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華為機器視覺云服務(wù)總經(jīng)理錢森水介紹,機器視覺是5G時代行業(yè)數(shù)字化的感知入口和數(shù)據(jù)載體。華為機器視覺通過專業(yè)的AI芯片、開放的OS和豐富的生態(tài)拓展了安防業(yè)務(wù)的深度和寬度,進入千行百業(yè),與場景化業(yè)務(wù)融合,實現(xiàn)全息感知,成為行業(yè)數(shù)字化的抓手。 華為機器視覺充分考慮了環(huán)境對電力業(yè)務(wù)部署的影響,并提出了針對性的優(yōu)化方案來自:云商店華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí):IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場景下的AI應(yīng)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(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向,向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自:百科
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華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識,其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標學(xué)員來自:百科包年/包月TaurusDB實例在使用過程中,隨著業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的變化,最初申請的存儲容量可能會和實際使用量存在偏差,TaurusDB實例提供變更存儲空間的服務(wù),以滿足您的業(yè)務(wù)需求。 存儲空間如果超過當前容量,超出的部分將按需計費,推薦擴容磁盤享受包周期優(yōu)惠政策。擴容期間,服務(wù)不中斷,備份業(yè)務(wù)不受影響。 TaurusDB約束條件來自:專題
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使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級) 本實驗指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達式進行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識別 利用新型的人工智能(深度學(xué)習(xí))算法,結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集T來自:專題角色: IAM 最初提供的一種根據(jù)用戶的工作職能定義權(quán)限的粗粒度授權(quán)機制。該機制以服務(wù)為粒度,提供有限的服務(wù)相關(guān)角色用于授權(quán) IAM最新提供的一種細粒度授權(quán)的能力,可以精確到具體服務(wù)的操作、資源以及請求條件等?;诓呗?span style='color:#C7000B'>的授權(quán)是一種更加靈活的授權(quán)方式,能夠滿足企業(yè)對權(quán)限最小化的安全管控要求。來自:專題Cloud Server, GA CS )能夠提供強大的浮點計算能力,從容應(yīng)對高實時、高并發(fā)的海量計算場景。 (7)FPGA加速型 視頻處理、機器學(xué)習(xí)、基因組學(xué)研究、金融風(fēng)險分析。 (8)AI加速型 機器視覺、語音識別、自然語言處理通用技術(shù),支撐智能零售、智能園區(qū)、機器人云大腦、平安城市等場景。來自:百科硬件加速來解決生物計算量的性能瓶頸。FPGA云服務(wù)器提供的強大的可編程的硬件計算能力可以很好滿足海量生物數(shù)據(jù)快速計算的需求。 金融風(fēng)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的及時響應(yīng)有很高的要求,比如基于 定價 樹模型的金融計算、高頻金融交易、基金/證券交易算法、金融風(fēng)險來自:百科學(xué)習(xí),用戶將對 OBS 對象存儲服務(wù)形成整體了解,學(xué)會在正確的場景下使用對象存儲服務(wù)。 立即學(xué)習(xí) 塊存儲服務(wù)EVS:云上堅實的數(shù)據(jù)底座 通過本課程的學(xué)習(xí),用戶將對云硬盤形成系統(tǒng)的理解,掌握云硬盤的相關(guān)知識及如何在對應(yīng)的場景下使用云硬盤。 課程目標 通過學(xué)習(xí)本課程,對云硬盤有系統(tǒng)的了解,并掌握相關(guān)操作。來自:專題
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