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- 深度學習人臉特征點 內(nèi)容精選 換一換
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文本時間戳 為音頻轉(zhuǎn)換結(jié)果生成特定的時間戳，從而通過搜索文本即可快速找到對應的原始音頻。 智能斷句 通過提取上下文相關(guān)語義特征，并結(jié)合語音特征，智能劃分斷句及添加標點符號，提升輸出文本的可閱讀性。 中英文混合識別 支持在中文句子識別中夾帶英文字母、數(shù)字等，從而實現(xiàn)中、英文以及數(shù)字的混合識別。來自：百科平臺用于支持模型推理和應用集成，以API/SDK等服務化方式與業(yè)務應用實現(xiàn)在線集成，支持在中心側(cè)推理或者邊緣側(cè)完成部署服務發(fā)布。HyperDL重點突破異構(gòu)計算資源管理調(diào)度、大規(guī)模分布式并行訓練與模型參數(shù)自動優(yōu)化等“AI根技術(shù)”，支持分布式多中心計算集群管理、混合異構(gòu)計算資源多任務來自：其他
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移方案和實操、中型企業(yè)向大型企業(yè)演進中的方案需求、華為云數(shù)據(jù)運維能管理等。 課程目標 通過學習該課程能夠掌握以下知識和能力：了解行業(yè)痛點和數(shù)據(jù)庫技術(shù)參數(shù)和功能；了解數(shù)據(jù)庫各項技術(shù)參數(shù)，有 云數(shù)據(jù)庫 運維能力；能根據(jù)具體場景給出綜合解決方案。 課程大綱 第1章 數(shù)據(jù)庫技術(shù)參數(shù)解讀和設置來自：百科![]()
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型任務 要點生成：根據(jù)行業(yè)屬性自動搜索和分析相關(guān)內(nèi)容，生成要點 表格生成：根據(jù)行業(yè)需求將字段以圖表的形式返回呈現(xiàn) 行業(yè)知識理解 開卷問答：針對標準發(fā)文內(nèi)容進行閱讀理解和問答 文本摘要：針對快訊、財經(jīng)新聞、會議內(nèi)容等生成簡明摘要 信息抽取：針對時間、地點、人物等通用實體及工單要素等信息抽取來自：專題![]()
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另外，目前深度學習雖然可以在很多領域超越傳統(tǒng)算法，不過真正用到實際產(chǎn)品中卻要面臨計算量大，內(nèi)存占用高，算法延時長的問題，而IoT設備又往往有算力低、內(nèi)存小及實時性要求高的特點。因此針對IoT資源受限的問題，AI模型的壓縮及性能優(yōu)化是AI模型在部署過程中必須解決的難點。 IoT設來自：百科![]()
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