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- 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中matlab程序?qū)W習(xí)率 內(nèi)容精選 換一換
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TDengine的主流時(shí)序數(shù)據(jù)庫接口有哪些 RESTful 接口（推薦）：支持各種不同類型平臺(tái)的開發(fā)，用戶可以直接通過 HTTP POST 請(qǐng) 求體中包含的 SQL 語句來操作數(shù)據(jù)庫。連接數(shù)據(jù)庫服務(wù)僅需“TDengine Cloud 服務(wù) IP” TDengine的主流時(shí)序數(shù)據(jù)庫有可視化用戶管理界面嗎？來自：專題15:42:21 視頻標(biāo)簽 (簡稱VCT)，基于深度學(xué)習(xí)對(duì)視頻進(jìn)行場景分類、人物識(shí)別、 語音識(shí)別 、文字識(shí)別等多維度分析，形成層次化的分類標(biāo)簽。 功能描述 場景概念識(shí)別 基于對(duì)視頻中的場景信息的分析，輸出豐富而準(zhǔn)確的概念、場景標(biāo)簽 人物識(shí)別 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來自：百科
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來自：百科于我們而言，我們所開發(fā)的算子是網(wǎng)絡(luò)模型中涉及到的計(jì)算函數(shù)。在Caffe中，算子對(duì)應(yīng)層中的計(jì)算邏輯，例如：卷積層（ConvolutionLayer）中的卷積算法，是一個(gè)算子；全連接層（Fully-connectedLayer，F(xiàn)Clayer）中的權(quán)值求和過程，也是一個(gè)算子。 Ascend模型轉(zhuǎn)換導(dǎo)航來自：百科
- 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中matlab程序?qū)W習(xí)率 更多內(nèi)容
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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(gè)詞條被直接指向了“人工智能加速器”，釋義是這樣的： “人工智能加速器（AI來自：百科![]()
第5章 特征提取與傳統(tǒng)圖像處理算法 第6章 深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第7章 圖像處理實(shí)驗(yàn) 華為云開發(fā)者學(xué)堂 華為官方云計(jì)算技術(shù)培訓(xùn)學(xué)習(xí)平臺(tái)，致力于打造精品課程，在線實(shí)驗(yàn)，考試及認(rèn)證一站式云計(jì)算技術(shù)人才培訓(xùn)平臺(tái)，打造了“學(xué)、練、考、證”一站式學(xué)習(xí)與體驗(yàn)平臺(tái)，為用戶提供架構(gòu)完整、內(nèi)容豐富來自：百科![]()
視頻 內(nèi)容審核 為各類視頻平臺(tái)提供視頻中涉黃、涉恐、涉暴內(nèi)容自動(dòng)審核，有效遏制風(fēng)險(xiǎn)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(shí)對(duì)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(shí)別準(zhǔn)確率高； 3. 識(shí)別速度快：實(shí)時(shí)對(duì)視頻進(jìn)行審核，快速識(shí)別視頻違規(guī)項(xiàng)。來自：百科![]()
-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(duì)圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測，準(zhǔn)確識(shí)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(xiǎn)。 內(nèi)容審核-文本 文本內(nèi)容審核 ，采用人工智能文本檢測技術(shù)來自：百科![]()
來自：專題![]()
GACS 云硬盤 EVS 虛擬私有云 VPC 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 科學(xué)計(jì)算 科學(xué)計(jì)算 在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域，要求極強(qiáng)的雙精度計(jì)算能力。在模擬仿真過程中，消耗大量計(jì)算資源的同時(shí)，會(huì)產(chǎn)生大量臨時(shí)數(shù)據(jù)，對(duì)存儲(chǔ)帶寬與時(shí)延也有極高的要求 優(yōu)勢 NVMe SSD 最高68萬IOPS，消除存儲(chǔ)瓶頸，提升整體性能來自：專題![]()
使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)來自：專題![]()
和上海話。 產(chǎn)品優(yōu)勢 識(shí)別準(zhǔn)確率高：采用最新一代語音識(shí)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(shí)別準(zhǔn)確率顯著提升。 識(shí)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(gè)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)在工程上進(jìn)行了大量的優(yōu)化，來自：專題![]()
2us超低時(shí)延 內(nèi)置加速框架 一鍵式部署，分鐘級(jí)實(shí)例發(fā)放，聚焦核心業(yè)務(wù) 科學(xué)計(jì)算 在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域，要求極強(qiáng)的雙精度計(jì)算能力。在模擬仿真過程中，消耗大量計(jì)算資源的同時(shí)，會(huì)產(chǎn)生大量臨時(shí)數(shù)據(jù)，對(duì)存儲(chǔ)帶寬與時(shí)延也有極高的要求 優(yōu)勢 NVMe SSD 最高68萬IOPS，消除存儲(chǔ)瓶頸，提升整體性能來自：專題![]()
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時(shí)間：2020-10-30 15:12:04 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)。基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識(shí)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(shí)別等能力，幫助客戶來自：百科![]()
GPU包含上千個(gè)計(jì)算單元，在并行計(jì)算方面展示出強(qiáng)大的優(yōu)勢，P1、P2v實(shí)例針對(duì)深度學(xué)習(xí)特殊優(yōu)化，可在短時(shí)間內(nèi)完成海量計(jì)算；Pi1實(shí)例整型計(jì)算時(shí)延低，可支持35路高清視頻解碼與實(shí)時(shí)AI推理 科學(xué)計(jì)算 在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域，要求極強(qiáng)的雙精度計(jì)算能力。在模擬仿真過程中，消耗大量計(jì)算資源的同時(shí)，會(huì)產(chǎn)生大量臨時(shí)數(shù)據(jù)，對(duì)存儲(chǔ)帶寬與時(shí)延也有極高的要求來自：專題![]()
SparkRTC RoomID是什么？取值區(qū)間值是多少？ 常見問題導(dǎo)航:放音文件及語音模板配置 網(wǎng)絡(luò)測試ping包和終端提示丟包率的區(qū)別是什么?終端丟包率檢測機(jī)制是什么? 應(yīng)用場景: 內(nèi)容審核-視頻來自：百科![]()
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多端小程序每個(gè)模塊都是基于特定應(yīng)用場景進(jìn)行開發(fā)，保證了多端小程序小程序服務(wù)場景上的高實(shí)用性，高容錯(cuò)率，用戶體驗(yàn)無縫融入業(yè)務(wù)場景，這個(gè)是區(qū)別于其他競品平臺(tái)核心特色之一，另外客戶可以按需進(jìn)行模塊之間的相互組合和自定義可視化拖拽編輯，大大拓展了產(chǎn)品應(yīng)用邊界，面對(duì)市場繁雜的業(yè)務(wù)需求可以做到游刃有余。 業(yè)務(wù)支持、技術(shù)支來自：專題![]()
實(shí)時(shí)語音識(shí)別 、錄音文件識(shí)別有如下優(yōu)勢： 識(shí)別準(zhǔn)確率高：采用最新一代語音識(shí)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(shí)別準(zhǔn)確率顯著提升。 識(shí)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(gè)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)在工程上進(jìn)行了大量的優(yōu)化，來自：專題![]()
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)用開發(fā)，通過該實(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腳本開發(fā)能力。來自：百科
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