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35路高清視頻解碼與實時AI推理 優(yōu)勢 GPU Direct 完美支撐大數(shù)據(jù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間傳輸 100GB IB網(wǎng)絡(luò) 支持GPU Direct over RDMA，100G超高帶寬， 2us超低時延 內(nèi)置加速框架 一鍵式部署，分鐘級實例發(fā)放，聚焦核心業(yè)務(wù) 建議搭配使用 彈性云服務(wù)器來自：專題來自：百科
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、資源協(xié)調(diào)快-下 大型工程OA管理方案：組織全員內(nèi)外協(xié)同，工程可控、資源協(xié)調(diào)快-上 相關(guān)推薦 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 排序策略:深度網(wǎng)絡(luò)因子分解機-DeepFM 策略參數(shù)說明:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 排序策略-離線排序模型:AutoGroup GPU Ant8裸金屬服務(wù)器使用Megatro來自：云商店風(fēng)險與釋放審核人力，提升效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢： 1. 多模態(tài)審核：支持同時對視頻字幕、聲音與畫面多維度智能核查； 2. 準確率高：采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，模型識別準確率高； 3. 識別速度快：實時對視頻進行審核，快速識別視頻違規(guī)項。 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企來自：百科
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實驗指導(dǎo)用戶完成基于華為昇騰彈性云服務(wù)器的目標檢測應(yīng)用。 實驗?zāi)繕伺c基本要求 ① 了解華為昇騰全棧開發(fā)工具MindStudio； ② 了解如何利用華為昇騰處理器加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理應(yīng)用； 實驗摘要 1.準備環(huán)境 2.配置工程 3.編寫代碼 4.運行并驗證 溫馨提示：詳情信息請以實驗頁面：https://lab來自：百科![]()
Engine，即張量加速引擎，是一款華為自研的算子開發(fā)工具，用于開發(fā)能夠運行在NPU（Neural-network Processing Unit：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）上的TBE算子，該工具是在業(yè)界著名的開源項目TVM（Tensor Virtual Machine）基礎(chǔ)上擴展的，提供了一套Python來自：百科![]()
實驗指導(dǎo)用戶完成基于華為昇騰彈性云服務(wù)器的圖像分類應(yīng)用。 實驗?zāi)繕伺c基本要求 1.了解華為昇騰全棧開發(fā)工具Mind Studio； 2.了解如何利用華為昇騰處理器加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理應(yīng)用； 實驗摘要 1.準備環(huán)境 2.配置工程 3.關(guān)鍵代碼補充 4.編譯并查看結(jié)果 溫馨提示：詳情信息請以實驗頁面：https://lab來自：百科![]()
。 穩(wěn)定可靠 基于企業(yè)級客戶實踐，經(jīng)受復(fù)雜場景考驗，華為云機器翻譯服務(wù)已在多個場景中成功應(yīng)用。 獨創(chuàng)技術(shù) 通過混合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、受限解碼、實時神經(jīng)翻譯等技術(shù)，大幅提升翻譯質(zhì)量。 實時翻譯 提供RESTful規(guī)范中英翻譯API接口，用戶調(diào)用API發(fā)送待翻譯文本內(nèi)容，即可實時得到機器翻譯結(jié)果。來自：百科![]()
。 目標學(xué)員 AI領(lǐng)域的開發(fā)者 課程目標 通過對教材的解讀+實戰(zhàn)演示，使學(xué)員學(xué)會使用TBE算子開發(fā)工具開發(fā)出能夠在昇騰AI處理器上運行的的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子。 課程大綱 第1章 TBE自定義算子開發(fā)與驗證實戰(zhàn) 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)鍵是以來自：百科![]()
實驗?zāi)繕伺c基本要求 ① 了解華為昇騰全棧開發(fā)工具MindStudio及其離線模型轉(zhuǎn)換功能； ② 了解如何使用ACL開發(fā)基于華為昇騰處理器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理應(yīng)用 實驗摘要 1.準備環(huán)境 2.配置工程 3.編寫代碼 4.編譯運行 5.運行Profiling 查看推理性能 溫馨提示：詳情信息請以實驗頁面：https://lab來自：百科![]()
更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。 實驗?zāi)繕伺c基本要求 通過本實驗將了解如何使用Keras和Tensorflow構(gòu)建DFCNN的語音識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且熟悉整個處理流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型保存和模型預(yù)測等環(huán)節(jié)。 實驗摘要 實驗準備：登錄華為云賬號 1. OBS 準備 2.ModelArts應(yīng)用來自：百科![]()
課程目標 掌握語音處理理論和應(yīng)用，具有語音處理的相關(guān)編程和云上應(yīng)用能力。 課程大綱 第1章 語言處理介紹 第2章 傳統(tǒng)語音模型 第3章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語音模型 第4章 高級語音模型 第5章 技術(shù)前沿與未來展望 第6章 語音處理實驗 語音通話 VoiceCall 語音通話（Voice來自：百科![]()
RASR優(yōu)勢 識別準確率高 采用最新一代語音識別技術(shù)，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks，簡稱DNN）技術(shù)，大大提高了抗噪性能，使識別準確率顯著提升。 識別速度快 把語言模型、詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時在工程上進行了大量的優(yōu)化，大幅提升解碼速度，使識別速度在業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位。來自：百科![]()
艦隊或集群關(guān)聯(lián)權(quán)限異常，怎么處理？:排查項二：集群與U CS 網(wǎng)絡(luò)連接狀態(tài) 內(nèi)置保留字段:內(nèi)置保留字段說明 附著集群接入失敗如何解決？:排查項二：集群與UCS網(wǎng)絡(luò)連接狀態(tài) 事件二：重新啟動容器失敗:排查項二：用戶自身業(yè)務(wù)BUG 內(nèi)置保留字段:內(nèi)置保留字段說明 Pod:查看Pod CCE容器實例彈性伸縮到CCI服務(wù):約束及限制來自：百科![]()
TBE（Tensor Boost Engine）提供了昇騰AI處理器自定義算子開發(fā)能力，通過TBE提供的API和自定義算子編程開發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開發(fā)。 算子類型及名稱為TBE的重要概念： 算子類型（Type）即算子的type，代表算子的類型，例如卷積算子的類型為Convo來自：百科![]()
TBE（Tensor Boost Engine）提供了昇騰AI處理器自定義算子開發(fā)能力，通過TBE提供的API和自定義算子編程開發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開發(fā)。 張量（Tensor）是TBE算子中的數(shù)據(jù)，包括輸入數(shù)據(jù)與輸出數(shù)據(jù)，TensorDesc（Tensor描述符）是對輸入數(shù)據(jù)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 內(nèi)容審核 內(nèi)容審核 時間：2020-10-30 15:37:36 內(nèi)容審核（ Content Moderation ）基于基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實現(xiàn)對圖像、文本、視頻內(nèi)容的智能檢測檢測，可自動進行涉黃、廣告、涉政涉暴、涉政敏感人物、違禁品和灌水文本等內(nèi)容的檢測，幫助客戶降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險，大幅降低人工審核成本。來自：百科![]()
了解AUTOSAR的產(chǎn)業(yè)標準，了解MDC的總體硬件和軟件架構(gòu)； 2.能夠基于AUTOSAR的AP平臺開發(fā)應(yīng)用程序； 3.能夠在MDC上轉(zhuǎn)換使用已有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。 課程大綱 第1章 MDC和AUTOSAR總體介紹 第2章 基于AUTOSAR的AP平臺的應(yīng)用開發(fā) 第3章 移植已有AI算法到MDC上來自：百科![]()
ine，即張量加速引擎，是一款華為自研的算子開發(fā)工具，用于開發(fā)能夠運行在NPU（Neural-networkProcessingUnit：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）上的TBE算子，該工具是在業(yè)界著名的開源項目TVM（TensorVirtualMachine）基礎(chǔ)上擴展的，提供了一套Pyth來自：百科
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