yè)人工智能高級開發(fā)者培訓:培訓內(nèi)容 國家名稱縮寫 手機號所屬的國家 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:請求消息 國家碼和地區(qū)碼 解析線路類型:地域線路細分（全球）來自：云商店![]()
IoT邊緣IoTEdge 行業(yè)痛點 · 在自動駕駛大力發(fā)展的時代，智慧交通與道路感知的高效協(xié)同是實現(xiàn)安全自動駕駛的基石。 · 如何讓自動駕駛實時感知復雜的路面情況？ · 如何讓自動駕駛根據(jù)不同場景，迅速計算出相應對策？ · 如何讓自動駕駛車輛針對緊急場景，做到毫秒級的響應？ 服務(wù)優(yōu)勢來自：專題![]()
數(shù)據(jù)本地路由，時序存儲與開放。 智慧交通 面臨挑戰(zhàn) 在自動駕駛大力發(fā)展的時代，智慧交通與車聯(lián)網(wǎng)的高效協(xié)同是實現(xiàn)安全自動駕駛的基石。如何讓自動駕駛車輛實時感知復雜的路面情況？如何讓自動駕駛車輛根據(jù)不同場景，迅速計算出相應對策？如何讓自動駕駛車輛針對緊急場景，做到毫秒級的響應？ 解決方案來自：專題![]()
目前 內(nèi)容審核 包括 內(nèi)容審核-圖像 、 內(nèi)容審核-文本 、 內(nèi)容審核-視頻 。提供了清晰度檢測、扭曲校正、文本內(nèi)容檢測、圖像內(nèi)容檢測和 視頻審核 服務(wù)。 內(nèi)容審核-圖像 圖像內(nèi)容審核，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對圖片內(nèi)容進行檢測，準確識別圖像中的涉政敏感人物、暴恐元素、涉黃內(nèi)容等，幫助業(yè)務(wù)規(guī)避違規(guī)風險。 內(nèi)容審核-文本 文本內(nèi)容審核 ，采用人來自：百科![]()
昇騰AI軟件棧運行管理器介紹 昇騰AI軟件棧運行管理器介紹 時間：2020-08-19 09:45:52 運行管理器是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件任務(wù)流向系統(tǒng)硬件資源的大壩系統(tǒng)閘門，專門為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)分配提供了資源管理通道。昇騰AI處理器通過運行管理器為應用程序提供了存儲（Memory）管理、設(shè)備（De來自：百科![]()
數(shù)據(jù)本地路由，時序存儲與開放。 智慧交通 面臨挑戰(zhàn) 在自動駕駛大力發(fā)展的時代，智慧交通與車聯(lián)網(wǎng)的高效協(xié)同是實現(xiàn)安全自動駕駛的基石。如何讓自動駕駛車輛實時感知復雜的路面情況？如何讓自動駕駛車輛根據(jù)不同場景，迅速計算出相應對策？如何讓自動駕駛車輛針對緊急場景，做到毫秒級的響應？ 解決方案來自：專題![]()
聯(lián)動及編排，多樣化管理。 智慧交通 行業(yè)痛點 在自動駕駛大力發(fā)展的時代，智慧交通與道路感知的高效協(xié)同是實現(xiàn)安全自動駕駛的基石。 如何讓自動駕駛實時感知復雜的路面情況？ 如何讓自動駕駛根據(jù)不同場景，迅速計算出相應對策？ 如何讓自動駕駛車輛針對緊急場景，做到毫秒級的響應？ 這些痛點都是在智慧交通領(lǐng)域亟需解決的。來自：專題
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