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本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺(tái)對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練,快速構(gòu)建 人臉識(shí)別 應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法; 掌握基于MXNet構(gòu)建人臉識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)、模型部署和模型測(cè)試; 掌握ModelArts自研分布式訓(xùn)練框架MoXing。 實(shí)驗(yàn)摘要來(lái)自:百科IoT邊緣IoTEdge 智慧交通 行業(yè)痛點(diǎn) · 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(chǎng)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(chǎng)景,做到毫秒級(jí)的響應(yīng)? 服務(wù)優(yōu)勢(shì)來(lái)自:專題
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、智慧園區(qū)、能源電力等。 智慧交通 面臨挑戰(zhàn) 在自動(dòng)駕駛大力發(fā)展的時(shí)代,智慧交通與車聯(lián)網(wǎng)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)駕駛車輛實(shí)時(shí)感知復(fù)雜的路面情況?如何讓自動(dòng)駕駛車輛根據(jù)不同場(chǎng)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(chǎng)景,做到毫秒級(jí)的響應(yīng)? 解決方案來(lái)自:專題、圖像檢測(cè)、目標(biāo)監(jiān)測(cè)以及智能駕駛等。這一切本質(zhì)都是對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,本課程就圖像處理理論及相應(yīng)技術(shù)做了介紹,包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),學(xué)習(xí)時(shí)注意兩者的區(qū)別。 目標(biāo)學(xué)員 1、希望成為企業(yè)AI工程師的人員 2、希望獲得HCIP-AI EI Developer V2.0認(rèn)證的人員來(lái)自:百科
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更高。 RASR優(yōu)勢(shì): 識(shí)別準(zhǔn)確率:采用最新一代 語(yǔ)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(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)處領(lǐng)先地位。來(lái)自:百科
Engine,NAIE)將AI引入網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域,解決網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)類、重復(fù)性、復(fù)雜類等問(wèn)題,提升網(wǎng)絡(luò)資源利用率、運(yùn)維效率、能源效率和業(yè)務(wù)體驗(yàn),使能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò) 技術(shù)優(yōu)勢(shì) 資源利用率提升 引入AI預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)流量,根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)資源的均衡管理,提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率 運(yùn)維效率提升 引入AI,壓來(lái)自:百科
利于系統(tǒng)之間的聯(lián)動(dòng)。 在管理園區(qū)的這家企業(yè)苦惱的同時(shí),園區(qū)內(nèi)有家車企也遇到了一個(gè)難題。這家企業(yè)生產(chǎn)基于物聯(lián)網(wǎng)的自動(dòng)駕駛汽車,車輛通過(guò)車載系統(tǒng)和 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 交互獲取自動(dòng)駕駛的指示??刂葡到y(tǒng)的開(kāi)發(fā)很順利,但有一個(gè)問(wèn)題無(wú)論如何都解決不了:路上的網(wǎng)絡(luò)信號(hào)太不穩(wěn)定了,若到了信號(hào)差的地方或者遇來(lái)自:百科
張小儉在華為的第一個(gè)項(xiàng)目是華為云IoT 路網(wǎng)數(shù)字化服務(wù) 。通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),打造出一張全息的數(shù)字路網(wǎng),實(shí)現(xiàn)全天候、全場(chǎng)景、全域融合的道路實(shí)時(shí)感知,提升駕駛安全和道路通行效率,助力自動(dòng)駕駛規(guī)?;逃?。 在這個(gè)服務(wù)開(kāi)發(fā)中,張小儉負(fù)責(zé)平臺(tái)發(fā)送模塊的設(shè)計(jì)。當(dāng)車輛發(fā)生碰撞時(shí),平臺(tái)實(shí)時(shí)感知交通事件,并在百毫秒級(jí)超低時(shí)延內(nèi)響應(yīng),向周圍車輛推送預(yù)警,同時(shí)發(fā)送救援信息。來(lái)自:百科
云知識(shí) 任務(wù)調(diào)度器調(diào)度流程介紹 任務(wù)調(diào)度器調(diào)度流程介紹 時(shí)間:2020-08-19 09:58:46 昇騰AI軟件棧任務(wù)調(diào)度器調(diào)度流程在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離線模型執(zhí)行過(guò)程中,任務(wù)調(diào)度器接收來(lái)自離線模型執(zhí)行器的具體執(zhí)行任務(wù),這些任務(wù)之間存在依賴關(guān)系,需要先解除依賴關(guān)系,再進(jìn)行任務(wù)調(diào)度等步驟,最后根據(jù)具體的任務(wù)類型分發(fā)給AI來(lái)自:百科
時(shí)間:2020-12-02 11:21:12 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景,檢測(cè)道路上人和車的位置。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過(guò)實(shí)操最終得到AI成功識(shí)別人車的結(jié)果。 實(shí)驗(yàn)摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境 2.創(chuàng)建 OBS 桶和目錄來(lái)自:百科
查詢較傳統(tǒng)引擎提升數(shù)倍。 IoT數(shù)倉(cāng)的技術(shù)特點(diǎn) 海量數(shù)據(jù)寫(xiě)入能力 在自動(dòng)駕駛汽車監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)每秒只采集5種測(cè)量數(shù)據(jù)(速度、溫度、發(fā)動(dòng)機(jī)功率、方向、坐標(biāo)),1000W量汽車每秒中將會(huì)有5000W的TPS。 在自動(dòng)駕駛汽車監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)每秒只采集5種測(cè)量數(shù)據(jù)(速度、溫度、發(fā)動(dòng)機(jī)功率、方向、來(lái)自:專題
實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶完成基于華為昇騰 彈性云服務(wù)器 的圖像分類應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 1.了解華為昇騰全棧開(kāi)發(fā)工具M(jìn)ind Studio; 2.了解如何利用華為昇騰處理器加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理應(yīng)用; 實(shí)驗(yàn)摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境 2.配置工程 3.關(guān)鍵代碼補(bǔ)充 4.編譯并查看結(jié)果 溫馨提示:詳情信息請(qǐng)以實(shí)驗(yàn)頁(yè)面:https://lab來(lái)自:百科
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