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  • 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型算法 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型建設(shè)的方法 邏輯模型建設(shè)的方法 時(shí)間:2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫(kù) 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的邏輯模型時(shí),應(yīng)當(dāng)按照以下流程展開: 1. 建立命名規(guī)則; 2. 按照設(shè)計(jì)流程設(shè)計(jì)邏輯數(shù)據(jù)模型; 3. 確定實(shí)體和屬性; 4. 確定實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系;
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    戶用最小的成本把平臺(tái)用起來,直接生成模型和應(yīng)用,匹配業(yè)務(wù)場(chǎng)景。 AI Gallery是為AI場(chǎng)景打造的資產(chǎn)共享和交易的平臺(tái),支持在開發(fā)過程中沉淀的一系列算法、模型、應(yīng)用進(jìn)行便捷的共享和交易。目前,AI Gallery已經(jīng)沉淀了超過5000個(gè)模型資產(chǎn),讓不懂專業(yè)技術(shù)的用戶也能實(shí)現(xiàn)A
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  • 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型算法 相關(guān)內(nèi)容
  • 需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程
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    譯能力,通過API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語(yǔ)言文本到目標(biāo)語(yǔ)言文本的自動(dòng)翻譯 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 算法領(lǐng)先 基于先進(jìn)的Transformer架構(gòu)對(duì)算法模型進(jìn)行深度優(yōu)化, 機(jī)器翻譯 效果和速度業(yè)界領(lǐng)先 數(shù)據(jù)支持 專業(yè)譯員團(tuán)隊(duì)支撐模型訓(xùn)練,20年積累的高質(zhì)量翻譯語(yǔ)料庫(kù) 穩(wěn)定可靠 基于企業(yè)級(jí)客戶實(shí)踐,經(jīng)受復(fù)雜場(chǎng)
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  • 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型算法 更多內(nèi)容
  • 力,通過API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語(yǔ)言文本到目標(biāo)語(yǔ)言文本的自動(dòng)翻譯。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 算法領(lǐng)先 基于先進(jìn)的Transformer架構(gòu)對(duì)算法模型進(jìn)行深度優(yōu)化,機(jī)器翻譯效果和速度業(yè)界領(lǐng)先。 數(shù)據(jù)支持 專業(yè)譯員團(tuán)隊(duì)支撐模型訓(xùn)練,20年積累的高質(zhì)量翻譯語(yǔ)料庫(kù)。 穩(wěn)定可靠 基于企業(yè)級(jí)客戶實(shí)踐,經(jīng)受復(fù)雜
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    go語(yǔ)言逆向技術(shù)之---恢復(fù)函數(shù)名稱算法 go語(yǔ)言逆向技術(shù)之---恢復(fù)函數(shù)名稱算法 時(shí)間:2021-12-06 10:48:50 【摘要】 在對(duì)程序做安全審計(jì)、漏洞檢測(cè)時(shí),通常都需要對(duì)程序做逆向分析,本文在沒有符號(hào)表的情況下,提出了一種恢復(fù)函數(shù)名稱的算法,方便對(duì)go語(yǔ)言二進(jìn)制文件進(jìn)行逆向分析,提升分析效率。
    來自:百科
    錄音文件識(shí)別:對(duì)于錄制的長(zhǎng)語(yǔ)音進(jìn)行識(shí)別,轉(zhuǎn)寫成文字,提供不同領(lǐng)域模型,具備良好的可擴(kuò)展性,支持熱詞定制。 ASRC優(yōu)勢(shì) 高識(shí)別率:基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),對(duì)特定領(lǐng)域場(chǎng)景和語(yǔ)料進(jìn)行優(yōu)化,識(shí)別率達(dá)到業(yè)界領(lǐng)先。 前沿技術(shù):使用工業(yè)界成熟的算法,結(jié)合學(xué)術(shù)界最新研究成果,為企業(yè)提供獨(dú)特競(jìng)爭(zhēng)力優(yōu)勢(shì)。 支持
    來自:百科
    準(zhǔn)確率高:基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測(cè)準(zhǔn)確率高。 響應(yīng)速度快: 視頻直播 響應(yīng)速度速度小于0.1秒。 在線商城 智能審核商家/用戶上傳圖像,高效識(shí)別并預(yù)警不合規(guī)圖片,防止涉黃、涉暴、政治敏感類圖像發(fā)布,降低人工審核成本和業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。 場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)如下: 準(zhǔn)確率高:基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測(cè)準(zhǔn)確率高。
    來自:百科
    成。 語(yǔ)音交互 包括以下子服務(wù): 定制 語(yǔ)音識(shí)別 (ASR Customization,ASRC):基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),提供針對(duì)特定領(lǐng)域(如快遞行業(yè))優(yōu)化的語(yǔ)音識(shí)別能力,并可自定義語(yǔ)言模型。定制語(yǔ)音識(shí)別包含 一句話識(shí)別 、錄音文件識(shí)別功能。支持熱詞定制。 實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(Real-time A
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    影像的阿爾茨海默病早期識(shí)別準(zhǔn)確性,推動(dòng)和促進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)在腦科學(xué)、臨床輔診等智慧醫(yī)學(xué)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和落地應(yīng)用。本次大賽共開放了2600例多中心、多圖譜的腦影像特征數(shù)據(jù),參賽選手將基于該數(shù)據(jù)集開發(fā)、訓(xùn)練模型,并將模型部署在華為云ModelArts平臺(tái)進(jìn)行判分排名,大
    來自:百科
    于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)、訓(xùn)練、評(píng)估和發(fā)布,支持多種計(jì)算資源進(jìn)行模型開發(fā)與訓(xùn)練,以及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)提供高效率的獨(dú)立的數(shù)據(jù)標(biāo)注功能,支持多類型應(yīng)用場(chǎng)景、多人標(biāo)注、自動(dòng)標(biāo)注和批量標(biāo)注。模型工廠是模型的管理中心,支持模型入庫(kù)、模型上傳、格式轉(zhuǎn)換、版
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    云知識(shí) 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 邏輯設(shè)計(jì)和邏輯模型 時(shí)間:2021-06-02 10:21:11 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯設(shè)計(jì)階段是將概念模型轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)據(jù)模型的過程。 按照概念設(shè)計(jì)階段建立的基本E-R圖,按選定的目標(biāo)數(shù)據(jù)模型(層次、網(wǎng)狀、關(guān)系、面向?qū)ο螅?,轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的邏輯模型。 對(duì)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)
    來自:百科
    為是一個(gè)算子。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)。 絕大多數(shù)情況下,由于昇騰AI軟件棧支持絕大多數(shù)算子,開發(fā)者不需要進(jìn)行自定義算子的開發(fā),只需提供深度學(xué)習(xí)模型文件,通過離線模型生成器(OMG)轉(zhuǎn)換就能夠得到離線模型文件,從而進(jìn)一步利用流程編排器(Matrix
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    準(zhǔn)確率高:基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測(cè)準(zhǔn)確率高。 響應(yīng)速度快:視頻直播響應(yīng)速度速度小于0.1秒。 在線商城 智能審核商家/用戶上傳圖像,高效識(shí)別并預(yù)警不合規(guī)圖片,防止涉黃、涉暴、政治敏感類圖像發(fā)布,降低人工審核成本和業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。 場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)如下: 準(zhǔn)確率高:基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測(cè)準(zhǔn)確率高。
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    物標(biāo)簽 視頻 OCR 識(shí)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(chǎng)景文字和藝術(shù)字等 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 識(shí)別準(zhǔn)確 采用標(biāo)簽排序學(xué)習(xí)算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,識(shí)別精度高,支持實(shí)時(shí)識(shí)別與檢測(cè) 簡(jiǎn)單易用 提供符合RESTful的API訪問接口,使用方便,用戶的業(yè)務(wù)系統(tǒng)可快速集成 層次標(biāo)簽
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分 時(shí)間:2021-03-09 17:34:57 AI開發(fā)平臺(tái) 人工智能 開發(fā)語(yǔ)言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個(gè)組成部分: 1. 內(nèi)存分配:給新建的對(duì)象分配空間 2. 垃圾識(shí)別:識(shí)別哪些對(duì)象是垃圾 3.
    來自:百科
    TBE算子的融合能力,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化開辟一條獨(dú)特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應(yīng)用場(chǎng)景 1、一般情況下,通過深度學(xué)習(xí)框架中的標(biāo)準(zhǔn)算子實(shí)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(xùn)練。如果將這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型繼續(xù)運(yùn)行在昇騰AI處理器上時(shí),希望盡量在不改變?cè)即a
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    云知識(shí) 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 【云小課】EI第27課模型調(diào)優(yōu)利器-ModelArts模型評(píng)估診斷 時(shí)間:2021-07-06 15:57:56 AI開發(fā)平臺(tái) 在訓(xùn)練模型后,用戶往往需要通過測(cè)試數(shù)據(jù)集來評(píng)估新模型的泛化能力。通過驗(yàn)證測(cè)試數(shù)據(jù)
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    云知識(shí) 領(lǐng)取/購(gòu)買優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購(gòu)買學(xué)習(xí)卡常見問題 領(lǐng)取/購(gòu)買優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購(gòu)買學(xué)習(xí)卡常見問題 時(shí)間:2021-04-08 11:37:24 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接:優(yōu)學(xué)院平臺(tái);服務(wù)商:北京文華在線教育科技股份有限公司 雖然購(gòu)買學(xué)習(xí)卡的操作比較簡(jiǎn)單,但是同
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    個(gè)方面對(duì)知途教育與華為云深度合作下,產(chǎn)教融合的人才培養(yǎng)模式做了詳細(xì)介紹。也針對(duì)直播間觀眾提出的相關(guān)問題做了深度解答。 直播精選問答: 1、Q:端云架構(gòu),是先學(xué)習(xí)端,還是先學(xué)習(xí)云? A:沒有明確界定,可以個(gè)人興趣為主。如果先學(xué)習(xí)云知識(shí),能夠自己改進(jìn)算力模型并輸出結(jié)果,再將結(jié)果應(yīng)用至
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)模型類型有哪些 數(shù)據(jù)模型類型有哪些 時(shí)間:2021-05-21 10:15:21 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)發(fā)展過程中產(chǎn)生過三種基本的數(shù)據(jù)模型:層次模型、網(wǎng)狀模型和關(guān)系模型。 1、層次模型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是一棵樹形結(jié)構(gòu),目前還在使用的層次模型的一個(gè)實(shí)際案例就是
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