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- 神經(jīng)網(wǎng)絡可視化 內(nèi)容精選 換一換
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如何快速登錄數(shù)據(jù)庫，mysql數(shù)據(jù)庫可視化工具是什么？ 云數(shù)據(jù)庫 是一種基于 云計算平臺 的即開即用、穩(wěn)定可靠、彈性伸縮、便捷管理的在線云數(shù)據(jù)庫服務。云數(shù)據(jù)庫支持以下引擎：MySQL、PostgreSQL、SQL Server。 如何快速登錄數(shù)據(jù)庫，mysql數(shù)據(jù)庫可視化工具有哪些？云數(shù)據(jù)庫是一種來自：專題昇騰AI軟件棧邏輯架及功能介紹 昇騰AI軟件棧邏輯架及功能介紹 時間：2020-08-18 17:12:46 昇騰AI軟件?？梢苑譃?span style='color:#C7000B'>神經(jīng)網(wǎng)絡相關軟件模塊、工具鏈以及其它軟件模塊。 1、神經(jīng)網(wǎng)絡軟件主要包含了流程編排器（Matrix），框架管理器（Framework），運行管理器（Runtime）、數(shù)字視覺預處理模塊（Digital來自：百科
- 神經(jīng)網(wǎng)絡可視化 相關內(nèi)容
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時間：2020-08-19 10:07:38 框架管理器協(xié)同TBE為神經(jīng)網(wǎng)絡生成可執(zhí)行的離線模型。在神經(jīng)網(wǎng)絡執(zhí)行之前，框架管理器與昇騰AI處理器緊密結合生成硬件匹配的高性能離線模型，并拉通了流程編排器和運行管理器使得離線模型和昇騰AI處理器進行深度融合。在神經(jīng)網(wǎng)絡執(zhí)行時，框架管理器聯(lián)合了流程編排器、運行管來自：百科
- 神經(jīng)網(wǎng)絡可視化 更多內(nèi)容
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次訓練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡作為訓練模型，即深度學習。深度學習通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出作為下一層的輸入，層層連接構成深度神經(jīng)網(wǎng)絡。 1994年，Yann LeCun發(fā)布了結合反向傳播的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 LeNet， 其來自：百科![]()
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![]()
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![]()
時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡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，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)絡構造中，算子組成了不同應用功能的網(wǎng)絡結構。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)絡提供算子開發(fā)能力，用TBE語言編寫的TBE算子來構建各種神經(jīng)網(wǎng)絡模型。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![]()
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、如何構建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡基礎模型。 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)絡共性技術 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)絡技術，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![]()
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。 內(nèi)容審核-圖像 圖像內(nèi)容審核，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型對圖片內(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)絡軟件任務流向系統(tǒng)硬件資源的大壩系統(tǒng)閘門，專門為神經(jīng)網(wǎng)絡的任務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、設備（De來自：百科![]()
本實驗指導用戶在華為云ModelArts平臺對預置的模型進行重訓練，快速構建 人臉識別 應用。 實驗目標與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法； 掌握基于MXNet構建人臉識別神經(jīng)網(wǎng)絡； 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓練作業(yè)、模型部署和模型測試； 掌握ModelArts自研分布式訓練框架MoXing。 實驗摘要來自：百科
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