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- 神經(jīng)結(jié)構(gòu)搜索 內(nèi)容精選 換一換
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塊，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮著預(yù)處理輔助功能。當(dāng)來自系統(tǒng)內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)的視頻或圖像數(shù)據(jù)進(jìn)入昇騰AI處理器的計算資源中運算之前，由于Davinci架構(gòu)對輸入數(shù)據(jù)有固定的格式要求，如果數(shù)據(jù)未滿足架構(gòu)規(guī)定的輸入格式、分辨率等要求，就需要調(diào)用數(shù)字視覺處理模塊進(jìn)行格式的轉(zhuǎn)換，才可以進(jìn)行后續(xù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算步驟。來自：百科來自：專題
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云日志服務(wù)LTS 06:20 結(jié)構(gòu)化配置 云日志服務(wù)LTS 結(jié)構(gòu)化配置 云日志服務(wù)LTS 03:08 日志搜索 云日志服務(wù)LTS 日志搜索 云日志服務(wù)LTS 05:13 云日志服務(wù)LTS 儀表盤 云日志服務(wù)LTS 06:20 云日志服務(wù)LTS 結(jié)構(gòu)化配置 云日志服務(wù)LTS 03:08來自：專題視頻監(jiān)控 視頻檢測 人工智能 機(jī)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(jìn)入，該產(chǎn)品采用AI智能算法，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過深度學(xué)習(xí)實現(xiàn)電瓶車檢測功能。 電梯內(nèi)電瓶車檢測商品介紹： 應(yīng)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。特別來自：云商店
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Array of objects 搜索字段，key為要匹配的字段，如resource_name、resource_id等。value為匹配的值。多個matches的key不允許重復(fù)。不允許為空列表，但可以不傳遞參數(shù)。 詳情請參見表6。 表2 tags字段數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)說明 參數(shù) 是否必選 參數(shù)類型來自：百科![]()
發(fā)方面的作用，以滿足日益增長的人才需求。 代碼大模型起源于深度學(xué)習(xí)與自然語言處理技術(shù)的交叉發(fā)展，其核心理念是通過大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)與復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)對代碼邏輯、語法的智能理解與生成。自誕生之日起，代碼大模型在軟件研發(fā)領(lǐng)域取得了舉世矚目的成就。其優(yōu)勢在于能夠減輕開發(fā)者的編程負(fù)擔(dān)來自：百科![]()
Recognition）提供多維度的視頻分析算法，支持對視頻中人、車、物、行為的多目標(biāo)檢測、識別、分析等能力，在多種場景下準(zhǔn)確高效地輸出視頻結(jié)構(gòu)化信息，為用戶構(gòu)建強(qiáng)大、全面、便捷的視頻內(nèi)容分析能力。 當(dāng)前視頻內(nèi)容分析提供了以下功能： 暴力分揀識別VSI：暴力分揀識別（Violent來自：百科![]()
objects 否 搜索字段，key為要匹配的字段，當(dāng)前僅支持resource_name。value為匹配的值。此字段為固定字典值。 表3 tag字段數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)說明 名稱 是否必選 參數(shù)類型 說明 key 是 String 鍵。最大長度128個unicode字符。 key不能為空。(搜索時不對此參數(shù)做校驗)來自：百科![]()
查等場景。API Explorer提供以下功能： API在線搜索 1.API Explorer支持全局搜索產(chǎn)品或API 2.API Explorer支持按產(chǎn)品搜索API 3.API Explorer支持快速查看最近搜索/使用的產(chǎn)品或API 4.API Explorer支持關(guān)注常用產(chǎn)品API來自：百科![]()
成圖像的裁剪與縮放。 上圖展示了一種典型改變圖像尺寸的裁剪和補(bǔ)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(jìn)行補(bǔ)零操作，在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算過程中保留邊緣的特征信息。補(bǔ)零操作需要用到上、下、左、右四個填充尺寸，在補(bǔ)零區(qū)域中進(jìn)行圖像邊緣擴(kuò)充，最后得到可以直接計算的補(bǔ)零后圖像。來自：百科![]()
通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解： 1、如何構(gòu)建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型。 2、如何學(xué)習(xí)顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構(gòu)建弱監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，并進(jìn)而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1章 什么是開放環(huán)境的自適應(yīng)感知 第2章 面向識別與理解的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共性技術(shù) 第3章 通用視覺基元屬性感知來自：百科![]()
objects 否 搜索字段，key為要匹配的字段，當(dāng)前僅支持resource_name。value為匹配的值。此字段為固定字典值。 表3 tag字段數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)說明 名稱 是否必選 參數(shù)類型 說明 key 是 String 鍵。最大長度128個unicode字符。 key不能為空。(搜索時不對此參數(shù)做校驗)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(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處理器通過運行管理器為應(yīng)用程序提供了存儲（Memory）管理、設(shè)備（D來自：百科![]()
并部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實驗主要介紹基于AI1型 彈性云服務(wù)器 完成黑白圖像上色應(yīng)用開發(fā)，通過該實驗了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(xué)習(xí)框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。來自：百科![]()
分類、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。利用翻拍識來自：百科![]()
of match objects 模糊搜索字段，詳情請見表 match字段數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)說明。 表3 Tag字段數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)說明 參數(shù) 是否必選 參數(shù)類型 描述 key 是 String 資源標(biāo)簽鍵。最大長度127個unicode字符。key不能為空。（搜索時不對此參數(shù)做校驗）。最多為10個，不能為空或者空字符串。且不能重復(fù)。來自：百科![]()
訓(xùn)練語言模型的熱潮。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、理解語言模型和神經(jīng)語言模型。 2、了解主流預(yù)訓(xùn)練語言模型及之間的關(guān)系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語言模型 第3章 什么是神經(jīng)語言模型 第4章 主流預(yù)訓(xùn)練語言模型介紹 第5章 華為在預(yù)訓(xùn)練語言模型領(lǐng)域的工作來自：百科![]()
Explorer 1、API在線搜索華為云API Explorer的API在線搜索功能，可幫助開發(fā)者快速檢索，支持開發(fā)者基于API Explorer全局搜索云產(chǎn)品服務(wù)或API，同時支持開發(fā)者按產(chǎn)品搜索API。開發(fā)者在登錄后，也可通過API Explorer門戶快速查看最近搜索/使用的產(chǎn)品或API。開發(fā)者也可在API來自：百科![]()
隊列機(jī)制。 幫助文檔 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB隊列機(jī)制 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 隊列機(jī)制 什么是隊列？ 隊列是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它具有先進(jìn)先出的特點，是一種應(yīng)用很廣泛的結(jié)構(gòu)。 隊列是一種特殊的 線性表 ，特殊之處在于它只允許在表的前端（front）進(jìn)行刪除操作，而在表的后端（rear）進(jìn)來自：專題![]()
視頻處理：圖片自動分類識別、圖片搜索、視頻轉(zhuǎn)碼、實時渲染、互聯(lián)網(wǎng)直播和AR/VR等視頻應(yīng)用，需要大量的實時計算能力，普通的云服務(wù)器難以滿足性能需求，F(xiàn)PGA云服務(wù)器可以提供高性價比的視頻解決方案，是視頻類場景的理想選擇。 機(jī)器學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計算資源，其中訓(xùn)練過來自：百科![]()
有知識地圖的能力，將原本分散的文檔形成結(jié)構(gòu)化的知識體系，提升知識的利用價值。 云谷協(xié)同辦公軟件還提供智能化的搜索能力，面向整個企業(yè)業(yè)務(wù)過程的搜索引擎可以解決各種查詢問題。它支持關(guān)鍵詞搜索、模糊搜索、文件內(nèi)容和附件的搜索、標(biāo)簽化搜索、熱點搜索等功能。此外，軟件還可以進(jìn)行知識需求、價來自：專題
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