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- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分詞算法 內(nèi)容精選 換一換
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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：百科銀行卡 OCR 識(shí)別-銀行卡識(shí)別相比于其它類(lèi)似產(chǎn)品有哪些優(yōu)勢(shì)？ 銀行卡OCR識(shí)別相比于其他類(lèi)似產(chǎn)品具有以下優(yōu)勢(shì)：1. 先進(jìn)的算法模型：銀行卡OCR識(shí)別采用了先進(jìn)的算法模型，使得識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)99%以上。這意味著在識(shí)別銀行卡信息時(shí)，幾乎沒(méi)有錯(cuò)誤或誤判的情況發(fā)生。2. 豐富的識(shí)別字段：銀行來(lái)自：專(zhuān)題
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分詞算法 相關(guān)內(nèi)容
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華為企業(yè)人工智能高級(jí)開(kāi)發(fā)者培訓(xùn):培訓(xùn)內(nèi)容 國(guó)家名稱(chēng)縮寫(xiě) 手機(jī)號(hào)所屬的國(guó)家 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 策略參數(shù)說(shuō)明:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Grs國(guó)家碼對(duì)照表:DR2：亞非拉（新加坡） 國(guó)家（或地區(qū)）碼 地理位置編碼 排序策略:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-PIN 提交排序任務(wù)API:請(qǐng)求消息 國(guó)家碼和地區(qū)碼 解析線路類(lèi)型:地域線路細(xì)分（全球）來(lái)自：云商店華為云提供一站式人工智能開(kāi)發(fā)平臺(tái)，通過(guò)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(lèi)、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(kāi)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(wú)縫對(duì)接華為云的 OBS 存儲(chǔ)和GPU高性能計(jì)算，滿足各類(lèi)業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求來(lái)自：百科
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分詞算法 更多內(nèi)容
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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(lái)自：百科![]()
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(mén)，專(zhuān)門(mén)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(guò)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(lái)自：百科![]()
本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)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(lái)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(chēng)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(lái)自：專(zhuān)題![]()
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(lái)自：百科![]()
交付在云端-全云DevOps實(shí)踐:實(shí)踐：小步快跑，收支相宜 直播帶貨風(fēng)格文案 金山云KS3:操作步驟 注冊(cè)伙伴云集群（公網(wǎng)接入）:步驟一：注冊(cè)集群 分詞模型:功能1 -- 關(guān)鍵詞提?。ㄎ磁判颍?OBS服務(wù)環(huán)境搭建 注冊(cè)伙伴云集群（公網(wǎng)接入）:步驟一：注冊(cè)集群 注冊(cè)附著集群（公網(wǎng)接入）:步驟一：注冊(cè)集群來(lái)自：云商店![]()
樸素的DevOps價(jià)值觀:原則、方法與實(shí)踐 持續(xù)交付流水線:業(yè)務(wù)域 DevOps敏捷測(cè)試之道 3D回放:回放圖層 新聞播報(bào)風(fēng)格文案（100句） 原子分詞:樣例 用戶(hù)故事驅(qū)動(dòng)的敏捷開(kāi)發(fā):故事講給誰(shuí)？ 樸素的DevOps價(jià)值觀:人、流程與工具 CodeArts前端DevOps實(shí)踐 隱匿查詢(xún)作業(yè)（可選）來(lái)自：云商店![]()
EI Developer V2.0認(rèn)證的人員 3、希望了解華為AI產(chǎn)品使用、管理和維護(hù)的人員 課程目標(biāo) 完成該項(xiàng)目培訓(xùn)后，您將能夠： 掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論 掌握?qǐng)D像處理理論和應(yīng)用 掌握語(yǔ)音處理理論和應(yīng)用 掌握自然語(yǔ)言處理理論和應(yīng)用 了解華為AI發(fā)展戰(zhàn)略與全棧全場(chǎng)景解決方案 了解ModelArts概覽來(lái)自：百科![]()
資源協(xié)調(diào)快-下 大型工程O(píng)A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(jī)-DeepFM 策略參數(shù)說(shuō)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Megatron來(lái)自：云商店![]()
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(chēng)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(lái)自：專(zhuān)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(guò)程中，任務(wù)調(diào)度器接收來(lái)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(lài)關(guān)系，需要先解除依賴(lài)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(lèi)型分發(fā)給AI來(lái)自：百科![]()
險(xiǎn)與釋放審核人力，提升效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)： 1. 多模態(tài)審核：支持同時(shí)對(duì)視頻字幕、聲音與畫(huà)面多維度智能核查； 2. 準(zhǔn)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(shí)別準(zhǔn)確率高； 3. 識(shí)別速度快：實(shí)時(shí)對(duì)視頻進(jìn)行審核，快速識(shí)別視頻違規(guī)項(xiàng)。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)來(lái)自：百科![]()
實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)完成基于華為昇騰彈性云服務(wù)器的圖像分類(lèi)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(kāi)發(fā)工具M(jìn)ind 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(shí)驗(yàn)摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境 2.配置工程 3.關(guān)鍵代碼補(bǔ)充 4.編譯并查看結(jié)果 溫馨提示：詳情信息請(qǐng)以實(shí)驗(yàn)頁(yè)面：https://lab來(lái)自：百科![]()
實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)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(kāi)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(xiě)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(lái)自：百科![]()
Engine，即張量加速引擎，是一款華為自研的算子開(kāi)發(fā)工具，用于開(kāi)發(fā)能夠運(yùn)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(kāi)源項(xiàng)目TVM（Tensor Virtual Machine）基礎(chǔ)上擴(kuò)展的，提供了一套Python來(lái)自：百科![]()
實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 ① 了解華為昇騰全棧開(kāi)發(fā)工具M(jìn)indStudio及其離線模型轉(zhuǎn)換功能； ② 了解如何使用ACL開(kāi)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(shí)驗(yàn)摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境 2.配置工程 3.編寫(xiě)代碼 4.編譯運(yùn)行 5.運(yùn)行Profiling 查看推理性能 溫馨提示：詳情信息請(qǐng)以實(shí)驗(yàn)頁(yè)面：https://lab來(lái)自：百科![]()
課程目標(biāo) 掌握語(yǔ)音處理理論和應(yīng)用，具有語(yǔ)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(yǔ)言處理介紹 第2章 傳統(tǒng)語(yǔ)音模型 第3章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)音模型 第4章 高級(jí)語(yǔ)音模型 第5章 技術(shù)前沿與未來(lái)展望 第6章 語(yǔ)音處理實(shí)驗(yàn) 語(yǔ)音通話 VoiceCall 語(yǔ)音通話（Voice C來(lái)自：百科
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