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- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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機(jī)器翻譯 (Machine Translation)致力于為企業(yè)和個(gè)人提供不同語(yǔ)種間快速翻譯能力，通過(guò)API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語(yǔ)言文本到目標(biāo)語(yǔ)言文本的自動(dòng)翻譯 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 算法領(lǐng)先 基于先進(jìn)的Transformer架構(gòu)對(duì)算法模型進(jìn)行深度優(yōu)化，機(jī)器翻譯效果和速度業(yè)界領(lǐng)先 數(shù)據(jù)支持 專業(yè)譯員團(tuán)隊(duì)支撐模型訓(xùn)練，20年積累的高質(zhì)量翻譯語(yǔ)料庫(kù)來(lái)自：百科違規(guī)處理：賬號(hào)僅限于參賽者本人使用，禁止參賽者使用多賬號(hào)參賽。 大賽官方交流請(qǐng)至論壇交流區(qū)。本次大賽設(shè)有邀請(qǐng)激勵(lì)獎(jiǎng)，詳情見(jiàn)獎(jiǎng)項(xiàng)說(shuō)明本次大賽設(shè)立QQ交流群，用于發(fā)布賽事信息和選手間溝通交流。 【賽事交流】 大賽交流答疑請(qǐng)務(wù)必加入QQ群，群里會(huì)不定時(shí)公布賽事重要信息、獲獎(jiǎng)名單、直播信息等內(nèi)容。 QQ群號(hào)：785929189來(lái)自：百科
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和深度學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
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支持邊緣接入與處理，大幅降低業(yè)務(wù)接入成本 3.動(dòng)作識(shí)別 基于對(duì)視頻的前后幀信息、光流運(yùn)動(dòng)信息分析、場(chǎng)景內(nèi)容信息識(shí)別等分析，檢測(cè)和識(shí)別視頻動(dòng)作 優(yōu)勢(shì) 多模態(tài)識(shí)別 綜合圖像、光流、聲音等信息，識(shí)別動(dòng)作更準(zhǔn)確 識(shí)別準(zhǔn)確 采用3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，動(dòng)作識(shí)別準(zhǔn)確度高 對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景魯棒性強(qiáng) 對(duì)不同天氣條件、不同的攝像頭角度等復(fù)雜場(chǎng)景的視頻動(dòng)作識(shí)別具有良好的魯棒性來(lái)自：百科云等企業(yè)的合作，旨在培養(yǎng)具備新時(shí)代軟件研發(fā)技能的優(yōu)秀人才，為行業(yè)發(fā)展提供源源不斷的動(dòng)力。 面對(duì)日新月異的技術(shù)發(fā)展，我們應(yīng)當(dāng)擁抱變革，主動(dòng)學(xué)習(xí)和掌握先進(jìn)的技術(shù)與工具，華為云智能編程助手CodeArts Snap的成功實(shí)踐，再次證明了華為在人工智能與軟件研發(fā)領(lǐng)域的領(lǐng)先地位，為全球軟件來(lái)自：百科
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面向未來(lái)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)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者，致力于讓云無(wú)處不在，讓智能無(wú)所不及，共建智能世界云底座。 華為云官網(wǎng)立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [ 免費(fèi)體驗(yàn)中心 ]免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅免費(fèi)來(lái)自：百科![]()
業(yè)數(shù)字神經(jīng)系統(tǒng)。通過(guò)梳理打造 18 個(gè)業(yè)務(wù)模塊、規(guī)范 189 條工作流，實(shí)現(xiàn)信息和數(shù)據(jù)的快速傳遞和檢核、業(yè)務(wù)和管理有效運(yùn)作和協(xié)同執(zhí)行，并在集團(tuán)層面將戰(zhàn)略任務(wù)、計(jì)劃和業(yè)務(wù)執(zhí)行系統(tǒng)進(jìn)行打通，而構(gòu)建相互連通、相互稽核的有效的管理閉環(huán)。 （1）搭建營(yíng)銷體系 服裝行業(yè)直營(yíng)由于采用和傳統(tǒng)百貨來(lái)自：云商店![]()
基于對(duì)視頻中的人物信息的分析，輸出準(zhǔn)確的人物標(biāo)簽 視頻 OCR 識(shí)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(chǎng)景文字和藝術(shù)字等 識(shí)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(chǎng)景文字和藝術(shù)字等來(lái)自：產(chǎn)品![]()
種開(kāi)發(fā)方式和GPU上利用CUDA C++的方式相似，可以實(shí)現(xiàn)更多功能的算子，靈活編寫各種網(wǎng)絡(luò)模型。編寫完成的算子會(huì)交給編譯器進(jìn)行編譯，最終執(zhí)行在AI Core或AI CPU上發(fā)揮出芯片的加速能力。 3、在合適的場(chǎng)景下，TBE提供的算子融合能力會(huì)促進(jìn)算子性能的提升，讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子可來(lái)自：百科![]()
Scheduler，TS）等功能模塊，主要用來(lái)完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的生成、加載和執(zhí)行等功能。 2、工具鏈主要為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)過(guò)程提供了輔助便利。 如圖所示，這些主要組成部分在軟件棧中功能和作用相互依賴，承載著數(shù)據(jù)流、計(jì)算流和控制流。昇騰AI軟件棧主要分為4個(gè)層次和一個(gè)輔助工具鏈。4個(gè)層次分別為L(zhǎng)3應(yīng)來(lái)自：百科![]()
Character Recognition）用于識(shí)別視頻中出現(xiàn)的中英文字、繁簡(jiǎn)體文字、數(shù)字等內(nèi)容，包括字幕、彈幕，以及部分自然場(chǎng)景文字、豎直文字和藝術(shù)字。通過(guò)自動(dòng)分析視頻中出現(xiàn)的文字內(nèi)容，可以識(shí)別并提取違規(guī)或者關(guān)鍵信息。 視頻人物分析VCA：視頻人物分析（Video Celebrity來(lái)自：百科![]()
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以及代碼生成（CodeGen）模塊。 TBE算子開(kāi)發(fā)分為計(jì)算邏輯編寫和調(diào)度開(kāi)發(fā)，其中特定域語(yǔ)言模塊提供了算子計(jì)算邏輯的編寫接口，直接基于特定域語(yǔ)言編寫算子的計(jì)算過(guò)程和調(diào)度過(guò)程。算子計(jì)算過(guò)程描述指明算子的計(jì)算方法和步驟，而調(diào)度過(guò)程描述完成數(shù)據(jù)切塊和數(shù)據(jù)流向的規(guī)劃。算子每次計(jì)算都按照來(lái)自：百科![]()
2、根據(jù)具體數(shù)據(jù)的格式，預(yù)處理引擎通過(guò)DVPP提供的編程接口來(lái)完成參數(shù)配置和數(shù)據(jù)傳輸。 3、編程接口啟動(dòng)后，DVPP將配置參數(shù)和原始數(shù)據(jù)傳遞給驅(qū)動(dòng)程序，由DVPP驅(qū)動(dòng)調(diào)用PNG或JPEG解碼模塊進(jìn)行初始化和任務(wù)下發(fā)。 4、DVPP專用硬件中的PNG或JPEG解碼模塊啟動(dòng)實(shí)際操作來(lái)完成圖片的解碼，得到Y(jié)UV來(lái)自：百科![]()
產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 準(zhǔn)確拆分，采用深度卷積網(wǎng)絡(luò)與海量視頻數(shù)據(jù)訓(xùn)練、分析，精確拆分、提取不同主題的片段。 準(zhǔn)確提取關(guān)鍵幀，使用光流等技術(shù)，結(jié)合時(shí)域特性，基于內(nèi)容理解和結(jié)構(gòu)分析，準(zhǔn)確提取關(guān)鍵幀。 穩(wěn)定高效，基于場(chǎng)景準(zhǔn)確獲取到視頻場(chǎng)景中信息豐富的關(guān)鍵圖像幀；適用于多種視頻編碼和視頻格式，功能穩(wěn)定高效，分析時(shí)間短。來(lái)自：百科![]()
、加載和執(zhí)行，聚集了流程編排器、數(shù)字視覺(jué)預(yù)處理模塊、張量加速引擎、框架管理器、運(yùn)行管理器和任務(wù)調(diào)度器等功能塊形成了一個(gè)完整的功能集群。 流程編排器負(fù)責(zé)完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在昇騰AI處理器上的落地與實(shí)現(xiàn)，統(tǒng)籌了整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生效的過(guò)程。 數(shù)字視覺(jué)預(yù)處理模塊在輸入之前進(jìn)行一次數(shù)據(jù)處理和修飾，來(lái)滿足計(jì)算的格式需求。來(lái)自：百科![]()
Recognition），是指利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析和理解，以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)象的技術(shù)，包括 圖像標(biāo)簽 ，名人識(shí)別等。 圖像識(shí)別 以開(kāi)放API（Application Programming Interface，應(yīng)用程序編程接口）的方式提供給用戶，用戶通過(guò)實(shí)時(shí)訪問(wèn)和調(diào)用API獲取推理結(jié)果，幫助用戶來(lái)自：百科![]()
Engine）提供了昇騰AI處理器自定義算子開(kāi)發(fā)能力，通過(guò)TBE提供的API和自定義算子編程開(kāi)發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開(kāi)發(fā)。 TBE的重要概念之一為NPU，即Neural-network Processing Unit，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器。 在維基百科中，NPU這個(gè)詞條被直接指向了“人工智能加速器”，釋義是這樣的：來(lái)自：百科![]()
別速度在業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位。 多種識(shí)別模式 支持多種實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫模式，如流式識(shí)別、連續(xù)識(shí)別和實(shí)時(shí)識(shí)別模式，靈活適應(yīng)不同應(yīng)用場(chǎng)景。 定制化服務(wù) 可定制特定垂直領(lǐng)域的語(yǔ)言層模型，可識(shí)別更多專有詞匯和行業(yè)術(shù)語(yǔ)，進(jìn)一步提高識(shí)別準(zhǔn)確率。 語(yǔ)音識(shí)別 語(yǔ)音識(shí)別服務(wù)可以實(shí)現(xiàn)1分鐘以內(nèi)、不超過(guò)4MB來(lái)自：百科![]()
圖像識(shí)別（ Image Recognition ），基于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)，利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析和理解，以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)象的技術(shù)?；?span style='color:#C7000B'>深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺(jué)內(nèi)容，提供多種物體、場(chǎng)景和概念標(biāo)簽，具備目標(biāo)檢測(cè)和屬性識(shí)別等能力，幫助客戶準(zhǔn)確識(shí)別和理解圖像內(nèi)容，打造智能化業(yè)務(wù)系統(tǒng)，提升業(yè)務(wù)效率。來(lái)自：百科![]()
實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實(shí)驗(yàn)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(kāi)發(fā)，通過(guò)該實(shí)驗(yàn)了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運(yùn)行的一般過(guò)程和方法。 基本要求： 1. 對(duì)業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。 2. 具備一定的C++、Shell、Python腳本開(kāi)發(fā)能力。來(lái)自：百科![]()
需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來(lái)自：百科
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