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  • 兩個深度學習模型合成一個 內(nèi)容精選 換一換
  • 絡(luò)的優(yōu)化開辟一條獨特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應用場景 1、一般情況下,通過深度學習框架中的標準算子實現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)通過GPU或者其它類型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片做過訓練。如果將這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型繼續(xù)運行在昇騰AI處理器上時,希望盡量在不改變原始代碼的前提下,在昇騰AI處理器上能
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    間點進行自動拼接 視頻截圖:截取 OBS 中視頻文件指定時間的JPG格式圖像。支持單張截圖、多張截圖、平均截圖 視頻合成:對OBS中指定的兩個視頻文件按照一定規(guī)則進行合成 雪碧圖:截取一系列圖片生成雪碧圖,通過一次請求獲取多張圖片的信息,大幅降低圖片請求數(shù)量,提高客戶端性能 音量檢測
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  • 兩個深度學習模型合成一個 相關(guān)內(nèi)容
  • 音交互功能,包括 實時語音識別 一句話識別 、錄音文件識別、語音合成、定制語音合成等。SIS適用于多種場景,如語音客服質(zhì)檢、會議記錄、語音短消息、有聲讀物、電話回訪等。 簡單來說, 語音交互 服務(wù)SIS是基于 語音識別 、語音合成、自然語言處理等技術(shù),以開放API的方式,賦予用戶產(chǎn)品“能聽、
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    使用數(shù)字人形象,進行畫布和音頻設(shè)置,合成視頻。 適用于各類培訓、宣講、知識分享等場景。 分身形象名片制作 支持為分身數(shù)字人制作形象名片,且支持通過名片來試聽語音效果。 智能交互 支持用戶開箱即用的智能交互數(shù)字人場景;也支持使用智能交互API或SDK,自主開發(fā)實現(xiàn)與數(shù)字人對話場景。 文檔與學習成長 快速入門
    來自:專題
  • 兩個深度學習模型合成一個 更多內(nèi)容
  • AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。 產(chǎn)品詳情立即注冊一元域名華為 云桌面 [免
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    華為云盤古大模型 華為云盤古大模型 AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) 盤古大模型致力于深耕行業(yè),打造金融、政務(wù)、制造、礦山、氣象、鐵路等領(lǐng)域行業(yè)大模型和能力集,將行業(yè)知識know-how與大模型能力相結(jié)合
    來自:專題
    時間:2020-09-24 16:51:33 定制語音識別,基于深度學習技術(shù),提供針對特定領(lǐng)域優(yōu)化的語音識別能力,并可自定義語言模型??筛鶕?jù)客戶特定需求深度定制,提升產(chǎn)品的人機交互體驗。 產(chǎn)品特性 高識別率 基于深度學習技術(shù),對特定領(lǐng)域場景和語料進行優(yōu)化,語音識別率達到業(yè)界領(lǐng)先 前沿技術(shù)
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    到端可靠、透明、優(yōu)化的數(shù)據(jù)傳輸服務(wù)機制。】 5、會話層:它專門管理兩個用戶和進程之間的對話。如果在某一時間只允許一個用戶執(zhí)行特定操作,則會話層協(xié)議管理這些操作,例如防止兩個用戶同時更新數(shù)據(jù)庫中的同一組數(shù)據(jù)。【在兩個節(jié)點之間建立端到端的連接。它提供了終端系統(tǒng)應用程序之間的對話控制機
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    庫以一行作為一個記錄,列模型數(shù)據(jù)庫以一列為一個記錄。(這種模型,數(shù)據(jù)即索引,IO很快,主要是一些分布式數(shù)據(jù)庫) 鍵值對模型:存儲的數(shù)據(jù)是一個個“鍵值對” 文檔類模型:以一個個文檔來存儲數(shù)據(jù),有點類似“鍵值對”。 常見非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫: 列模型:Hbase 鍵值對模型:redis,MemcacheDB
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    而在標準物模型下,每個設(shè)備都對應一個統(tǒng)一的標準物模型,它對外提供一致的接口,可以直接對應應用。 標準物模型可以任意組合產(chǎn)生新的模型,比如可以將攝像頭和燈組裝在一起,組成一個帶攝像頭的燈,組合后的復雜物仍然繼承了基礎(chǔ)物的模型,既能夠滿足復雜場景的需要,也能夠保持其標準模型與應用進行對接。
    來自:百科
    Recognition,ASR)、語音合成(Text To Speech, TTS )、定制語音合成(Text To Speech Customization,TTSC)功能。 入門使用 SIS以開放API的方式提供給用戶,您可以參考《快速入門》學習并使用SIS服務(wù)。 使用方式 如果您是一個開發(fā)工程師,熟悉
    來自:百科
    進行自動拼接 ●視頻截圖:截取OBS中視頻文件指定時間的JPG格式圖像。支持單張截圖、多張截圖、平均截圖 ●視頻合成:對OBS中指定的兩個視頻文件按照一定規(guī)則進行合成 ●音量檢測和調(diào)節(jié):提取視頻中的音頻文件,并對音頻文件的音量進行檢測和調(diào)節(jié)   視頻版權(quán)保護 視頻加密 視頻指紋 技術(shù),讓視頻安全固若金湯
    來自:專題
    使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型 使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型 時間:2020-11-27 10:27:19 本視頻主要為您介紹使用ModelArts開發(fā)自動駕駛模型的操作教程指導。 場景描述: 數(shù)據(jù)湖 服務(wù)提供數(shù)據(jù)攝取、數(shù)據(jù)處理等功能。 ModelArts是一個一站式的AI開發(fā)平
    來自:百科
    只有存在外鍵,實體之間才會存在關(guān)系,沒有外鍵不能建立關(guān)系。 4. 關(guān)系的基數(shù)反映了關(guān)系之間的業(yè)務(wù)規(guī)則。 一個客戶只能擁有一個一類儲蓄賬戶; 一個客戶可以擁有多個儲蓄賬戶; 一個訂單只能對應一個發(fā)貨運單; 一個產(chǎn)品包括多個零件。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在?????????????
    來自:百科
    華為云計算 云知識 模型訓練與平臺部署(Mindspore-TF) 模型訓練與平臺部署(Mindspore-TF) 時間:2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運行在昇騰910處理器上,并進行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標學員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者
    來自:百科
    造個性化自適應學習平臺,實現(xiàn)課內(nèi)學習向課外學習的延展,幫助每個學生實現(xiàn)彈性有效的針對性自主學習; 區(qū)域網(wǎng)絡(luò)學習中心功能框架 (2)家庭教育 通過建設(shè)家庭教育平臺,讓家長通過家庭教育的系統(tǒng)學習,擁有親子教育能力、自我管理能力、經(jīng)營幸福家庭的能力。 (3)老年開放學院 老年教育作為終
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    什么是實時互動學習 什么是實時互動學習 時間:2021-03-30 10:05:42 5G 行業(yè)解決方案 實時互動學習解決方案場景是華為云5G教育解決方案的應用場景之一,實時互動學習利用手機,平板或?qū)S玫脑O(shè)備,使學生獲得一種立體生動的強互動高沉浸感體驗,對知識點有一個全方位的了解。
    來自:百科
    軟件開發(fā)學習入門 一站式在線學習、實驗與考試,零基礎(chǔ)也可學習軟件開發(fā)前沿技術(shù)知識 軟件開發(fā)知識圖譜 在線課程 01 基礎(chǔ)編程、華為云開發(fā)、CodeArts等相關(guān)在線課程 基礎(chǔ)編程、華為云開發(fā)、CodeArts等相關(guān)在線課程 動手實驗 02 初級、中級在線動手實驗,快速理解學習內(nèi)容
    來自:專題
    華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫進階學習 數(shù)據(jù)庫進階學習 時間:2020-12-16 09:52:25 云計算是未來的方向, 云數(shù)據(jù)庫 是解決方案的核心,學習本課程掌握華為云數(shù)據(jù)庫的運維管理, 數(shù)據(jù)庫遷移 和根據(jù)業(yè)務(wù)場景出具解決方案的能力。 課程簡介 課程覆蓋了華為云對各行業(yè)解決方案、數(shù)據(jù)庫遷
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    軟件開發(fā)學習入門 一站式在線學習、實驗與考試,零基礎(chǔ)也可學習軟件開發(fā)前沿技術(shù)知識 在線課程 體系化的培訓課程,快速完成學習覆蓋,讓您輕松上云 基礎(chǔ)編程 Linux常用命令及Shell編程 Python語言基礎(chǔ) Python語言進階 CodeArts 軟件開發(fā)生產(chǎn)線CodeArts介紹及實戰(zhàn)
    來自:專題
    開發(fā)者的“痛”,你遇到過么? 很多AI開發(fā)者開發(fā)者在訓練得到AI模型之后,必須得在設(shè)備上實現(xiàn)模型的推理才能獲得相應的AI能力,但目前AI模型不能直接在設(shè)備上運行起來。這就意味著,開發(fā)者還得有一套對應的推理框架才能真正實現(xiàn)AI與IoT設(shè)備的結(jié)合。 另外,目前深度學習雖然可以在很多領(lǐng)域超越傳統(tǒng)算法,不過真正
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