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  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去霧 內(nèi)容精選 換一換
  • 類、基于場景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準(zhǔn)確。 圖1 圖像標(biāo)簽 示例圖 名人識別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測,準(zhǔn)確識別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法判斷條形碼圖片為原始拍攝,還是經(jīng)過二次翻拍、打印翻拍等手法二次處理的圖片。利用翻拍識別
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    華為企業(yè)人工智能高級開發(fā)者培訓(xùn):培訓(xùn)內(nèi)容 國家名稱縮寫 手機(jī)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(xì)分(全球)
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  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去霧 相關(guān)內(nèi)容
  • 簽 視頻 OCR 識別視頻中出現(xiàn)的文字內(nèi)容,包括字幕、彈幕、以及部分自然場景文字和藝術(shù)字等 產(chǎn)品優(yōu)勢 識別準(zhǔn)確 采用標(biāo)簽排序?qū)W習(xí)算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,識別精度高,支持實(shí)時(shí)識別與檢測 簡單易用 提供符合RESTful的API訪問接口,使用方便,用戶的業(yè)務(wù)系統(tǒng)可快速集成 層次標(biāo)簽 層
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    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(jìn)行檢測,準(zhǔn)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(fēng)險(xiǎn)。 內(nèi)容審核-文本 文本內(nèi)容審核 ,采用人
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  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去霧 更多內(nèi)容
  • 昇騰AI軟件棧運(yùn)行管理器介紹 昇騰AI軟件棧運(yùn)行管理器介紹 時(shí)間:2020-08-19 09:45:52 運(yùn)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(yùn)行管理器為應(yīng)用程序提供了存儲(Memory)管理、設(shè)備(De
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    本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺對預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練,快速構(gòu)建 人臉識別 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)、模型部署和模型測試; 掌握ModelArts自研分布式訓(xùn)練框架MoXing。 實(shí)驗(yàn)摘要
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    1 分鐘輕松搞定,絕對是讓領(lǐng)導(dǎo)驚喜的響應(yīng)速度。 用石墨文檔移動(dòng)辦公 無懼老板奪命連環(huán) call 02 精準(zhǔn)溝通 到崗辦公第一天,領(lǐng)導(dǎo)叫你對一下活動(dòng)方案,你緊張地抱著電腦去了,伴隨著老板飛快的語速,你像速記員一樣唰唰唰記了一大堆。改完后再次對方案,領(lǐng)導(dǎo)不滿地表示還有這一點(diǎn)和那一
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    、圖像檢測、目標(biāo)監(jiān)測以及智能駕駛等。這一切本質(zhì)都是對圖像數(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
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    更高。 RASR優(yōu)勢: 識別準(zhǔn)確率:采用最新一代 語音識別 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,使識別準(zhǔn)確率顯著提升。 識別速度快:把語言模型,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,使識別速度在業(yè)內(nèi)處領(lǐng)先地位。
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    EI Developer V2.0認(rèn)證的人員 3、希望了解華為AI產(chǎn)品使用、管理和維護(hù)的人員 課程目標(biāo) 完成該項(xiàng)目培訓(xùn)后,您將能夠: 掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論 掌握圖像處理理論和應(yīng)用 掌握語音處理理論和應(yīng)用 掌握自然語言處理理論和應(yīng)用 了解華為AI發(fā)展戰(zhàn)略與全棧全場景解決方案 了解ModelArts概覽
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    華為云計(jì)算 云知識 框架管理器離線模型生成介紹 框架管理器離線模型生成介紹 時(shí)間:2020-08-19 17:00:58 離線模型生成以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例,在深度學(xué)習(xí)框架下構(gòu)造好相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模型,并且訓(xùn)練好原始數(shù)據(jù),再通過離線模型生成器進(jìn)行算子調(diào)度優(yōu)化、權(quán)重?cái)?shù)據(jù)重排和壓縮、內(nèi)存優(yōu)化等,最
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    資源協(xié)調(diào)快-下 大型工程OA管理方案:組織全員內(nèi)外協(xié)同,工程可控、資源協(xié)調(diào)快-上 相關(guān)推薦 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 排序策略:深度網(wǎng)絡(luò)因子分解機(jī)-DeepFM 策略參數(shù)說明:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 排序策略-離線排序模型:AutoGroup GPU Ant8裸金屬服務(wù)器使用Megatron
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    云知識 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)行過程中,任務(wù)調(diào)度器接收來自離線模型執(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
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    險(xiǎn)與釋放審核人力,提升效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢: 1. 多模態(tài)審核:支持同時(shí)對視頻字幕、聲音與畫面多維度智能核查; 2. 準(zhǔn)確率高:采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與海量訓(xùn)練數(shù)據(jù),模型識別準(zhǔn)確率高; 3. 識別速度快:實(shí)時(shí)對視頻進(jìn)行審核,快速識別視頻違規(guī)項(xiàng)。 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)
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    實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶完成基于華為昇騰 彈性云服務(wù)器 的目標(biāo)檢測應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 ① 了解華為昇騰全棧開發(fā)工具M(jìn)indStudio; 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.編寫代碼 4.運(yùn)行并驗(yàn)證 溫馨提示:詳情信息請以實(shí)驗(yàn)頁面:https://lab.huaweicloud
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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(yùn)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(xiàng)目TVM(Tensor Virtual Machine)基礎(chǔ)上擴(kuò)展的,提供了一套Python
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    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:詳情信息請以實(shí)驗(yàn)頁面:https://lab
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    實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 ① 了解華為昇騰全棧開發(fā)工具M(jìn)indStudio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(shí)驗(yàn)摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境 2.配置工程 3.編寫代碼 4.編譯運(yùn)行 5.運(yùn)行Profiling 查看推理性能 溫馨提示:詳情信息請以實(shí)驗(yàn)頁面:https://lab
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    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(shí)驗(yàn) 語音通話 VoiceCall 語音通話(Voice C
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    而且,華為云的 語音交互 服務(wù)SIS在音視頻領(lǐng)域的識別率業(yè)界領(lǐng)先,目前SIS采用最新一代語音識別技術(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,使識別準(zhǔn)確率顯著提升。同時(shí),它把語言模型、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),在工程上進(jìn)行了大量的優(yōu)化,大幅提升解碼速度,識別速度業(yè)內(nèi)領(lǐng)先。另外,華為云語音交
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    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
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