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    原子指標:原子指標中的度量和屬性來源于多維模型中的維度表和事實表,與多維模型所屬的業(yè)務對象保持一致,與多維模型中的最細數(shù)據(jù)粒度保持一致。 衍生指標:是原子指標通過添加限定、維度卷積而成,限定、維度均來源于原子指標關(guān)聯(lián)表的屬性。 復合指標:由一個或多個衍生指標疊加計算而成,其中的維度、限定均繼承于衍生指標。 數(shù)據(jù)集市建設(shè):新建DM層并發(fā)布匯總表。
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    14:35:41 2020第二屆華為云人工智能大賽無人車挑戰(zhàn)杯是在華為云人工智能平臺(華為云一站式AI開發(fā)平臺ModelArts、端云協(xié)同解決方案 HiLens )及無人駕駛小車基礎(chǔ)上,全面鍛煉和提高賽隊的AI解決方案能力及無人駕駛編程技巧的賽事。 【賽事介紹】 人工智能作為戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè),已經(jīng)開
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    Serverless Container(無服務器容器)引擎,讓您無需創(chuàng)建和管理服務器集群即可直接運行容器。 了解詳情 什么是云容器實例-開發(fā)指南 云容器實例(Cloud Container Instance, CCI)服務提供 ServerlessContainer(無服務器容器)引擎,讓您無需創(chuàng)建和管理服務器集群即可直接運行容器。
    來自:專題
    場景下的AI開發(fā)需求。3. 端到端全棧AI開發(fā)、優(yōu)化、推理部署能力:Apulis AI Studio提供了 數(shù)據(jù)管理 與處理、模型開發(fā)與優(yōu)化、模型部署與應用等端到端全棧AI開發(fā)、優(yōu)化、推理部署能力,可以幫助用戶完成整個AI開發(fā)流程。4. 底層硬件資源異構(gòu)化:Apulis AI Stu
    來自:專題
    【參賽要求】 1、為了更好參加比賽,建議賽隊成員可預先在圖像感知,物體檢測方面了解基本知識,熟悉基本深度學習框架如caffe,pytorch,tensorflow等。 2、組隊規(guī)模:每個隊伍建議由1名導師和3-5名學生組成。本次大賽不提供現(xiàn)場組隊,請在參賽前提前組隊。 3、未滿
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    和概念標簽,一個圖像可包含多個標簽內(nèi)容,語義內(nèi)容非常豐富。 同時提供了名人識別和翻拍識別??梢跃珳蕶z測圖像內(nèi)容識別明星和網(wǎng)紅人物。并基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法高效地判斷圖片是原始拍攝還是二次翻拍,智能剔除不合規(guī)圖片。 文檔鏈接:https://support.huaweicloud.com
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    實例針對深度學習特殊優(yōu)化,可在短時間內(nèi)完成海量計算;Pi1實例整型計算時延低,可支持35路高清視頻解碼與實時AI推理 優(yōu)勢 GPU Direct 完美支撐大數(shù)據(jù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間傳輸 100GB IB網(wǎng)絡(luò) 支持GPU Direct over RDMA,100G超高帶寬,2us超低時延 內(nèi)置加速框架
    來自:百科
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    來自:產(chǎn)品
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    高寫入性能,每天處理萬億級時間點寫入; 極低成本,具有針對時序數(shù)據(jù)的專用壓縮算法; 高查詢性能,能夠支撐多節(jié)點多線程并行查詢,具備向量化查詢引擎,同時,高效支持聚合、卷積等時序數(shù)據(jù)查詢模式; 海量時間線,最大可支持億級時間線; 邊云結(jié)合,邊緣節(jié)點就近部署,快速響應本地查詢,數(shù)據(jù)在邊緣側(cè)聚合后再上傳云端,降低上云帶寬需求。
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    入、ModelArts平臺提供的模型模板導入、AI Gellary市場訂閱的模型及從其他EI云服務訂閱AI應用等。 管理控制臺 ModelArts AI應用來源 收起 展開 自動學習 收起 展開 使用ModelArts自動學習開發(fā)AI模型無需編寫代碼,您只需上傳數(shù)據(jù)、創(chuàng)建項目、完
    來自:專題
    能力,普通的云服務器難以滿足性能需求,F(xiàn)PGA云服務器可以提供高性價比的視頻解決方案,是視頻類場景的理想選擇。 機器學習:機器學習中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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
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    大型工程OA管理方案:組織全員內(nèi)外協(xié)同,工程可控、資源協(xié)調(diào)快-上 相關(guān)推薦 提交排序任務API:請求消息 策略參數(shù)說明:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 概述:背景信息 排序策略:深度網(wǎng)絡(luò)因子分解機-DeepFM 概述:背景信息 排序策略-離線排序模型:DeepFM 概述:背景信息 概述:背景信息
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    名稱、類型、默認值、約束等,具體設(shè)置方法可以參考定義超參。 如果用戶使用的AI引擎pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64和tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-
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    實時語音識別 、錄音文件識別有如下優(yōu)勢: 識別準確率高:采用最新一代 語音識別 技術(shù),基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Networks,簡稱DNN)技術(shù),大大提高了抗噪性能,使識別準確率顯著提升。 識別速度快:把語言模型、詞典和聲學模型統(tǒng)一集成為一個大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),同時在工程上進行了大量的優(yōu)化,大幅提升解碼速度,使識別速度在業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位。
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    客戶滿意度。 三、大數(shù)據(jù)技術(shù)支持 四川涪擎大數(shù)據(jù)技術(shù)有限公司的全球快遞物流查詢SaaS產(chǎn)品,利用大數(shù)據(jù)技術(shù)為企業(yè)提供精準的物流信息。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器人的技術(shù)支持,企業(yè)可以快速獲取貨物的實時位置、預計送達時間等信息,為客戶制定合適的物流方案。 四、數(shù)個智能倉儲及研究實驗室 四川涪擎
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