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    識(shí)別、圖像檢測(cè)、目標(biāo)監(jiān)測(cè)以及智能駕駛等。這一切本質(zhì)都是對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,本課程就圖像處理理論及相應(yīng)技術(shù)做了介紹,包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),學(xué)習(xí)時(shí)注意兩者的區(qū)別。 目標(biāo)學(xué)員 1、希望成為企業(yè)AI工程師的人員 2、希望獲得HCIP-AI EI Developer V2.0認(rèn)證的人員
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    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)提供算子開發(fā)能力,用TBE語(yǔ)言編寫的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)算子也提供了封裝調(diào)用能力。在TBE中有一個(gè)優(yōu)化過(guò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TBE標(biāo)準(zhǔn)算子庫(kù),開發(fā)者可以直接利用標(biāo)準(zhǔn)算子庫(kù)中的算子實(shí)現(xiàn)高性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算。除此之外,TBE也提供
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) HoloSens SDC+珍稀動(dòng)物識(shí)別算法,記錄與守護(hù)瀕危物種的每一刻 HoloSens SDC+珍稀動(dòng)物識(shí)別算法,記錄與守護(hù)瀕危物種的每一刻 時(shí)間:2021-02-20 17:42:49 云計(jì)算 華為好望商城 我們的地球 平均每1小時(shí)都有一個(gè)物種滅絕 關(guān)愛(ài)野生動(dòng)物,關(guān)愛(ài)珍稀物種
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    Store網(wǎng)站上選擇自己的設(shè)備型號(hào)和場(chǎng)景需求,就能匹配到合適、高質(zhì)量的算法,一鍵部署到設(shè)備上。Huawei HoloSens Store目前的算法在數(shù)量約40多個(gè),機(jī)器視覺(jué)云服務(wù)總經(jīng)理徐迎輝說(shuō),為了保證算法質(zhì)量,Huawei HoloSens Store會(huì)通過(guò)剛需程度和成熟度嚴(yán)選算法的兩大標(biāo)準(zhǔn),使商城獲得良性循環(huán)的基礎(chǔ)。由此可見,華為的HoloSens
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    AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開,選手可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行圖像語(yǔ)義分割,對(duì)圖像進(jìn)行像素級(jí)別的分類。 【賽事背景】 近年來(lái),以AI技術(shù)為核心的各項(xiàng)應(yīng)用經(jīng)過(guò)多年的快速發(fā)展,人工智能已經(jīng)融入到人們的生活當(dāng)中。隨著產(chǎn)業(yè)需求和政策導(dǎo)向需要,各公司在AI技術(shù)方面的投資持續(xù)增長(zhǎng),計(jì)算機(jī)視覺(jué)已經(jīng)成為了相關(guān)算法占比最大,研發(fā)投入
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    規(guī)或者關(guān)鍵信息,包括踢、扔、拋物體等。 視頻質(zhì)量分析VQA 視頻質(zhì)量分析(Video Quality Analysis)是通過(guò)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法識(shí)別視頻畫面質(zhì)量,將視頻畫面的質(zhì)量進(jìn)行歸類,從而過(guò)濾出清晰的高質(zhì)量視頻。 視頻 OCR :視頻OCR(Video Optical Character
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    基于對(duì)視頻的前后幀信息、光流運(yùn)動(dòng)信息分析、場(chǎng)景內(nèi)容信息識(shí)別等分析,檢測(cè)和識(shí)別視頻動(dòng)作 優(yōu)勢(shì) 多模態(tài)識(shí)別 綜合圖像、光流、聲音等信息,識(shí)別動(dòng)作更準(zhǔn)確 識(shí)別準(zhǔn)確 采用3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,動(dòng)作識(shí)別準(zhǔn)確度高 對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景魯棒性強(qiáng) 對(duì)不同天氣條件、不同的攝像頭角度等復(fù)雜場(chǎng)景的視頻動(dòng)作識(shí)別具有良好的魯棒性 建議搭配使用: 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS
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    類場(chǎng)景的理想選擇。 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(guò)程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過(guò)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
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    下核心知識(shí)點(diǎn): 1. 區(qū)塊鏈 的基礎(chǔ)知識(shí):哈希運(yùn)算、數(shù)字簽名、共識(shí)算法、智能合約、P2P網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)原理 2. 區(qū)塊鏈的應(yīng)用:區(qū)塊鏈在主流行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用與實(shí)現(xiàn),區(qū)塊鏈服務(wù)構(gòu)建的企業(yè)應(yīng)用 3. 區(qū)塊鏈與加密數(shù)字貨幣:詳解區(qū)塊鏈與加密數(shù)字貨幣的關(guān)系 4. 區(qū)塊鏈的部署方案:區(qū)塊鏈服務(wù)的跨云部署和云上云下混合部署方案。
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    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
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