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  • 深度學習 卷積神經 圖形 內容精選 換一換
  • 深度學習計算服務平臺是中科弘云面向有定制化AI需求的行業(yè)用戶,推出的 AI開發(fā)平臺 ,提供從樣本標注、模型訓練、模型部署的一站式AI開發(fā)能力,幫助用戶快速訓練和部署模型,管理全周期AI工作流。平臺為開發(fā)者設計了眾多可幫助降低開發(fā)成本的開發(fā)工具與框架,例如AI數(shù)據(jù)集、AI模型與算力等。
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    造個性化自適應學習平臺,實現(xiàn)課內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)域網絡學習中心功能框架 (2)家庭教育 通過建設家庭教育平臺,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、經營幸福家庭的能力。 (3)老年開放學院 老年教育作為終
    來自:云商店
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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,零基礎也可學習軟件開發(fā)前沿技術知識 軟件開發(fā)知識圖譜 在線課程 01 基礎編程、華為云開發(fā)、CodeArts等相關在線課程 基礎編程、華為云開發(fā)、CodeArts等相關在線課程 動手實驗 02 初級、中級在線動手實驗,快速理解學習內容
    來自:專題
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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,零基礎也可學習軟件開發(fā)前沿技術知識 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 基礎編程 Linux常用命令及Shell編程 Python語言基礎 Python語言進階 CodeArts 軟件開發(fā)生產線CodeArts介紹及實戰(zhàn)
    來自:專題
    生產物料預估 基于歷史物料數(shù)據(jù),對生產所需物料進行準確分析預估,降低倉儲周期,提升效率 優(yōu)勢 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)界時間序列算法模型,并結合華為供應鏈深度優(yōu)化 一鍵式發(fā)布 機器學習、推理平臺預集成,算法模型可以一鍵式發(fā)布應用,降低二次開發(fā)工作 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化
    來自:百科
    場景下使用對象存儲服務。 立即學習 塊存儲服務EVS:云上堅實的數(shù)據(jù)底座 通過本課程的學習,用戶將對云硬盤形成系統(tǒng)的理解,掌握云硬盤的相關知識及如何在對應的場景下使用云硬盤。 課程目標 通過學習本課程,對云硬盤有系統(tǒng)的了解,并掌握相關操作。 立即學習 內容分發(fā)網絡 CDN :提升網絡響應速度
    來自:專題
    AI技術領域課程--機器學習 AI技術領域課程--深度學習 AI技術領域課程--生成對抗網絡 AI技術領域課程--強化學習 AI技術領域課程--圖網絡 AI技術領域課程--機器學習 AI技術領域課程--深度學習 AI技術領域課程--生成對抗網絡 AI技術領域課程--強化學習 AI技術領域課程--圖網絡
    來自:專題
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    通過系列大數(shù)據(jù)分析與應用的在線課程學習,加上對大數(shù)據(jù)應用學習的在線動手實驗環(huán)境提供,一站式在線學練考,零基礎學習前沿技術,考取權威證書。 通過系列大數(shù)據(jù)分析與應用的在線課程學習,加上對大數(shù)據(jù)應用學習的在線動手實驗環(huán)境提供,一站式在線學練考,零基礎學習前沿技術,考取權威證書。 服務咨詢
    來自:專題
    塊,為神經網絡發(fā)揮著預處理輔助功能。當來自系統(tǒng)內存和網絡的視頻或圖像數(shù)據(jù)進入昇騰AI處理器的計算資源中運算之前,由于Davinci架構對輸入數(shù)據(jù)有固定的格式要求,如果數(shù)據(jù)未滿足架構規(guī)定的輸入格式、分辨率等要求,就需要調用數(shù)字視覺處理模塊進行格式的轉換,才可以進行后續(xù)的神經網絡計算步驟。
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    目前 內容審核 包括 內容審核-圖像 內容審核-文本 、 內容審核-視頻 。提供了清晰度檢測、扭曲校正、文本內容檢測、圖像內容檢測和 視頻審核 服務。 內容審核-圖像 圖像內容審核,利用深度神經網絡模型對圖片內容進行檢測,準確識別圖像中的涉政敏感人物、暴恐元素、涉黃內容等,幫助業(yè)務規(guī)避違規(guī)風險。 內容審核-文本 文本內容審核 ,采
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    中: G系列:圖形加速型 彈性云服務器 ,適合于3D動畫渲染、CAD等。 P系列:計算加速型或推理加速型彈性云服務器,適合于深度學習、科學計算、CAE等。 GPU加速實例總覽 GPU加速型云服務器包括圖形加速型(G系列)和計算加速型(P系列)兩類。 圖像加速G系列 圖形加速增強型G6
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    GaussDB 學習 GaussDB學習 云數(shù)據(jù)庫GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關系型數(shù)據(jù)庫,具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點,企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。如何快速學習和了解GaussDB呢? 云數(shù)據(jù)庫GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關系型數(shù)據(jù)庫,具有高性能
    來自:專題
    內容 優(yōu)勢 準確率高 基于改進的深度學習算法,基于復雜環(huán)境語音審核準確率高 識別速度快 實時對音頻進行審核,快速識別音頻違規(guī)項 支持特殊聲音識別 支持特殊聲音識別,如嬌喘、呻吟等 對象存儲服務 OBS 產品優(yōu)勢 產品優(yōu)勢 審核準確 采用深度卷積神經網絡算法與海量訓練樣本,生成的預測模型識別精度高,支持實時檢測
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    低時延場景 深度學習 機器學習中多層神經網絡需要大量計算資源,其中訓練過程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(yōu)化中,F(xiàn)PGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗和低時延等優(yōu)勢,可針對不同算法動態(tài)編程設計最匹配的硬件電路,滿足機器學習中海量計算和低
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    。計算引擎由開發(fā)者進行自定義來完成所需要的具體功能。 通過流程編排器的統(tǒng)一調用,整個深度神經網絡應用一般包括四個引擎:數(shù)據(jù)引擎,預處理引擎,模型推理引擎以及后處理引擎。 1、數(shù)據(jù)引擎主要準備神經網絡需要的數(shù)據(jù)集(如MNIST數(shù)據(jù)集)和進行相應數(shù)據(jù)的處理(如圖片過濾等),作為后續(xù)計算引擎的數(shù)據(jù)來源。
    來自:百科
    課程單元頁面 3、學習課程內容 在課程單元頁面,選擇想要學習的課程單元,點擊【開始學習】,進入課程播放器頁面。 圖 點擊【開始學習】 圖 課程播放器頁面 在課程播放器頁面,點擊左側的目錄,可以切換課程的章節(jié);點擊下方的“下一頁”、“上一頁”可以進行課程頁面的切換。課程單元學習完成后,點擊
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    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。 使用方式 如果您是一個開發(fā)工程師,熟悉代碼編寫,想要直接調用SIS的API或SDK使用服務,您可以參考《API參考》或《SDK參考》獲取詳情。 由淺入深學習 您可以參考成長地圖,由淺入深學習使用SIS。 錄音轉文字 -文字轉換語音
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    如何激活優(yōu)學院學習卡 如何激活優(yōu)學院學習卡 時間:2021-04-08 14:21:46 云市場 嚴選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接:優(yōu)學院平臺;服務商:北京文華在線教育科技股份有限公司 登錄優(yōu)學院平臺,在【首頁】右側點擊【激活學習卡】按鈕,進入激活學習卡的頁面。 圖
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