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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，即張量加速引擎，是一款華為自研的算子開發(fā)工具，用于開發(fā)能夠運行在NPU（Neural-network Processing Unit：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）上的TBE算子，該工具是在業(yè)界著名的開源項目TVM（Tensor Virtual Machine）基礎(chǔ)上擴展的，提供了一套Python來自：百科實驗指導(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。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 1.了解華為昇騰全棧開發(fā)工具Mind 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； 實驗摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境 2.配置工程 3.關(guān)鍵代碼補充 4.編譯并查看結(jié)果 溫馨提示：詳情信息請以實驗頁面：https://lab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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路網(wǎng)數(shù)字化（DRIS）：基于車路協(xié)同能力，包含邊緣感知服務(wù)和車路協(xié)同平臺，擁有“感-聯(lián)-算-控”4大核心能力，涵蓋城市、高速、示范區(qū)三大應(yīng)用場景，使能智慧交通管理和自動駕駛。本課程主要介紹什么是路網(wǎng)數(shù)字化、智能交通產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢及華為車路協(xié)同解決方案架構(gòu)和主要價值及應(yīng)用場景。 目標(biāo)學(xué)員 開發(fā)者、華為云用戶等來自：百科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(fù)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(yīng)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(yīng)？ 服務(wù)優(yōu)勢來自：專題
- 自動駕駛神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 更多內(nèi)容
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實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 ① 了解華為昇騰全棧開發(fā)工具MindStudio及其離線模型轉(zhuǎn)換功能； ② 了解如何使用ACL開發(fā)基于華為昇騰處理器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理應(yīng)用 實驗摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境 2.配置工程 3.編寫代碼 4.編譯運行 5.運行Profiling 查看推理性能 溫馨提示：詳情信息請以實驗頁面：https://lab來自：百科![]()
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(fù)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(yīng)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(yīng)？ 服務(wù)優(yōu)勢來自：專題![]()
IoT邊緣IoTEdge 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(fù)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(yīng)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(yīng)？ 服務(wù)優(yōu)勢來自：專題![]()
課程目標(biāo) 掌握語音處理理論和應(yīng)用，具有語音處理的相關(guān)編程和云上應(yīng)用能力。 課程大綱 第1章 語言處理介紹 第2章 傳統(tǒng)語音模型 第3章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語音模型 第4章 高級語音模型 第5章 技術(shù)前沿與未來展望 第6章 語音處理實驗 語音通話 VoiceCall 語音通話（Voice C來自：百科![]()
less的多形粒度。 3.設(shè)計仿真、大數(shù)據(jù)、 視頻直播 等業(yè)務(wù)場景需要的是算力加速、存儲加速、網(wǎng)絡(luò)加速的多維加速。 4.無人勘察、智慧園區(qū)、自動駕駛等業(yè)務(wù)場景需要的是終端、邊緣、云端的多級調(diào)度。 可以看到，多元新架構(gòu)，才能實現(xiàn)新體驗，新業(yè)務(wù)，新產(chǎn)業(yè)的落地。 遷移方案設(shè)計 云上資源的發(fā)放和測試來自：百科![]()
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產(chǎn)品優(yōu)勢 全球可達：企業(yè)級全球服務(wù)可達的車聯(lián)網(wǎng)服務(wù) 強大的數(shù)據(jù)分析：車輛預(yù)測性維護、新能源三電分析等 智能交通演進：整合道路感知能力向自動駕駛和智能交通演進 應(yīng)用場景 車輛接入管理服務(wù)： 提供安全可靠的車輛及設(shè)備接入能力 提供車輛及設(shè)備的全生命周期管理能力 提供包括E-Call來自：百科![]()
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(fù)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(yīng)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(yīng)？ 服務(wù)優(yōu)勢來自：專題![]()
IoT邊緣IoTEdge 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(fù)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(yīng)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(yīng)？ 服務(wù)優(yōu)勢來自：專題![]()
TBE（Tensor Boost 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(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開發(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描述符）是對輸入數(shù)據(jù)與來自：百科![]()
ne，即張量加速引擎，是一款華為自研的算子開發(fā)工具，用于開發(fā)能夠運行在NPU（Neural-networkProcessingUnit：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）上的TBE算子，該工具是在業(yè)界著名的開源項目TVM（TensorVirtualMachine）基礎(chǔ)上擴展的，提供了一套Pytho來自：百科![]()
目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標(biāo) 通過對教材的解讀+實戰(zhàn)演示，使學(xué)員學(xué)會使用TBE算子開發(fā)工具開發(fā)出能夠在昇騰AI處理器上運行的的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子。 課程大綱 第1章 TBE自定義算子開發(fā)與驗證實戰(zhàn) 華為云 面向未來的智能世界，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)鍵是以云來自：百科![]()
IoT邊緣IoTEdge 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(fù)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(yīng)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(yīng)？ 服務(wù)優(yōu)勢來自：專題![]()
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好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 通過本實驗將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的語音識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且熟悉整個處理流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測等環(huán)節(jié)。 實驗摘要 實驗準(zhǔn)備：登錄華為云賬號 1. OBS 準(zhǔn)備 2.ModelArts應(yīng)用來自：百科![]()
。 業(yè)務(wù)快速創(chuàng)新 推出六大服務(wù)套件，使能TSP快速開發(fā)新業(yè)務(wù)，提升開發(fā)效率，快速上線業(yè)務(wù)。 未來演進 支持新能源車的接入，支持向V2X，自動駕駛演進。 智能網(wǎng)聯(lián)架構(gòu) 華為云IoT車聯(lián)網(wǎng)平臺利用車聯(lián)網(wǎng)和無線通信技術(shù)，實時掌握車輛及設(shè)備的狀態(tài)、位置以及其他運行數(shù)據(jù)，同時可從車企生產(chǎn)和來自：百科
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