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  • 華為云計算 云知識 HoloSens SDC+珍稀動物識別算法,記錄與守護(hù)瀕危物種的每一刻 HoloSens SDC+珍稀動物識別算法,記錄與守護(hù)瀕危物種的每一刻 時間:2021-02-20 17:42:49 云計算 華為好望商城 我們的地球 平均每1小時都有一個物種滅絕 關(guān)愛野生動物,關(guān)愛珍稀物種
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    Core提供了充足的數(shù)據(jù)源,從而滿足了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算中大數(shù)據(jù)量、大帶寬的需求。 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者,致力于讓云無處不在,讓智能無所不及,共建智能世界云底座。
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    Store網(wǎng)站上選擇自己的設(shè)備型號和場景需求,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,機(jī)器視覺云服務(wù)總經(jīng)理徐迎輝說,為了保證算法質(zhì)量,Huawei HoloSens Store會通過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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    來自:專題
    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語言編寫的TBE算子來構(gòu)建各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。同時,TBE對算子也提供了封裝調(diào)用能力。在TBE中有一個優(yōu)化過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TBE標(biāo)準(zhǔn)算子庫,開發(fā)者可以直接利用標(biāo)準(zhǔn)算子庫中的算子實現(xiàn)高性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算。除此之外,TBE也提供
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    使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級) 中級 中級 基于深度學(xué)習(xí)算法 語音識別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測應(yīng)用(ACL) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā)
    來自:專題
    華為好望商城丨算法商與集成商,跨產(chǎn)業(yè)鏈天塹的親密握手 華為好望商城丨算法商與集成商,跨產(chǎn)業(yè)鏈天塹的親密握手 時間:2021-02-19 11:40:22 云計算 對于算法提供商來說,算法工程化是一大難題。Huawei HoloSens Store的隱性價值則是從更深層次的算法開發(fā)賦能算法提供商。
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    類場景的理想選擇。 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延。同時機(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(shè)計最匹配的硬件電路,滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海
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    AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開,選手可以通過深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行圖像語義分割,對圖像進(jìn)行像素級別的分類。 【賽事背景】 近年來,以AI技術(shù)為核心的各項應(yīng)用經(jīng)過多年的快速發(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,計算機(jī)視覺已經(jīng)成為了相關(guān)算法占比最大,研發(fā)投入
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    華為云提供一站式人工智能開發(fā)平臺,通過對歷史氣象數(shù)據(jù)的高效訓(xùn)練不斷優(yōu)化推理模型,助力短時間臨近預(yù)報更加精準(zhǔn) 優(yōu)勢 算法豐富:提供圖像分類、物體檢測等幾十種CNN/RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型;提供大量基于開源數(shù)據(jù)集訓(xùn)練好的模型,加速模型訓(xùn)練 使用便捷:無縫對接華為云的 OBS 存儲和GPU高性能計算,滿足各類業(yè)務(wù)場景需求
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    華為云計算 云知識 怎么給網(wǎng)站或小程序添加電商外賣系統(tǒng) 怎么給網(wǎng)站或小程序添加電商外賣系統(tǒng) 時間:2020-12-28 14:56:33 許多個體或企業(yè)用戶需要在網(wǎng)頁做一個外賣點單的系統(tǒng),以華為云速建站為例,具體實現(xiàn)步驟如下: 云速建站營銷吧和企業(yè)版網(wǎng)頁和小程序支持電商功能,可使用外賣點
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    反感,從而降低產(chǎn)品使用頻率,最終遠(yuǎn)離產(chǎn)品。 內(nèi)容審核 以開放API(Application Programming Interface,應(yīng)用程序編程接口)的方式提供給用戶,用戶通過實時訪問和調(diào)用API獲取推理結(jié)果,幫助用戶自動采集關(guān)鍵數(shù)據(jù),打造智能化業(yè)務(wù)系統(tǒng),提升業(yè)務(wù)效率。 目前內(nèi)
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    快速的外存訪問技術(shù),適用于超高清和 視頻直播 等低時延場景 深度學(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延。同時機(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(shè)計最匹配的硬件電路,滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海
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    云知識 Rust 程序設(shè)計語言文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 Rust 程序設(shè)計語言文檔手冊學(xué)習(xí)與基本介紹 時間:2021-07-09 14:15:10 “Rust 程序設(shè)計語言”是一本介紹 Rust 的書。Rust 程序設(shè)計語言能幫助你編寫更快、更可靠的軟件。 Rust 程序設(shè)計語言文檔手
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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)是通過深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法識別視頻畫面質(zhì)量,將視頻畫面的質(zhì)量進(jìn)行歸類,從而過濾出清晰的高質(zhì)量視頻。 視頻 OCR :視頻OCR(Video Optical Character
    來自:百科
    基于對視頻的前后幀信息、光流運(yùn)動信息分析、場景內(nèi)容信息識別等分析,檢測和識別視頻動作 優(yōu)勢 多模態(tài)識別 綜合圖像、光流、聲音等信息,識別動作更準(zhǔn)確 識別準(zhǔn)確 采用3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,動作識別準(zhǔn)確度高 對復(fù)雜場景魯棒性強(qiáng) 對不同天氣條件、不同的攝像頭角度等復(fù)雜場景的視頻動作識別具有良好的魯棒性 建議搭配使用: 對象存儲服務(wù)OBS
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    時間: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,框架管理器聯(lián)合了流程編排器、運(yùn)行管
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    Store要求只有原生類APP才能通過審核上架,H5頁面的混合APP不允許上架。 小程序域名必須要支持HTTPS,因此需要安裝SSL證書,否則無法預(yù)覽。 小程序涉及支付類的功能,無法通過預(yù)覽測試,此類功能只有在小程序上線后才生效。 收起 展開 企業(yè)門戶模板相關(guān)注意事項 收起 展開 購買站點
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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)通過組合低層特征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征,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)制來解釋說明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。
    來自:百科
    類場景的理想選擇。 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延。同時機(jī)器學(xué)習(xí)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(shè)計最匹配的硬件電路,滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中
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