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  • 深度學習網(wǎng)盤 內容精選 換一換
  • 器支持GPU NVLink技術,實現(xiàn)GPU之間的直接通信,提升GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸效率。能夠提供超高的通用計算能力,適用于AI深度學習、科學計算,在深度學習訓練、科學計算、計算流體動力學、計算金融、地震分析、分子建模、基因組學等領域都能表現(xiàn)出巨大的計算優(yōu)勢。 P2vs型 彈性云服務器 的規(guī)格
    來自:百科
    P1/Pi1實例,滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場景。P系列提供P2v/P1/Pi1實例,滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境,全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenGL
    來自:專題
  • 深度學習網(wǎng)盤 相關內容
  • 模型超參自動優(yōu)化,簡單快速。 零代碼開發(fā),簡單操作訓練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學習框架,提升算法開發(fā)效率和訓練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運行的模型,實現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持
    來自:百科
    時間:2020-09-24 16:51:33 定制 語音識別 ,基于深度學習技術,提供針對特定領域優(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,對特定領域場景和語料進行優(yōu)化,語音識別率達到業(yè)界領先 前沿技術
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  • 深度學習網(wǎng)盤 更多內容
  • ModelArts特色功能如下所示: 數(shù)據(jù)治理 支持數(shù)據(jù)篩選、標注等數(shù)據(jù)處理,提供數(shù)據(jù)集版本管理,特別是深度學習的大數(shù)據(jù)集,讓訓練結果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架,更高效更易用,大大提升訓練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境,可部署
    來自:百科
    專業(yè)版 鉑金版 基礎版 適合個人開發(fā)者和小微企業(yè) 適合個人開發(fā)者和小微企業(yè) 需求管理:10G儲存 需求和文檔管理、Wiki在線協(xié)作、自定義儀表 代碼托管:10G儲存 基于Git的在線 代碼托管服務 、分支管理、代碼檢視 代碼檢查:1并發(fā) 多語言的代碼靜態(tài)檢查和安全檢查、精準定位與修復 流水線:5并發(fā)
    來自:專題
    用戶體驗 優(yōu)勢 準確率高 基于改進的深度學習算法,檢測準確率高 快速迭代 持續(xù)快速的迭代文本詞庫,及時識別新型不合規(guī)內容 注冊昵稱審核 對網(wǎng)站的用戶注冊信息進行智能審核,過濾包含廣告、反動、涉黃等內容的用戶昵稱 優(yōu)勢 準確率高 基于改進的深度學習算法,檢測準確率高 海量詞庫 內置海量詞庫,支持各種匹配規(guī)則
    來自:百科
    BI可視化系統(tǒng)可以使用戶更好地了解數(shù)據(jù),更快速的作出決策,更好的管理業(yè)務,并幫助企業(yè)、組織和個人更好地了解其業(yè)務狀況。 使數(shù)據(jù)更具可視化。通過將數(shù)據(jù)轉化為可視化圖表和儀表形式,用戶可以更清晰地了解數(shù)據(jù)的變化和趨勢,從而更準確地分析情況。 節(jié)省決策時間。BI可視化系統(tǒng)可以提供即時更新的數(shù)據(jù),迅速反映最新的業(yè)務情況,幫助用戶及時做出決策。
    來自:專題
    伙伴聯(lián)合銷售 加快銷售進程促進成交 代理功能 伙伴門戶自定義 | 線索分配 | 客戶報備 | 商機分階段推進 | 跨企業(yè)審批 | 互聯(lián)企信 | 互聯(lián)網(wǎng)等 服務通 連接型CRM服務管理解決方案 多渠道服務受理 即時快速的處理服務問題 自動派單與靈活的服務調度 合理高效的利用服務資源 標準化現(xiàn)場服務
    來自:專題
    在該項目中,分配給某個人的工作項列表。詳細操作請參考篩選符合條件的工作項。 項目的儀表中,提供個人工時、工作完成度、工作飽和度等統(tǒng)計模塊,用以對項目員工的工作情況做統(tǒng)計。詳情請參考使用儀表。 能否將本地或其它平臺代碼及工作項遷移到軟件開發(fā)生產(chǎn)線上? 能將本地或其它平臺代碼及工作項遷移到軟件開發(fā)生產(chǎn)線上
    來自:專題
    索和分類、基于場景內容或者物體的廣告推薦等功能更加準確。 圖1 圖像標簽 示例圖 名人識別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型對圖片內容進行檢測,準確識別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡算法判斷條形碼圖片為原始拍攝,還是經(jīng)過二次翻拍、打印翻拍等手法二次處理的圖片。利用翻
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    1/Pi1實例,滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境,全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenGL、DirectX;P系列支持CUDA、OpenCL 完善的生態(tài)環(huán)境,全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenG
    來自:專題
    0認證的人員 3、希望了解華為AI產(chǎn)品使用、管理和維護的人員 課程目標 掌握神經(jīng)網(wǎng)絡基礎理論。 課程大綱 第1章 深度學習預備知識 第2章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡 第3章 深度前饋網(wǎng)絡 第4章 反向傳播 第5章 神經(jīng)網(wǎng)絡架構設計 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字
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    AI 平臺,為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及交互式智能標注、大規(guī)模分布式訓練、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。 ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 平臺,為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及
    來自:專題
    優(yōu)秀的超算生態(tài):擁有完善的超算生態(tài)環(huán)境,用戶可以構建靈活彈性、高性能、高性價比的計算平臺。大量的HPC應用程序和深度學習框架已經(jīng)可以運行在P1實例上。 常規(guī)支持軟件列表 P1型云服務器主要用于計算加速場景,例如深度學習訓練、推理、科學計算、分子建模、地震分析等場景。應用軟件如果使用到GPU的CUDA并行
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    P1/Pi1實例,滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場景。P系列提供P2v/P1/Pi1實例,滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境,全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenGL
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    準確率高:基于改進的深度學習算法,檢測準確率高。 響應速度快: 視頻直播 響應速度速度小于0.1秒。 在線商城 智能審核商家/用戶上傳圖像,高效識別并預警不合規(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)務違規(guī)風險。 場景優(yōu)勢如下: 準確率高:基于改進的深度學習算法,檢測準確率高。
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    P1/Pi1實例,滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場景。P系列提供P2v/P1/Pi1實例,滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)環(huán)境,全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenGL
    來自:專題
    心和統(tǒng)一認證服務等功能模塊,滿足企業(yè)在人工智能開發(fā)和部署過程中的各種需求。4. 支持多種計算資源和深度學習框架:AI Studio支持多種計算資源進行模型開發(fā)和訓練,同時支持多種深度學習框架,使企業(yè)能夠根據(jù)自身需求選擇最適合的計算資源和框架。5. 提供高效的數(shù)據(jù)標注平臺:AI S
    來自:專題
    優(yōu)勢3:GPU共享幫助企業(yè)高效靈活應用深度學習服務 優(yōu)勢4:容器插件市場,匯聚kubernets開源生態(tài) 優(yōu)勢5:全方位原生容器監(jiān)控,支持資源與應用全景視圖 文中課程 ????????更多課程、微認證、沙箱實驗盡在華為云學院????? 華為云容器引擎CCE有什么優(yōu)勢? 云容器引擎深度整合了華為云高性能
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    文檔協(xié)同管理 文檔存儲管理 數(shù)字化辦公 一年一度的 618 大促已落下帷幕。對電商人來說,6 月之后不是 7 月,而是 11 月。隨之而來的工作是復 618 并為接下來的雙 11 大促做準備。 在此期間,石墨文檔總結了服務眾多電商企業(yè)客戶以及與電商行業(yè)從業(yè)用戶交流的經(jīng)驗,推出了電商企業(yè)運用石墨應對大型促銷活動的最佳實踐。
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