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- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 坐標(biāo)變換 內(nèi)容精選 換一換
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昇騰AI軟件棧邏輯架及功能介紹 昇騰AI軟件棧邏輯架及功能介紹 時(shí)間：2020-08-18 17:12:46 昇騰AI軟件?？梢苑譃?span style='color:#C7000B'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)軟件模塊、工具鏈以及其它軟件模塊。 1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件主要包含了流程編排器（Matrix），框架管理器（Framework），運(yùn)行管理器（Runtime）、數(shù)字視覺(jué)預(yù)處理模塊（Digital來(lái)自：百科時(shí)間：2020-08-19 10:07:38 框架管理器協(xié)同TBE為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成可執(zhí)行的離線模型。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行之前，框架管理器與昇騰AI處理器緊密結(jié)合生成硬件匹配的高性能離線模型，并拉通了流程編排器和運(yùn)行管理器使得離線模型和昇騰AI處理器進(jìn)行深度融合。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行時(shí)，框架管理器聯(lián)合了流程編排器、運(yùn)行管來(lái)自：百科
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次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出作為下一層的輸入，層層連接構(gòu)成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 1994年，Yann LeCun發(fā)布了結(jié)合反向傳播的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) LeNet， 其來(lái)自：百科網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類(lèi)型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員 需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展；熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”；熟來(lái)自：百科
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DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征形成更抽象的高層代表屬性類(lèi)別或特征，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦的機(jī)制來(lái)解釋說(shuō)明數(shù)據(jù)，如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。來(lái)自：百科![]()
Engine）提供了昇騰AI處理器自定義算子開(kāi)發(fā)能力，通過(guò)TBE提供的API和自定義算子編程開(kāi)發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開(kāi)發(fā)。 TBE的重要概念之一為NPU，即Neural-network Processing Unit，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器。 在維基百科中，NPU這個(gè)詞條被直接指向了“人工智能加速器”，釋義是這樣的：來(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開(kāi)始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要較高算力和能好的。并且有大量的研究論文集中于如何將這些AI模型從云上部署到端側(cè)，為AI模型創(chuàng)造更多的應(yīng)用場(chǎng)景和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。來(lái)自：百科![]()
算引擎由開(kāi)發(fā)者進(jìn)行自定義來(lái)完成所需要的具體功能。 通過(guò)流程編排器的統(tǒng)一調(diào)用，整個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用一般包括四個(gè)引擎：數(shù)據(jù)引擎，預(yù)處理引擎，模型推理引擎以及后處理引擎。 1、數(shù)據(jù)引擎主要準(zhǔn)備神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要的數(shù)據(jù)集（如MNIST數(shù)據(jù)集）和進(jìn)行相應(yīng)數(shù)據(jù)的處理（如圖片過(guò)濾等），作為后續(xù)計(jì)算引擎的數(shù)據(jù)來(lái)源。來(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2020-08-19 09:27:09 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造中，算子組成了不同應(yīng)用功能的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。而張量加速引擎（Tensor Boost Engine）作為算子的兵工廠，為基于昇騰AI處理器運(yùn)行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供算子開(kāi)發(fā)能力，用TBE語(yǔ)言編寫(xiě)的TBE算子來(lái)構(gòu)建各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。同時(shí)，TBE對(duì)算子也提供來(lái)自：百科![]()
它邏輯塊的影響下自主運(yùn)作。 FPGA實(shí)例應(yīng)用場(chǎng)景包含基因計(jì)算、金融分析、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、加解密等，例如FPGA針對(duì)特定算法，如快速傅里葉變換，基因序列比對(duì)算法(Smith-Waterman)，實(shí)現(xiàn)快速計(jì)算，納秒級(jí)延時(shí)，提升計(jì)算性能。 FPGA加速云服務(wù)器技術(shù)規(guī)格特點(diǎn)如下： 每個(gè)來(lái)自：百科![]()
的強(qiáng)大助力。 AR有四大核心能力： ①環(huán)境理解：基于幾何理解和語(yǔ)義理解等AI技 術(shù)，對(duì)物理世界進(jìn)行感知和認(rèn)知。 ②數(shù)據(jù)可視：將虛擬坐標(biāo)與現(xiàn)實(shí)世界坐標(biāo)對(duì)齊，把業(yè)務(wù)相關(guān)的3D模型、視頻、 圖文信息、表單等內(nèi)容信息實(shí)時(shí)、 準(zhǔn)確地疊加在真實(shí)物體之上。 ③遠(yuǎn)程協(xié)作：與AR眼鏡等終端結(jié)合，全面采來(lái)自：云商店![]()
-JPEGD模塊對(duì)JPEG格式的圖片進(jìn)行解碼，將原始輸入的JPEG圖片轉(zhuǎn)換成YUV數(shù)據(jù)，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。 -JPEG圖片處理完成后，需要用JPEGE編碼模塊對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行JPEG格式還原，用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理輸出數(shù)據(jù)的后處理。 -當(dāng)輸入圖片格式為PNG時(shí)，需要調(diào)用PNGD解碼來(lái)自：百科![]()
之后，可以進(jìn)入圖表設(shè)置選項(xiàng)。 編輯圖表中分為「類(lèi)型與數(shù)據(jù)」和「自定義樣式」，前者中可以更改圖表類(lèi)型、顏色、數(shù)據(jù)范圍，后者可以更改標(biāo)題、坐標(biāo)軸、圖例位置、坐標(biāo)系參考線等。 如果柱狀圖中存在數(shù)據(jù)堆積情況，還可以一鍵將圖表改為更直觀的堆積柱狀圖，只需在編輯圖表中，圖表類(lèi)型改為堆積柱狀圖。 生來(lái)自：云商店![]()
本課程包含了數(shù)字圖像基本原理，以及使用傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)方法完成計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)的方法以及應(yīng)用場(chǎng)景。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握數(shù)字圖像的基礎(chǔ)知識(shí)和變換方法。 2、掌握?qǐng)D像分類(lèi)技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。 3、掌握目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。 4、掌握?qǐng)D像分割技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。 5、掌握視頻處理的技術(shù)原理和應(yīng)用場(chǎng)景。來(lái)自：百科![]()
量的數(shù)據(jù)積累并沒(méi)有切實(shí)為企業(yè)的決策提供深層的幫助，對(duì)信息和業(yè)務(wù)分析的需求正在凸顯。 業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化和服務(wù)創(chuàng)新迫在眉睫 隨著工作空間和時(shí)間的變換，使得企業(yè)員工的工作方式發(fā)生了重大的變化，同時(shí)，市場(chǎng)的快速變化也加劇了業(yè)務(wù)流程的變動(dòng)，傳統(tǒng)ERP在信息共享和業(yè)務(wù)流程拓展方面的優(yōu)化也迫在眉睫。來(lái)自：百科![]()
/(P+R)，其中R為召回率，P為精確率。 ROC 曲線 ROC 曲線用于繪制采用不同分類(lèi)閾值時(shí)的 TPR （真正例率，縱坐標(biāo)）與 FPR（假正例率，橫坐標(biāo)），ROC曲線越接近左上角，該分類(lèi)器的性能越好。 敏感度分析 不同特征范圍下的準(zhǔn)確率 將圖片根據(jù)特征值，如亮度、模糊度等劃分來(lái)自：百科![]()
解豐縣的實(shí)時(shí)空氣質(zhì)量，做出相應(yīng)決策。 空氣監(jiān)測(cè)站點(diǎn)詳情 通過(guò)空氣監(jiān)測(cè)站點(diǎn)詳情頁(yè)面，可全面的了解到該空氣監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的基本信息，包括：站點(diǎn)名字、坐標(biāo)位置、控制級(jí)別、站點(diǎn)地址、監(jiān)測(cè)時(shí)間；監(jiān)測(cè)指標(biāo)的檢測(cè)值和超標(biāo)值、該站點(diǎn)的周邊監(jiān)測(cè)站的信息、周邊的環(huán)保事件數(shù)、周邊的污染源信息。 地圖上顯示該站點(diǎn)位置，點(diǎn)擊地圖上的點(diǎn)可查看詳情。來(lái)自：云商店![]()
在飛機(jī)上用航攝儀器對(duì)地面連續(xù)攝取像片，結(jié)合地面控制點(diǎn)測(cè)量、調(diào)繪和立體測(cè)繪等步驟，繪制出地形圖的作業(yè)。單張像片測(cè)圖的基本原理是中心投影的透視變換，立體測(cè)圖的基本原理是投影過(guò)程的幾何反轉(zhuǎn)。 地面測(cè)繪 使用三維激光掃描儀、水準(zhǔn)儀、經(jīng)緯儀、全站儀、GPS接收機(jī)、GPS手持機(jī)、超站儀、陀螺來(lái)自：百科![]()
掌握常見(jiàn)SQL性能問(wèn)題的優(yōu)化思路和方法 課程大綱 第1章 DAY1 SQL優(yōu)化基礎(chǔ) 第2章 DAY2 優(yōu)化多表連接 第3章 DAY3 查詢變換和優(yōu)化技巧 第4章 DAY4 優(yōu)化實(shí)戰(zhàn)案例 第5章 DAY5 優(yōu)化實(shí)戰(zhàn)案例進(jìn)階 云數(shù)據(jù)庫(kù) RDS for MySQL 云數(shù)據(jù)庫(kù) RDS for來(lái)自：百科![]()
視頻監(jiān)控 視頻檢測(cè) 人工智能 機(jī)器視覺(jué) 商品介紹 電瓶車(chē)起火事件時(shí)有發(fā)生，為保證樓宇公共安全，禁止電瓶車(chē)進(jìn)入，該產(chǎn)品采用AI智能算法，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)電瓶車(chē)檢測(cè)功能。 電梯內(nèi)電瓶車(chē)檢測(cè)商品介紹： 應(yīng)用場(chǎng)景： 隨著電瓶車(chē)越來(lái)越受歡迎，電瓶車(chē)起火事件也時(shí)有發(fā)生。特別當(dāng)來(lái)自：云商店![]()
部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型 彈性云服務(wù)器 完成黑白圖像上色應(yīng)用開(kāi)發(fā)，通過(guò)該實(shí)驗(yàn)了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運(yùn)行的一般過(guò)程和方法。 基本要求： 1. 對(duì)業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。來(lái)自：百科
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