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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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違規(guī)處理：賬號僅限于參賽者本人使用，禁止參賽者使用多賬號參賽。 大賽官方交流請至論壇交流區(qū)。本次大賽設(shè)有邀請激勵獎，詳情見獎項說明本次大賽設(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】 大賽交流答疑請務(wù)必加入QQ群，群里會不定時公布賽事重要信息、獲獎名單、直播信息等內(nèi)容。 QQ群號：785929189來自：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.動作識別 基于對視頻的前后幀信息、光流運動信息分析、場景內(nèi)容信息識別等分析，檢測和識別視頻動作 優(yōu)勢 多模態(tài)識別 綜合圖像、光流、聲音等信息，識別動作更準(zhǔn)確 識別準(zhǔn)確 采用3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，動作識別準(zhǔn)確度高 對復(fù)雜場景魯棒性強 對不同天氣條件、不同的攝像頭角度等復(fù)雜場景的視頻動作識別具有良好的魯棒性來自：百科云等企業(yè)的合作，旨在培養(yǎng)具備新時代軟件研發(fā)技能的優(yōu)秀人才，為行業(yè)發(fā)展提供源源不斷的動力。 面對日新月異的技術(shù)發(fā)展，我們應(yīng)當(dāng)擁抱變革，主動學(xué)習(xí)和掌握先進的技術(shù)與工具，華為云智能編程助手CodeArts Snap的成功實踐，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，為全球軟件來自：百科
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和深度學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
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業(yè)數(shù)字神經(jīng)系統(tǒng)。通過梳理打造 18 個業(yè)務(wù)模塊、規(guī)范 189 條工作流，實現(xiàn)信息和數(shù)據(jù)的快速傳遞和檢核、業(yè)務(wù)和管理有效運作和協(xié)同執(zhí)行，并在集團層面將戰(zhàn)略任務(wù)、計劃和業(yè)務(wù)執(zhí)行系統(tǒng)進行打通，而構(gòu)建相互連通、相互稽核的有效的管理閉環(huán)。 （1）搭建營銷體系 服裝行業(yè)直營由于采用和傳統(tǒng)百貨來自：云商店![]()
基于對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 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)字等來自：產(chǎn)品![]()
種開發(fā)方式和GPU上利用CUDA C++的方式相似，可以實現(xiàn)更多功能的算子，靈活編寫各種網(wǎng)絡(luò)模型。編寫完成的算子會交給編譯器進行編譯，最終執(zhí)行在AI Core或AI CPU上發(fā)揮出芯片的加速能力。 3、在合適的場景下，TBE提供的算子融合能力會促進算子性能的提升，讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子可來自：百科![]()
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Scheduler，TS）等功能模塊，主要用來完成神經(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)實現(xiàn)過程提供了輔助便利。 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、計算流和控制流。昇騰AI軟件棧主要分為4個層次和一個輔助工具鏈。4個層次分別為L3應(yīng)來自：百科![]()
Character Recognition）用于識別視頻中出現(xiàn)的中英文字、繁簡體文字、數(shù)字等內(nèi)容，包括字幕、彈幕，以及部分自然場景文字、豎直文字和藝術(shù)字。通過自動分析視頻中出現(xiàn)的文字內(nèi)容，可以識別并提取違規(guī)或者關(guān)鍵信息。 視頻人物分析VCA：視頻人物分析（Video Celebrity來自：百科![]()
以及代碼生成（CodeGen）模塊。 TBE算子開發(fā)分為計算邏輯編寫和調(diào)度開發(fā)，其中特定域語言模塊提供了算子計算邏輯的編寫接口，直接基于特定域語言編寫算子的計算過程和調(diào)度過程。算子計算過程描述指明算子的計算方法和步驟，而調(diào)度過程描述完成數(shù)據(jù)切塊和數(shù)據(jù)流向的規(guī)劃。算子每次計算都按照來自：百科![]()
2、根據(jù)具體數(shù)據(jù)的格式，預(yù)處理引擎通過DVPP提供的編程接口來完成參數(shù)配置和數(shù)據(jù)傳輸。 3、編程接口啟動后，DVPP將配置參數(shù)和原始數(shù)據(jù)傳遞給驅(qū)動程序，由DVPP驅(qū)動調(diào)用PNG或JPEG解碼模塊進行初始化和任務(wù)下發(fā)。 4、DVPP專用硬件中的PNG或JPEG解碼模塊啟動實際操作來完成圖片的解碼，得到Y(jié)UV來自：百科![]()
、加載和執(zhí)行，聚集了流程編排器、數(shù)字視覺預(yù)處理模塊、張量加速引擎、框架管理器、運行管理器和任務(wù)調(diào)度器等功能塊形成了一個完整的功能集群。 流程編排器負責(zé)完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在昇騰AI處理器上的落地與實現(xiàn)，統(tǒng)籌了整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生效的過程。 數(shù)字視覺預(yù)處理模塊在輸入之前進行一次數(shù)據(jù)處理和修飾，來滿足計算的格式需求。來自：百科![]()
產(chǎn)品優(yōu)勢 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，基于場景準(zhǔn)確獲取到視頻場景中信息豐富的關(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，分析時間短。來自：百科![]()
Recognition），是指利用計算機對圖像進行分析和理解，以識別各種不同模式的目標(biāo)和對象的技術(shù)，包括 圖像標(biāo)簽 ，名人識別等。 圖像識別 以開放API（Application Programming Interface，應(yīng)用程序編程接口）的方式提供給用戶，用戶通過實時訪問和調(diào)用API獲取推理結(jié)果，幫助用戶來自：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(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(luò)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![]()
別速度在業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位。 多種識別模式 支持多種實時語音轉(zhuǎn)寫模式，如流式識別、連續(xù)識別和實時識別模式，靈活適應(yīng)不同應(yīng)用場景。 定制化服務(wù) 可定制特定垂直領(lǐng)域的語言層模型，可識別更多專有詞匯和行業(yè)術(shù)語，進一步提高識別準(zhǔn)確率。 語音識別 語音識別服務(wù)可以實現(xiàn)1分鐘以內(nèi)、不超過4MB來自：百科![]()
圖像識別（ Image Recognition ），基于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)，利用計算機對圖像進行分析和理解，以識別各種不同模式的目標(biāo)和對象的技術(shù)?；?span style='color:#C7000B'>深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識別圖像中的視覺內(nèi)容，提供多種物體、場景和概念標(biāo)簽，具備目標(biāo)檢測和屬性識別等能力，幫助客戶準(zhǔn)確識別和理解圖像內(nèi)容，打造智能化業(yè)務(wù)系統(tǒng)，提升業(yè)務(wù)效率。來自：百科![]()
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。 2. 具備一定的C++、Shell、Python腳本開發(fā)能力。來自：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)算法定義與機器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗證等概念。 課程大綱 1. 機器學(xué)習(xí)算法 2. 機器學(xué)習(xí)的分類 3. 機器學(xué)習(xí)的整體流程來自：百科
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