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- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 內(nèi)容精選 換一換
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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。 內(nèi)容審核-文本 文本內(nèi)容審核 ，采用人來自：百科更高。 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)一集成為一個大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時在工程上進(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。來自：百科
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 相關(guān)內(nèi)容
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實時語音識別 、錄音文件識別有如下優(yōu)勢： 識別準(zhǔn)確率高：采用最新一代語音識別技術(shù)，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks，簡稱DNN）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)一集成為一個大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時在工程上進(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)處于領(lǐng)先地位。來自：專題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概覽來自：百科
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 更多內(nèi)容
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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來自：百科![]()
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來自：云商店![]()
險與釋放審核人力，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：實時對視頻進(jìn)行審核，快速識別視頻違規(guī)項。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)來自：百科![]()
產(chǎn)品優(yōu)勢 識別準(zhǔn)確率高：采用最新一代語音識別技術(shù)，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks，簡稱DNN）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)一集成為一個大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時在工程上進(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)處于領(lǐng)先地位。來自：專題![]()
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； 實驗摘要 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：詳情信息請以實驗頁面：https://lab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)器的目標(biāo)檢測應(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； 實驗摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境 2.配置工程 3.編寫代碼 4.運行并驗證 溫馨提示：詳情信息請以實驗頁面：https://lab.huaweicloud來自：百科![]()
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(kuò)展的，提供了一套Python來自：百科![]()
實驗?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![]()
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，它把語言模型、詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個大的神經(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，華為云語音交來自：百科![]()
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![]()
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![]()
華為云計算 云知識 內(nèi)容審核 內(nèi)容審核 時間：2020-10-30 15:37:36 內(nèi)容審核（ Content Moderation ）基于基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實現(xiàn)對圖像、文本、視頻內(nèi)容的智能檢測檢測，可自動進(jìn)行涉黃、廣告、涉政涉暴、涉政敏感人物、違禁品和灌水文本等內(nèi)容的檢測，幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險，大幅降低人工審核成本。來自：百科![]()
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![]()
于場景內(nèi)容或者物體的廣告推薦、媒資管理和融媒體平臺建設(shè)等功能更加直觀。 高識別準(zhǔn)確率 強(qiáng)跨領(lǐng)域泛化性 識別種類豐富 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 靈活易用 響應(yīng)速度快 可靠性高 圖像標(biāo)簽 準(zhǔn)確識別自然圖片中來自：產(chǎn)品![]()
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)。 算子類型及名稱為TBE的重要概念： 算子類型（Type）即算子的type，代表算子的類型，例如卷積算子的類型為Convol來自：百科![]()
模型來提升回歸預(yù)測精度 分類預(yù)測 用于離散值的預(yù)測，如：不同類別或標(biāo)簽；基于任務(wù)理解和模型選擇推薦能力，可自動選擇多個分類模型并基于動態(tài)圖算法進(jìn)行融合，來提升預(yù)測性能 時間序列預(yù)測 利用過去數(shù)據(jù)預(yù)測未來趨勢；可基于時間維度進(jìn)行自動任務(wù)理解和輔助特征工程，來提升時間序列類任務(wù)的精度來自：專題![]()
權(quán)重拷貝到內(nèi)存中；同時還申請運行管理器的模型執(zhí)行句柄、執(zhí)行流和事件等資源，并將執(zhí)行流等資源與對應(yīng)的模型進(jìn)行一一綁定。一個執(zhí)行句柄完成一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算圖的執(zhí)行，一個執(zhí)行句柄下可以有多個執(zhí)行流，不同執(zhí)行流中包含AI Core或AI CPU的計算任務(wù)，一個任務(wù)由AI CPU或AI Co來自：百科
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