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- 提高卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確率 內(nèi)容精選 換一換
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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語言編寫的TBE算子來構(gòu)建各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。同時(shí)，TBE對算子也提供了封裝調(diào)用能力。在TBE中有一個(gè)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(shí)現(xiàn)高性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算。除此之外，TBE也提供來自：百科假、外出信息隨時(shí)調(diào)取，方便考察，提高培訓(xùn)質(zhì)量；畢業(yè)后，信息匯總：專門的論文提交窗口，畢業(yè)信息統(tǒng)一錄入系統(tǒng)，提高黨校信息備案能力。 黨員信息、黨校資源信息全面電子化管理，在提高信息流通速度的同時(shí)，優(yōu)化黨校培訓(xùn)效率。 泛微黨校綜合信息管理系統(tǒng)亮點(diǎn)展示 1、紅色主題，門戶風(fēng)格個(gè)性化 門來自：云商店
- 提高卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確率 相關(guān)內(nèi)容
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如何提高軟件交付效率與質(zhì)量 如何提高軟件交付效率與質(zhì)量 華為云CodeArts Artifact制品倉庫服務(wù)用于管理源代碼編譯后的構(gòu)建產(chǎn)物，目標(biāo)進(jìn)一步賦能企業(yè)伙伴與開發(fā)者，實(shí)現(xiàn)軟件作業(yè)中可信制品生產(chǎn)與應(yīng)用活動快速落地，提高軟件交付效率與質(zhì)量。 華為云CodeArts Artifa來自：專題來自：云商店
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分布式緩存如何提高系統(tǒng)性能 分布式緩存如何提高系統(tǒng)性能 分布式緩存是指將緩存數(shù)據(jù)分散存儲在多臺服務(wù)器上，以提高緩存系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和性能。比如我們常用的Memcached和Redis都是分布式緩存。對于大型系統(tǒng)來說，使用分布式緩存可以有效減少對數(shù)據(jù)庫的訪問次數(shù)，從而降低數(shù)據(jù)庫壓力，提高系統(tǒng)性能。來自：專題![]()
場景優(yōu)勢如下： 準(zhǔn)確率高：基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測準(zhǔn)確率高。 響應(yīng)速度快： 視頻直播 響應(yīng)速度速度小于0.1秒。 在線商城 智能審核商家/用戶上傳圖像，高效識別并預(yù)警不合規(guī)圖片，防止涉黃、涉暴、政治敏感類圖像發(fā)布，降低人工審核成本和業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。 場景優(yōu)勢如下： 準(zhǔn)確率高：基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測準(zhǔn)確率高。來自：百科![]()
地把長視頻分割成不同主題的片段，提高視頻識別、剪輯、檢索等處理的效率 視頻封面：基于互聯(lián)網(wǎng)在線視頻的內(nèi)容理解，快速輸出具有代表性和吸引力的精彩封面 視頻摘要：基于視頻的內(nèi)容相關(guān)度、精彩畫面，提取場景片段制作視頻摘要 產(chǎn)品優(yōu)勢 準(zhǔn)確拆分，采用深度卷積網(wǎng)絡(luò)與海量視頻數(shù)據(jù)訓(xùn)練、分析，精確拆分、提取不同主題的片段。來自：百科![]()
，數(shù)據(jù)規(guī)范和存儲能力、處理能力有待提升。 人工智能應(yīng)用不足，短臨預(yù)報(bào)精度較低 氣象的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度有很大的提升空間，特別是對大雨、暴雨的預(yù)測準(zhǔn)確率目前只有不到20%；未來需要實(shí)現(xiàn)“及時(shí)、準(zhǔn)確、定時(shí)、定量”的氣象預(yù)報(bào)。 氣象數(shù)據(jù)分散，數(shù)據(jù)融合困難 氣象雷達(dá)、地面觀測、高空探測、氣象衛(wèi)星來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 提高網(wǎng)站可用性需要真家伙，華為云網(wǎng)站高可用解決方案有何亮點(diǎn)？ 提高網(wǎng)站可用性需要真家伙，華為云網(wǎng)站高可用解決方案有何亮點(diǎn)？ 時(shí)間：2023-11-06 13:52:01 網(wǎng)站的可用性是指網(wǎng)站能夠正常運(yùn)行，不受故障、攻擊或其他因素的影響。網(wǎng)站的可用性對于網(wǎng)站的業(yè)來自：百科![]()
不再需要耗費(fèi)大量人工和時(shí)間，大大提高了工作效率。 這款商品具備自動識別管道單線圖的功能，能夠快速準(zhǔn)確地提取材料表。施工單位在扒圖扒料工作中不再需要耗費(fèi)大量人工和時(shí)間，大大提高了工作效率。 AI識圖.材料表 高準(zhǔn)確率和快速識別 這款商品的識別準(zhǔn)確率高達(dá)95%，從上傳文件到識別完成平來自：專題![]()
圖像識別 產(chǎn)品優(yōu)勢 高識別準(zhǔn)確率 圖像識別采用最新技術(shù)在海量數(shù)據(jù)中進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)，服務(wù)泛化準(zhǔn)確率高，在新聞媒資、影視素材、綜藝娛樂、廣告推薦、攝影精修、教育等多種領(lǐng)域場景下具有非常高的準(zhǔn)確率。 圖像識別采用最新技術(shù)在海量數(shù)據(jù)中進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)，服務(wù)泛化準(zhǔn)確率高，在新聞媒資、影視素材、綜來自：專題![]()
識別準(zhǔn)確 識別準(zhǔn)確率高 支持多種音頻格式 支持wav、amr、amrwb等多達(dá)9種音頻格式 游戲娛樂 將游戲娛樂中的語音聊天轉(zhuǎn)成文字消息，提升用戶閱讀效率和交互體驗(yàn) 優(yōu)勢 識別準(zhǔn)確 語音識別 準(zhǔn)確率高 支持熱詞 游戲中的專業(yè)詞匯，可以通過熱詞表，提高專業(yè)詞匯的語音識別準(zhǔn)確率 華為云 面來自：百科![]()
昇騰AI軟件棧邏輯架及功能介紹 昇騰AI軟件棧邏輯架及功能介紹 時(shí)間：2020-08-18 17:12:46 昇騰AI軟件?？梢苑譃?span style='color:#C7000B'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)軟件模塊、工具鏈以及其它軟件模塊。 1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件主要包含了流程編排器（Matrix），框架管理器（Framework），運(yùn)行管理器（Runtime）、數(shù)字視覺預(yù)處理模塊（Digital來自：百科![]()
3處 火焰監(jiān)測準(zhǔn)確率 約束場景下火焰監(jiān)測準(zhǔn)確率如下 屬性類別 檢測率 準(zhǔn)確率 火焰屬性 大于等于90 大于等于90% 煙霧屬性 大于等于85% 大于等于85% 火焰屬性 檢測率 大于等于90 準(zhǔn)確率 大于等于90% 煙霧屬性 檢測率 大于等于85% 準(zhǔn)確率 大于等于85%來自：專題![]()
建立獨(dú)立的 視頻指紋 庫，將查詢視頻與該庫中的視頻指紋進(jìn)行快速比對，實(shí)時(shí)召回重復(fù)視頻或重復(fù)片段。防止媒資庫中內(nèi)容重復(fù)存儲，提高媒資存儲效率。減少內(nèi)容分發(fā)和個(gè)性化推薦結(jié)果中相同或相似視頻過多出現(xiàn)現(xiàn)象，提升用戶體驗(yàn) 優(yōu)勢 準(zhǔn)確率高 基于視頻指紋技術(shù)，準(zhǔn)確識別視頻相似度 支持大規(guī)模指紋庫 優(yōu)化向量檢索，支持大規(guī)模指紋庫快速比對來自：百科![]()
模型一個(gè)算法耗時(shí)長，準(zhǔn)確率低。我們依托于預(yù)訓(xùn)練大模型、小樣本學(xué)習(xí)等技術(shù)，可以對這種數(shù)據(jù)量小的城市問題進(jìn)行模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)。同時(shí)通過圖像生成等數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)把白天的圖像遷移成晚上，晴天的圖像遷移成雨霧等，這樣不僅提高了數(shù)據(jù)量儲備，而且還可以讓算法模型的準(zhǔn)確率提升50%以上。此外來自：百科![]()
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)行管來自：百科![]()
網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員 需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展；熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”；熟來自：百科![]()
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)。 TBE的重要概念之一為NPU，即Neural-network Processing Unit，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器。 在維基百科中，NPU這個(gè)詞條被直接指向了“人工智能加速器”，釋義是這樣的：來自：百科![]()
算引擎由開發(fā)者進(jìn)行自定義來完成所需要的具體功能。 通過流程編排器的統(tǒng)一調(diào)用，整個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用一般包括四個(gè)引擎：數(shù)據(jù)引擎，預(yù)處理引擎，模型推理引擎以及后處理引擎。 1、數(shù)據(jù)引擎主要準(zhǔn)備神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要的數(shù)據(jù)集（如MNIST數(shù)據(jù)集）和進(jìn)行相應(yīng)數(shù)據(jù)的處理（如圖片過濾等），作為后續(xù)計(jì)算引擎的數(shù)據(jù)來源。來自：百科![]()
場景優(yōu)勢如下： 準(zhǔn)確率高：基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測準(zhǔn)確率高。 響應(yīng)速度快：視頻直播響應(yīng)速度速度小于0.1秒。 在線商城 智能審核商家/用戶上傳圖像，高效識別并預(yù)警不合規(guī)圖片，防止涉黃、涉暴、政治敏感類圖像發(fā)布，降低人工審核成本和業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。 場景優(yōu)勢如下： 準(zhǔn)確率高：基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測準(zhǔn)確率高。來自：百科
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