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    16:33:42 云計算 混合云 在以“政企深度用云,釋放數字生產力”為主題的 華為云Stack 戰(zhàn)略暨新品發(fā)布會上,華為云提出深度用云三大關鍵舉措,并發(fā)布華為云Stack 8.2版本,以智能進化推動創(chuàng)造行業(yè)新價值。 隨著數字化進程的不斷深入,政企客戶也將進入深度用云的新階段,面向未來的跨越有兩個核心要素:
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    開發(fā)者的“痛”,你遇到過么? 很多AI開發(fā)者開發(fā)者在訓練得到AI模型之后,必須得在設備上實現模型的推理才能獲得相應的AI能力,但目前AI模型不能直接在設備上運行起來。這就意味著,開發(fā)者還得有一套對應的推理框架才能真正實現AI與IoT設備的結合。 另外,目前深度學習雖然可以在很多領域超越傳統(tǒng)算法,不
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    用影響學習效果,參訓過程中會有華為云現金券發(fā)放。 2.現金券發(fā)放:完成報名后每一主體成員賬號會在規(guī)定時間收到現金券,該現金券用于整個參賽操作及考試操作資源購買。 免責聲明: 如果使用過程中超出了舉辦方提供的現金券額度,需要參賽團隊自行負責,我方不再負責額外提供。 【鯤鵬訓練營暨鯤鵬應用開發(fā)者比賽議程】
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    工程機械智能檢測主要應用于智慧工地或道路管理,是基于智能攝像機的前端AI技術對現場的視頻進行實時分析,基于大規(guī)模工程機械車輛圖片數據檢測訓練,將算法加載到攝像機內部。 利用深度學習能力進行模型訓練,實現了對工程機械車輛的檢測,從視頻目標分割和特征提取兩個方面進行算法優(yōu)化,提高運算效率,增強適用性,完成對工
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    器運行的一般過程和方法。 基本要求: 1. 對業(yè)界主流的深度學習框架(Caffe、TensorFlow等)有一定了解。 2. 具備一定的C++、Shell、Python腳本開發(fā)能力。 3. 了解Linux操作系統(tǒng)的基本使用。 4. 了解昇騰處理器基礎,了解神經網絡訓練和推理的基本知識。
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    低時延場景 深度學習 機器學習中多層神經網絡需要大量計算資源,其中訓練過程需要處理海量的數據,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,FPGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗和低時延等優(yōu)勢,可針對不同算法動態(tài)編程設計最匹配的硬件電路,滿足機器學習中海量計算和低
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    還有機會獲得 華為云職業(yè)認證 證書 訓練營結營后可直接參與HCIP-Cloud Service DevOps Engineer職業(yè)認證,通過后即頒發(fā)證書 三、訓練營參與流程 報名學習課程——觀看開班直播——進入學習交流群、每日打卡學習——參加訓練營結營賽——論壇發(fā)帖互動 四、豐富的訓練營獎品,等你拿!
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