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FPGA加速云服務(wù)器(FPGA Accelerated Cloud Server,FA CS )提供FPGA開發(fā)和使用的工具及環(huán)境,讓用戶方便地開發(fā)FPGA加速器和部署基于FPGA加速的業(yè)務(wù),為您提供易用、經(jīng)濟(jì)、敏捷和安全的FPGA云服務(wù)。 應(yīng)用: 視頻處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、基因組學(xué)研究、金融風(fēng)險(xiǎn)分析。來自:百科是面向開發(fā)者的一站式 AI 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)處理及交互式智能標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、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。 ModelArts 是面向開發(fā)者的一站式 AI 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)處來自:專題
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本課程介紹了在降低模型對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解: 1、如何構(gòu)建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型。 2、如何學(xué)習(xí)顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構(gòu)建弱監(jiān)督學(xué)習(xí)模型,并進(jìn)而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識(shí)學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1章來自:百科來自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) IAM 實(shí)現(xiàn)安全訪問的方法 IAM實(shí)現(xiàn)安全訪問的方法 時(shí)間:2021-05-31 10:17:37 數(shù)據(jù)庫 安全 可以使用IAM為用戶或者應(yīng)用程序生成身份憑證,不必與其他人員共享賬號(hào)密碼,系統(tǒng)會(huì)通過身份憑證中攜帶的權(quán)限信息允許用戶安全地訪問賬號(hào)中的資源。 文中課程來自:百科學(xué)習(xí) 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 學(xué)習(xí)云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 云數(shù)據(jù)庫GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,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GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)來自:專題將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。 4、掌握主流深度學(xué)習(xí)模型的技術(shù)特點(diǎn)。來自:百科BS,從 OBS 導(dǎo)入模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用。 制作模型包,則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包里面必需包含“model”文件夾,“model”文件夾下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代碼文件。 模型包結(jié)構(gòu)示例(以TensorFlow模型包結(jié)構(gòu)為例) 發(fā)布該模型時(shí)只需要指定到“ocr”目錄。來自:專題用于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集中的異常數(shù)據(jù)點(diǎn);可通過學(xué)習(xí)正常數(shù)據(jù)的特征分布規(guī)律來建立基準(zhǔn)模型,可融合多個(gè)基準(zhǔn)模型提升預(yù)測(cè)精度并減少誤報(bào)和漏報(bào)的情況 盤古科學(xué)計(jì)算大模型產(chǎn)品功能 盤古氣象大模型 首個(gè)精度超過傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)方法的AI方法,1小時(shí)-7天預(yù)測(cè)精度均高于傳統(tǒng)數(shù)值方法(歐洲氣象中心的operational來自:專題
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