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  • 再訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 基于ModelArts實(shí)現(xiàn)人車檢測(cè)模型訓(xùn)練和部署 時(shí)間:2020-12-02 11:21:12 本實(shí)驗(yàn)將指導(dǎo)用戶使用華為ModelArts預(yù)置算法構(gòu)建一個(gè)人車檢測(cè)模型的AI應(yīng)用。人車檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景,檢測(cè)道路上人和車的位置。
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    會(huì)相對(duì)延長(zhǎng)。 10、Q:AI智能能否準(zhǔn)確回答用戶提出的問題,是否會(huì)答非所問導(dǎo)致用戶不滿意? A:基于當(dāng)前所服務(wù)行業(yè)的語(yǔ)料庫(kù)積累,AI 語(yǔ)音識(shí)別 的準(zhǔn)確率能夠保證在85%左右,通過不斷測(cè)試逐步提升,保證較高的識(shí)別率。針對(duì)少數(shù)實(shí)在無法識(shí)別的內(nèi)容,也會(huì)配置兜底措施,引導(dǎo)用戶尋求其他渠道解
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 民族品牌 高端動(dòng)力——密封科技攜手華天軟件精益研發(fā)升級(jí) 民族品牌 高端動(dòng)力——密封科技攜手華天軟件精益研發(fā)升級(jí) 時(shí)間:2022-12-15 19:31:30 行業(yè)解決方案 用戶案例 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng) 煙臺(tái)石川密封科技股份有限公司是中國(guó)摩擦密封材料協(xié)會(huì)副理事長(zhǎng)、內(nèi)
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  • ,普通的云服務(wù)器難以滿足性能需求,F(xiàn)PGA云服務(wù)器可以提供高性價(jià)比的視頻解決方案,是視頻類場(chǎng)景的理想選擇 優(yōu)勢(shì) 高性能 高并行計(jì)算與片內(nèi) RAM 資源靈活匹配,適用于高性能視頻圖像處理場(chǎng)景 低時(shí)延 快速的外存訪問技術(shù),適用于超高清和 視頻直播 等低時(shí)延場(chǎng)景 深度學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)
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    云知識(shí) 機(jī)器翻譯應(yīng)用場(chǎng)景 機(jī)器翻譯應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間:2020-09-16 10:48:41 機(jī)器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個(gè)人提供不同語(yǔ)種間快速翻譯能力,通過API調(diào)用即可實(shí)現(xiàn)源語(yǔ)言文本到目標(biāo)語(yǔ)言文本的自動(dòng)翻譯 應(yīng)用場(chǎng)景 翻譯中心:采用機(jī)器翻譯服務(wù)
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    隊(duì)分享了基于華為機(jī)器視覺產(chǎn)品(軟件定義攝像機(jī)、智能視頻存儲(chǔ)、華為好望商城、華為好望云服務(wù))結(jié)合各自賽隊(duì)優(yōu)秀算法和應(yīng)用的聯(lián)合方案及優(yōu)秀實(shí)踐。 華為機(jī)器視覺總裁 段愛國(guó) 致辭 經(jīng)過激烈的角逐,最終大賽決出1個(gè)金獎(jiǎng)、2個(gè)銀獎(jiǎng)、8個(gè)優(yōu)勝獎(jiǎng),華為機(jī)器視覺總裁段愛國(guó)、華為機(jī)器視覺負(fù)責(zé)產(chǎn)業(yè)發(fā)展
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    AI開發(fā)平臺(tái) 產(chǎn)品為用戶提供一站式機(jī)器/深度學(xué)習(xí)解決方案。支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估、模型服務(wù)的全流程開發(fā)及部署支持,提供多樣化建模方式,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型 AI開發(fā)平臺(tái)產(chǎn)品為用戶提供一站式機(jī)器/深度學(xué)習(xí)解決方案。支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練、模型評(píng)估、模型服務(wù)的全流程開
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    15:54:18 機(jī)器學(xué)習(xí)常見的分類有3種: 監(jiān)督學(xué)習(xí):利用一組已知類別的樣本調(diào)整分類器的參數(shù),使其達(dá)到所要求性能的過程,也稱為監(jiān)督訓(xùn)練或有教師學(xué)習(xí)。常見的有回歸和分類。 非監(jiān)督學(xué)習(xí):在未加標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中,試圖找到隱藏的結(jié)構(gòu)。常見的有聚類。 強(qiáng)化學(xué)習(xí):智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí),以使獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)(強(qiáng)化信號(hào))函數(shù)值最大。
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    ModelArts自動(dòng)學(xué)習(xí)所創(chuàng)建項(xiàng)目一直在扣費(fèi),如何停止計(jì)費(fèi)? 將所創(chuàng)建的自動(dòng)學(xué)習(xí)作業(yè)刪除,即可停止計(jì)費(fèi)。 解決方法:在所創(chuàng)建自動(dòng)學(xué)習(xí)作業(yè)列表中,單擊作業(yè)列表右方操作下的“刪除”即可停止計(jì)費(fèi)。 為什么項(xiàng)目刪除完了,仍然還在計(jì)費(fèi)? 如果ModelArts的自動(dòng)學(xué)習(xí)項(xiàng)目、Noteboo
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    確性還能提升。城市治理中的事項(xiàng)類別非常多,但很多事件的數(shù)據(jù)量很少,用常規(guī)的方式訓(xùn)練模型一個(gè)算法耗時(shí)長(zhǎng),準(zhǔn)確率低。我們依托于預(yù)訓(xùn)練大模型、小樣本學(xué)習(xí)等技術(shù),可以對(duì)這種數(shù)據(jù)量小的城市問題進(jìn)行模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)。同時(shí)通過圖像生成等數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù),可以實(shí)現(xiàn)把白天的圖像遷移成晚上,晴天的圖像遷移成
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    、數(shù)據(jù)量大的業(yè)務(wù),如大屏監(jiān)控、大數(shù)據(jù)分析等,則交由云端處理。例如,在園區(qū)場(chǎng)景中,涉及用戶隱私的數(shù)據(jù),在節(jié)點(diǎn)本地自閉環(huán)處理,所有數(shù)據(jù)采集、處理及存儲(chǔ)在本地節(jié)點(diǎn)閉環(huán);非隱私數(shù)據(jù)予以清洗匯總后,上傳至云端進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練,持續(xù)優(yōu)化及更新本地智能算法。通過業(yè)務(wù)分層處理,將物聯(lián)網(wǎng)的價(jià)值最大化,實(shí)現(xiàn)真正的萬物互聯(lián)。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬高校訓(xùn)練營(yíng)-深圳大學(xué)&鯤鵬聯(lián)合出品 鯤鵬高校訓(xùn)練營(yíng)-深圳大學(xué)&鯤鵬聯(lián)合出品 時(shí)間:2021-04-27 15:56:27 內(nèi)容簡(jiǎn)介: 算力已成為驅(qū)動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新生產(chǎn)力,多業(yè)務(wù)場(chǎng)景、多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),帶來多樣性算力的需求。鯤鵬產(chǎn)業(yè)構(gòu)筑了從最基礎(chǔ)的處理器、硬件
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    組建團(tuán)隊(duì):用隊(duì)長(zhǎng)華為云賬號(hào)創(chuàng)建團(tuán)隊(duì)并邀請(qǐng)其他成員加入團(tuán)隊(duì) 二、比賽資源申請(qǐng)說明 1.現(xiàn)金券申請(qǐng):本次比賽所需的鯤鵬云資源均是華為云鯤鵬云服務(wù),需要隊(duì)長(zhǎng)注冊(cè)華為云賬號(hào),并在開班前完成企業(yè)實(shí)名認(rèn)證,避免比賽時(shí)無法使用影響學(xué)習(xí)效果,參訓(xùn)過程中會(huì)有華為云現(xiàn)金券發(fā)放。 2.現(xiàn)金券發(fā)放:完成報(bào)名后每一主體成員賬號(hào)會(huì)在規(guī)定時(shí)間收到
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    想選擇。 機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)算資源,其中訓(xùn)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(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中, FPGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗、和低時(shí)延等優(yōu)勢(shì),可針對(duì)不同算法動(dòng)態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路,滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計(jì)算和
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    由馳騁。 夯實(shí)基本功之外,“年輕工程師也要做學(xué)習(xí)型人才,注重學(xué)習(xí)和項(xiàng)目實(shí)踐”,華為云MVP朱有鵬建議開發(fā)者要多關(guān)注華為云IoT的基本信息動(dòng)態(tài)和內(nèi)在功能的變化,及時(shí)學(xué)習(xí)掌握。與此同時(shí),也要多找機(jī)會(huì)參與到項(xiàng)目實(shí)踐中,比如華為云組織的在線訓(xùn)練營(yíng)、IoT創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽、線下城市技術(shù)沙龍等活動(dòng)。
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    ModelArts為用戶提供了多種常見的預(yù)置鏡像,但是當(dāng)用戶對(duì)深度學(xué)習(xí)引擎、開發(fā)庫(kù)有特殊需求場(chǎng)景的時(shí)候,預(yù)置鏡像已經(jīng)不能滿足用戶需求。ModelArts提供自定義鏡像功能支持用戶自定義運(yùn)行引擎。 ModelArts為用戶提供了多種常見的預(yù)置鏡像,但是當(dāng)用戶對(duì)深度學(xué)習(xí)引擎、開發(fā)庫(kù)有特殊需求場(chǎng)景的時(shí)候,預(yù)置鏡
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    量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(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。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括ModelArts介紹和基本使用操作。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),了解ModelArts的特性、應(yīng)用場(chǎng)景等,并掌握其申請(qǐng)和調(diào)用方法。
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    2、邊云協(xié)同AI訓(xùn)練概念及其使用場(chǎng)景、如何應(yīng)對(duì)邊緣AI痛點(diǎn); 2、KubeEdge邊云協(xié)同AI框架發(fā)布及其技術(shù)原理。 聽眾收益: 1、了解邊緣 AI 的應(yīng)用場(chǎng)景、價(jià)值和技術(shù)挑戰(zhàn),與傳統(tǒng)離線 AI 和云上 AI 應(yīng)用的差異; 2、了解邊云協(xié)同推理和訓(xùn)練模式對(duì)當(dāng)前邊緣 AI“云上訓(xùn)練,端邊推
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    別、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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    理想選擇。 機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)算資源,其中訓(xùn)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(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中,F(xiàn)PGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗、和低時(shí)延等優(yōu)勢(shì),可針對(duì)不同算法動(dòng)態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路,滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計(jì)算和
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