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- 預(yù)測(cè)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型 內(nèi)容精選 換一換
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開(kāi)發(fā)者的“痛”，你遇到過(guò)么？ 很多AI開(kāi)發(fā)者開(kāi)發(fā)者在訓(xùn)練得到AI模型之后，必須得在設(shè)備上實(shí)現(xiàn)模型的推理才能獲得相應(yīng)的AI能力，但目前AI模型不能直接在設(shè)備上運(yùn)行起來(lái)。這就意味著，開(kāi)發(fā)者還得有一套對(duì)應(yīng)的推理框架才能真正實(shí)現(xiàn)AI與IoT設(shè)備的結(jié)合。 另外，目前深度學(xué)習(xí)雖然可以在很多領(lǐng)域超越傳統(tǒng)算法，不過(guò)真正來(lái)自：百科動(dòng)手實(shí)驗(yàn)提供初級(jí)、中級(jí)在線實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí) 初學(xué)者入門 初學(xué)者入門 循序漸進(jìn)了解 云安全 云時(shí)代下的網(wǎng)絡(luò)安全 華為 云堡壘機(jī)CBH ：高效安全運(yùn)維 全新企業(yè)版 漏洞掃描服務(wù) 私有證書(shū)管理服務(wù) 循序漸進(jìn)了解云安全 云時(shí)代下的網(wǎng)絡(luò)安全 華為 云堡壘機(jī) CBH：高效安全運(yùn)維 全新企業(yè)版 漏洞掃描 服務(wù) 私有證書(shū)管理服務(wù) 開(kāi)發(fā)者進(jìn)階 開(kāi)發(fā)者進(jìn)階來(lái)自：專題
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物聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)入門 課程學(xué)習(xí)，動(dòng)手實(shí)驗(yàn)，技能認(rèn)證，全面掌握物聯(lián)網(wǎng)前沿技術(shù) 物聯(lián)網(wǎng)知識(shí)圖譜 在線課程 01 初學(xué)入門課程、開(kāi)發(fā)者課程、合作伙伴課程 初學(xué)入門課程、開(kāi)發(fā)者課程、合作伙伴課程 動(dòng)手實(shí)驗(yàn) 02 精心設(shè)計(jì)云上實(shí)驗(yàn)，深度體驗(yàn)云服務(wù) 精心設(shè)計(jì)云上實(shí)驗(yàn)，深度體驗(yàn)云服務(wù) 初學(xué)入門 初學(xué)入門來(lái)自：專題15:54:18 機(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)的分類有3種： 監(jiān)督學(xué)習(xí)：利用一組已知類別的樣本調(diào)整分類器的參數(shù)，使其達(dá)到所要求性能的過(guò)程，也稱為監(jiān)督訓(xùn)練或有教師學(xué)習(xí)。常見(jiàn)的有回歸和分類。 非監(jiān)督學(xué)習(xí)：在未加標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中，試圖找到隱藏的結(jié)構(gòu)。常見(jiàn)的有聚類。 強(qiáng)化學(xué)習(xí)：智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí)，以使獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)（強(qiáng)化信號(hào)）函數(shù)值最大。來(lái)自：百科
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以通過(guò)模型鏡像的方式將本地的模型導(dǎo)入ModelArts。通過(guò)配置健康檢查，支持在線服務(wù)進(jìn)行無(wú)損滾動(dòng)升級(jí)。 從模板中選擇元模型 因?yàn)橄嗤δ艿?span style='color:#C7000B'>模型配置信息重復(fù)率高，ModelArts提供模型模板方便您快捷地導(dǎo)入模型，創(chuàng)建AI應(yīng)用，而不用編寫配置文件。 您需要根據(jù)模型格式、模型AI引擎、模型運(yùn)行環(huán)境選擇對(duì)應(yīng)的模板。來(lái)自：專題![]()
學(xué)習(xí) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 學(xué)習(xí)云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn)，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。如何快速學(xué)習(xí)和了解GaussDB呢？ 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)來(lái)自：專題![]()
10:35:28 內(nèi)容審核-文本 Moderation(Text)，基于華為自研的深度學(xué)習(xí)和 內(nèi)容審核 模型，可自動(dòng)識(shí)別出文本中出現(xiàn)的涉政、色情、廣告、辱罵、灌水等內(nèi)容，幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，凈化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，提升用戶體驗(yàn) 應(yīng)用場(chǎng)景 電商評(píng)論篩查 檢測(cè)電商網(wǎng)站產(chǎn)品評(píng)論，智能識(shí)別有涉黃、涉政、灌水等違規(guī)評(píng)論，保證良好用戶體驗(yàn)來(lái)自：百科![]()
領(lǐng)域中，使用語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)中的水平都提高了一個(gè)等級(jí)，學(xué)術(shù)界掀起了研究預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的熱潮。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、理解語(yǔ)言模型和神經(jīng)語(yǔ)言模型。 2、了解主流預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型及之間的關(guān)系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語(yǔ)言模型 第3章 什么是神經(jīng)語(yǔ)言模型來(lái)自：百科![]()
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Moderation 時(shí)間：2020-10-29 14:35:57 內(nèi)容審核服務(wù)基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)圖像、視頻、文本內(nèi)容中的不合規(guī)信息進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)，方便用戶對(duì)不合規(guī)信息快速處理，幫助用戶提高審核效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 檢測(cè)準(zhǔn)確 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和大量的樣本庫(kù)，幫助客戶快速準(zhǔn)確進(jìn)行違規(guī)內(nèi)容檢測(cè)，維護(hù)內(nèi)容安全。來(lái)自：百科![]()
深度學(xué)習(xí)計(jì)算服務(wù)平臺(tái)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(kāi)發(fā)平臺(tái) ，提供從樣本標(biāo)注、模型訓(xùn)練、模型部署的一站式AI開(kāi)發(fā)能力，幫助用戶快速訓(xùn)練和部署模型，管理全周期AI工作流。平臺(tái)為開(kāi)發(fā)者設(shè)計(jì)了眾多可幫助降低開(kāi)發(fā)成本的開(kāi)發(fā)工具與框架，例如AI數(shù)據(jù)集、AI模型與算力等。來(lái)自：其他![]()
優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來(lái)生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。 離線模型生成器的工作原理如上圖所示，在接收到原始模型后，對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模型解析、量化、編譯和序列化四個(gè)步驟： 1、解析 在解析過(guò)程中，離線模型生成器支持不同框架下的原始網(wǎng)絡(luò)模型解析，提煉來(lái)自：百科![]()
AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)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。 產(chǎn)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面 [免來(lái)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(lái)自：百科![]()
行作為一個(gè)記錄，列模型數(shù)據(jù)庫(kù)以一列為一個(gè)記錄。（這種模型，數(shù)據(jù)即索引，IO很快，主要是一些分布式數(shù)據(jù)庫(kù)） 鍵值對(duì)模型：存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是一個(gè)個(gè)“鍵值對(duì)” 文檔類模型：以一個(gè)個(gè)文檔來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，有點(diǎn)類似“鍵值對(duì)”。 常見(jiàn)非關(guān)系模型數(shù)據(jù)庫(kù)： 列模型：Hbase 鍵值對(duì)模型：redis,MemcacheDB來(lái)自：百科![]()
理連接執(zhí)行幾乎無(wú)錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)傳輸（錯(cuò)誤控制）】 3、網(wǎng)絡(luò)層：它包括通過(guò)互連網(wǎng)絡(luò)路由和中繼數(shù)據(jù)；除了路由，網(wǎng)絡(luò)層還負(fù)責(zé)建立和維護(hù)連接，控制網(wǎng)絡(luò)擁塞，并在必要時(shí)生成計(jì)費(fèi)信息?！驹搶油ㄟ^(guò)尋址建立兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的連接，為源的傳輸層發(fā)送的數(shù)據(jù)包選擇合適的路由和交換節(jié)點(diǎn)。并根據(jù)地址正確傳輸?shù)侥康牡氐膫鬏攲?。?來(lái)自：百科![]()
而在標(biāo)準(zhǔn)物模型下，每個(gè)設(shè)備都對(duì)應(yīng)一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)物模型，它對(duì)外提供一致的接口，可以直接對(duì)應(yīng)應(yīng)用。 標(biāo)準(zhǔn)物模型可以任意組合產(chǎn)生新的模型，比如可以將攝像頭和燈組裝在一起，組成一個(gè)帶攝像頭的燈，組合后的復(fù)雜物仍然繼承了基礎(chǔ)物的模型，既能夠滿足復(fù)雜場(chǎng)景的需要，也能夠保持其標(biāo)準(zhǔn)模型與應(yīng)用進(jìn)行對(duì)接。來(lái)自：百科![]()
圖引擎服務(wù)基于屬性圖（Property graph）模型導(dǎo)入圖數(shù)據(jù)，一個(gè)屬性圖是由點(diǎn)、邊、標(biāo)簽（Label）和屬性（Property）組成的有向圖。 點(diǎn)又稱作節(jié)點(diǎn)（Node），邊又稱作關(guān)系（Relationship），點(diǎn)和關(guān)系是最重要的實(shí)體。 圖數(shù)據(jù)模型中的點(diǎn)：代表實(shí)體，如交通網(wǎng)絡(luò)中的車輛、通信網(wǎng)絡(luò)中的站點(diǎn)、電商交來(lái)自：專題![]()
初賽作品提交時(shí)間：6月19日-7月31日 （分為模型調(diào)試及模型上傳兩階段） 初賽模型調(diào)試時(shí)間：6月19日-7月25日 初賽模型上傳時(shí)間：7月26日-7月31日 初賽作品及決賽入圍評(píng)審時(shí)間：8月1日-8月6日 決賽作品提交時(shí)間：8月7日-9月3日 （分為模型調(diào)試及模型上傳兩階段） 決賽模型調(diào)試時(shí)間：8月7日-8月27日來(lái)自：百科![]()
PUE優(yōu)化控制模型等），開(kāi)發(fā)者可以基于模型訓(xùn)練服務(wù)，使用嵌入網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗(yàn)的訓(xùn)練平臺(tái)輸入數(shù)據(jù)，快速完成模型的開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練，形成精準(zhǔn)的模型，用于應(yīng)用服務(wù)開(kāi)發(fā) 優(yōu)勢(shì) 網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗(yàn)嵌入、助力開(kāi)發(fā)者快速完成模型開(kāi)發(fā)訓(xùn)練 NAIE訓(xùn)練平臺(tái)預(yù)置多種預(yù)集成通信模型服務(wù)，Zero編碼，讓開(kāi)發(fā)者無(wú)須AI經(jīng)驗(yàn)也可快速完成網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域模型的開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練來(lái)自：百科![]()
圖像識(shí)別 （ Image Recognition ），基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺(jué)內(nèi)容，提供多種物體、場(chǎng)景和概念標(biāo)簽，具備目標(biāo)檢測(cè)和屬性識(shí)別等能力，幫助客戶準(zhǔn)確識(shí)別和理解圖像內(nèi)容 圖像識(shí)別（Image Recognition），基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺(jué)內(nèi)容，提供多種物來(lái)自：專題
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