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  • 保存訓練好的機器學習模型 內容精選 換一換
  • 從弱監(jiān)督視覺理解角度,介紹在降低模型對特定應用場景數(shù)據依賴方面所開展一些研究工作。 課程簡介 本課程介紹了在降低模型對特定應用場景數(shù)據依賴方面所開展一些研究工作。 課程目標 通過本課程學習,使學員了解: 1、如何構建高效神經網絡基礎模型。 2、如何學習顯著性物體、邊緣等通用屬性。
    來自:百科
    ,校園安全事故頻發(fā),食品安全,校園暴力等,無一不在危害和摧殘著孩子們身心健康,我們不想再說,“孩子是家庭希望,是祖國未來,少年強則國強,少年智則國智”,我們想切實為孩子們,為校園安全,做些什么。 華為機器視覺普教聯(lián)網解決方案,秉承Huawei HoloSens SDC 、Huawei
    來自:云商店
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  • 軟件內涵擴展、對工具鏈影響等方面分析了大模型將給軟件研發(fā)帶來哪些主要變化,并結合例子展示出大模型的確將大幅提升軟件研發(fā)效率。同時,也詳細展示了華為內部在研發(fā)大模型實踐,介紹了華為智能研發(fā)助手 CodeArts Snap三大關鍵技術:高質量訓練數(shù)據構建,自動評估與人
    來自:百科
    密竹機器人自動化軟件是一個機器人開發(fā)和運行平臺,可在此平臺上開發(fā)并適合企業(yè)需求機器人軟件。 訪問店鋪 RPA+AI咨詢與實施服務 RPA+AI可以代替企業(yè)中大量操作繁瑣、規(guī)則明確、重復度高工作,“人機協(xié)作”是未來趨勢,讓機器人做它能做,讓人做更有價值。通過提升業(yè)務流程效率助力企業(yè)數(shù)字化轉型。
    來自:專題
  • 保存訓練好的機器學習模型 更多內容
  • 華為機器視覺云服務總經理錢森水介紹,機器視覺是5G時代行業(yè)數(shù)字化感知入口和數(shù)據載體。華為機器視覺通過專業(yè)AI芯片、開放OS和豐富生態(tài)拓展了安防業(yè)務深度和寬度,進入千行百業(yè),與場景化業(yè)務融合,實現(xiàn)全息感知,成為行業(yè)數(shù)字化抓手。 華為機器視覺充分考慮了環(huán)境對電力業(yè)務部署影響,并提出了針對性優(yōu)化方案
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    針對直播間觀眾提出相關問題做了深度解答,讓我們一起來復習一下要點吧! 著眼AI未來,踐行產教融合 2017年以來,國家頒布了一系列政策來推進人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)與發(fā)展。大數(shù)據、云計算、人工智能相關專業(yè)建設及應用發(fā)展更是被提升到國家戰(zhàn)略高度。隨著智能社會到來,人工智能核心
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    領域中,使用語言模型預訓練方法在多項NLP任務中水平都提高了一個等級,學術界掀起了研究預訓練語言模型熱潮。 課程目標 通過本課程學習,使學員: 1、理解語言模型和神經語言模型。 2、了解主流預訓練語言模型及之間關系。 課程大綱 第1章 引言 第2章 什么是語言模型 第3章 什么是神經語言模型
    來自:百科
    在實訓管理頁面點擊團隊實區(qū)域以后,可以進入到實主頁,通過主頁可以查看當前實周期、用時(天數(shù))、所選項目、參加實組織、分配實小組、還有多少人未分配小組、每一個小組信息等。 3、個人實管理 個人實是教師選擇多個班級進行實以后,對班級學生進行個人項目分配實,每一
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    解決生物計算量性能瓶頸。FPGA云服務器提供強大可編程硬件計算能力可以很好滿足海量生物數(shù)據快速計算需求。 金融風險分析:金融行業(yè)對計算能力、基于超低時延和高吞吐能力及時響應有很高要求,比如基于 定價 模型金融計算、高頻金融交易、基金/證券交易算法、金融風險分析和決策
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    2、了解機器學習、深度學習、強化學習基礎與實踐; 3、了解AutoML相關概念和前沿技術; 4、了解Vega架構和算法及網絡人工智能平臺使用方法; 5、了解電信領域業(yè)務問題和挑戰(zhàn),及AutoML技術在電信領域中應用; 6、了解網絡人工智能在線課程體系及快速模型開發(fā)技巧;
    來自:百科
    階段管理包括了階段信息管理、階段資料管理、階段成果物管理。 8、微任務管理 微任務管理包括了微任務信息管理、微任務資料管理。 9、刪除案例 未發(fā)布案例可以刪除,案例刪除以后,用這個案例都將收到影響,所以刪除案例需要二次確認。 10、導出案例 導出案例可以是選擇導出到共享服務器中,
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    華為云計算 云知識 深度學習:IoT場景下AI應用與開發(fā) 深度學習:IoT場景下AI應用與開發(fā) 時間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā),融合了物聯(lián)網與AI兩大技術方向,向您展示AI與IoT融合場景運用并解構開發(fā)流程;從 物聯(lián)網平臺
    來自:百科
    行業(yè)重塑 深厚行業(yè)積累,分層解耦架構,多樣化部署模式 深厚行業(yè)積累,分層解耦架構,多樣化部署模式 技術扎根 全棧技術創(chuàng)新,極致算力加速大模型開發(fā),打造世界AI另一極 全棧技術創(chuàng)新,極致算力加速大模型開發(fā),打造世界AI另一極 開放同飛 打造云原生應用平臺AppArts,成立大模型高質量數(shù)據聯(lián)盟
    來自:專題
    程&平臺,無法為學生提供良好創(chuàng)新、專業(yè)實驗室、時間訓練中心等環(huán)境。 【AIoT實教學平臺人才培養(yǎng)困局】 AIoT實教學平臺 針對高校開設物聯(lián)網專業(yè)需求,浙江華為基于華為云IoT平臺,打造了物聯(lián)網綜合實解決方案,提供了平臺+設備+內容+服務全棧能力,產學研相結合,具備
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    華為云計算 云知識 深度學習概覽 深度學習概覽 時間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學習相關基本知識,其中包括深度學習發(fā)展歷程、深度學習神經 網絡部件、深度學習神經網絡不同類型以及深度學習工程中常見問題。 目標學員
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    特別是深度學習大數(shù)據集,讓訓練結果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓練 自研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環(huán)境,可部署為云端在線推理和批量推理,也可以直接部署到端和邊。 自動學習 支持多種自動學習能力,通過“
    來自:百科
    云知識 什么是非關系模型數(shù)據庫 什么是非關系模型數(shù)據庫 時間:2020-07-28 14:04:35 數(shù)據庫 非關系型數(shù)據庫主要是基于“非關系模型數(shù)據庫(由于關系型太大,所以一般用“非關系型”來表示其他類型數(shù)據庫) 非關系型模型比如有: 列模型:存儲數(shù)據是一列列。關系型數(shù)據庫
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    用算法模型。幫助開發(fā)者便捷地使用華為AI使能平臺Mordelarts開發(fā)、迭代、發(fā)布和變現(xiàn)算法,模型。 人工智能市場商品有: 藝賽旗機器人流程自動化軟件 IS-RPA AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者一站式AI開發(fā)平臺,為機器學習與深度學習提供海
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    果。 智能交互 支持用戶開箱即用智能交互數(shù)字人場景;也支持使用智能交互API或SDK,自主開發(fā)實現(xiàn)與數(shù)字人對話場景。 文檔與學習成長 快速入門 快速入門 什么是數(shù)字內容生產線 數(shù)字內容生產線功能特性 數(shù)字內容生產線產品優(yōu)勢 數(shù)字內容生產線常用概念 查看更多 常見問題 常見問題
    來自:專題
    戶和應用查詢進行脫敏。 通過精確脫敏引擎,對用戶敏感數(shù)據實施實時脫敏,不會對應用產生性能損耗,也不會改變數(shù)據在數(shù)據庫中存儲。 華為云 面向未來智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅動,一切皆服務。 華為
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    本實驗指導用戶基于Notebook來學習Python語言中正則表達式進行文本信息匹配、多線程執(zhí)行任務實現(xiàn)和Python中類魔法方法使用。 基于深度學習算法 語音識別 利用新型的人工智能(深度學習)算法,結合清華大學開源語音數(shù)據集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識別基本原理與
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