- 多目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 內(nèi)容精選 換一換
-
華為云提供一站式人工智能開發(fā)平臺(tái),通過對(duì)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(shí)間臨近預(yù)報(bào)更加精準(zhǔn) 優(yōu)勢(shì) 算法豐富:提供圖像分類、物體檢測(cè)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(duì)接華為云的 OBS 存儲(chǔ)和GPU高性能計(jì)算,滿足各類業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求來自:百科
- 多目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 相關(guān)內(nèi)容
-
昇騰AI軟件棧運(yùn)行管理器介紹 昇騰AI軟件棧運(yùn)行管理器介紹 時(shí)間:2020-08-19 09:45:52 運(yùn)行管理器是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件任務(wù)流向系統(tǒng)硬件資源的大壩系統(tǒng)閘門,專門為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)分配提供了資源管理通道。昇騰AI處理器通過運(yùn)行管理器為應(yīng)用程序提供了存儲(chǔ)(Memory)管理、設(shè)備(De來自:百科本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺(tái)對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練,快速構(gòu)建 人臉識(shí)別 應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法; 掌握基于MXNet構(gòu)建人臉識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)、模型部署和模型測(cè)試; 掌握ModelArts自研分布式訓(xùn)練框架MoXing。 實(shí)驗(yàn)摘要來自:百科
- 多目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 更多內(nèi)容
-
目前 內(nèi)容審核 包括 內(nèi)容審核-圖像 、 內(nèi)容審核-文本 、 內(nèi)容審核-視頻 。提供了清晰度檢測(cè)、扭曲校正、文本內(nèi)容檢測(cè)、圖像內(nèi)容檢測(cè)和 視頻審核 服務(wù)。 內(nèi)容審核-圖像 圖像內(nèi)容審核,利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測(cè),準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的涉政敏感人物、暴恐元素、涉黃內(nèi)容等,幫助業(yè)務(wù)規(guī)避違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。 內(nèi)容審核-文本 文本內(nèi)容審核 ,采用人來自:百科
更高。 RASR優(yōu)勢(shì): 識(shí)別準(zhǔn)確率:采用最新一代 語(yǔ)音識(shí)別 技術(shù),基于DNN(深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))技術(shù),大大提高了抗噪性能,使識(shí)別準(zhǔn)確率顯著提升。 識(shí)別速度快:把語(yǔ)言模型,詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個(gè)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),同時(shí)在工程上進(jìn)行了大量的優(yōu)化,大幅提升解碼速度,使識(shí)別速度在業(yè)內(nèi)處領(lǐng)先地位。來自:百科
實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別 、錄音文件識(shí)別有如下優(yōu)勢(shì): 識(shí)別準(zhǔn)確率高:采用最新一代語(yǔ)音識(shí)別技術(shù),基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Networks,簡(jiǎn)稱DNN)技術(shù),大大提高了抗噪性能,使識(shí)別準(zhǔn)確率顯著提升。 識(shí)別速度快:把語(yǔ)言模型、詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個(gè)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),同時(shí)在工程上進(jìn)行了大量的優(yōu)化,大幅提升解碼速度,使識(shí)別速度在業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位。來自:專題
云知識(shí) 任務(wù)調(diào)度器調(diào)度流程介紹 任務(wù)調(diào)度器調(diào)度流程介紹 時(shí)間:2020-08-19 09:58:46 昇騰AI軟件棧任務(wù)調(diào)度器調(diào)度流程在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離線模型執(zhí)行過程中,任務(wù)調(diào)度器接收來自離線模型執(zhí)行器的具體執(zhí)行任務(wù),這些任務(wù)之間存在依賴關(guān)系,需要先解除依賴關(guān)系,再進(jìn)行任務(wù)調(diào)度等步驟,最后根據(jù)具體的任務(wù)類型分發(fā)給AI來自:百科
產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 識(shí)別準(zhǔn)確率高:采用最新一代語(yǔ)音識(shí)別技術(shù),基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Networks,簡(jiǎn)稱DNN)技術(shù),大大提高了抗噪性能,使識(shí)別準(zhǔn)確率顯著提升。 識(shí)別速度快:把語(yǔ)言模型、詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個(gè)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),同時(shí)在工程上進(jìn)行了大量的優(yōu)化,大幅提升解碼速度,使識(shí)別速度在業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位。來自:專題
提供長(zhǎng)期貼身的技術(shù)團(tuán)隊(duì)支持:系統(tǒng)提供長(zhǎng)期貼身的技術(shù)團(tuán)隊(duì),不斷根據(jù)真實(shí)環(huán)境進(jìn)行更新迭代和算法訓(xùn)練,保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和適應(yīng)性。7. 支持排程算法:系統(tǒng)支持正向、逆向有限能力和多目標(biāo)函數(shù)排產(chǎn),采用約束理論,考慮多方面因素,通過優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的工序級(jí)生產(chǎn)排程。8. 提供供應(yīng)鏈管理模塊:包括供應(yīng)商管理、來自:專題
實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶完成基于華為昇騰 彈性云服務(wù)器 的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 ① 了解華為昇騰全棧開發(fā)工具M(jìn)indStudio; 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(shí)驗(yàn)摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境 2.配置工程 3.編寫代碼 4.運(yùn)行并驗(yàn)證 溫馨提示:詳情信息請(qǐng)以實(shí)驗(yàn)頁(yè)面:https://lab.huaweicloud來自:百科
而且,華為云的 語(yǔ)音交互 服務(wù)SIS在音視頻領(lǐng)域的識(shí)別率業(yè)界領(lǐng)先,目前SIS采用最新一代語(yǔ)音識(shí)別技術(shù),基于DNN(深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))技術(shù),大大提高了抗噪性能,使識(shí)別準(zhǔn)確率顯著提升。同時(shí),它把語(yǔ)言模型、詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個(gè)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在工程上進(jìn)行了大量的優(yōu)化,大幅提升解碼速度,識(shí)別速度業(yè)內(nèi)領(lǐng)先。另外,華為云語(yǔ)音交來自:百科
- 【優(yōu)化算法】多目標(biāo)粘菌算法(MOSMA)【含Matlab源碼 1597期】
- 【多目標(biāo)優(yōu)化求解】基于matlab蜻蜓算法求解多目標(biāo)優(yōu)化問題【含Matlab源碼 477期】
- 【優(yōu)化算法】多目標(biāo)蜻蜓優(yōu)化算法(MODA)【含Matlab源碼 1350期】
- 【優(yōu)化算法】多目標(biāo)水循環(huán)算法(MOWCA)【含Matlab源碼 1433期】
- 【優(yōu)化算法】多目標(biāo)灰狼優(yōu)化算法(MOGWO)【含Matlab源碼 099期】
- 【多目標(biāo)優(yōu)化求解】基于matlab金鷹算法求解多目標(biāo)優(yōu)化問題【含Matlab源碼 188期】
- 【優(yōu)化算法】多目標(biāo)蝙蝠優(yōu)化算法(MOBA)【含Matlab源碼 005期】
- 【多目標(biāo)優(yōu)化求解】基于matlab灰狼優(yōu)化算法求解多目標(biāo)優(yōu)化問題 【含Matlab源碼 007期】
- 油井生產(chǎn)優(yōu)化中的多目標(biāo)優(yōu)化算法研究
- 【優(yōu)化算法】多目標(biāo)水母搜索優(yōu)化算法 (MOJS) 【含Matlab源碼 248期】