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- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剪枝 內(nèi)容精選 換一換
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類、基于場景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準(zhǔn)確。 圖1 圖像標(biāo)簽 示例圖 名人識別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測，準(zhǔn)確識別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法判斷條形碼圖片為原始拍攝，還是經(jīng)過二次翻拍、打印翻拍等手法二次處理的圖片。利用翻拍識別來自：百科華為企業(yè)人工智能高級開發(fā)者培訓(xùn):培訓(xùn)內(nèi)容 國家名稱縮寫 手機(jī)號所屬的國家 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 策略參數(shù)說明:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Grs國家碼對照表:DR2：亞非拉（新加坡） 國家（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:請求消息 國家碼和地區(qū)碼 解析線路類型:地域線路細(xì)分（全球）來自：云商店
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剪枝 相關(guān)內(nèi)容
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簽 視頻 OCR 識別視頻中出現(xiàn)的文字內(nèi)容，包括字幕、彈幕、以及部分自然場景文字和藝術(shù)字等 產(chǎn)品優(yōu)勢 識別準(zhǔn)確 采用標(biāo)簽排序?qū)W習(xí)算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，識別精度高，支持實時識別與檢測 簡單易用 提供符合RESTful的API訪問接口，使用方便，用戶的業(yè)務(wù)系統(tǒng)可快速集成 層次標(biāo)簽 層來自：百科目前 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、扭曲校正、文本內(nèi)容檢測、圖像內(nèi)容檢測和 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)模型對圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測，準(zhǔn)確識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。 內(nèi)容審核-文本 文本內(nèi)容審核 ，采用人來自：百科
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剪枝 更多內(nèi)容
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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（Memory）管理、設(shè)備（De來自：百科![]()
本實驗指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺對預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建 人臉識別 應(yīng)用。 實驗?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)、模型部署和模型測試； 掌握ModelArts自研分布式訓(xùn)練框架MoXing。 實驗摘要來自：百科![]()
、圖像檢測、目標(biāo)監(jiān)測以及智能駕駛等。這一切本質(zhì)都是對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，本課程就圖像處理理論及相應(yīng)技術(shù)做了介紹，包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)時注意兩者的區(qū)別。 目標(biāo)學(xué)員 1、希望成為企業(yè)AI工程師的人員 2、希望獲得HCIP-AI EI Developer V2.0認(rèn)證的人員來自：百科![]()
更高。 RASR優(yōu)勢： 識別準(zhǔn)確率：采用最新一代 語音識別 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，使識別準(zhǔn)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(jìn)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)處領(lǐng)先地位。來自：百科![]()
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 掌握圖像處理理論和應(yīng)用 掌握語音處理理論和應(yīng)用 掌握自然語言處理理論和應(yīng)用 了解華為AI發(fā)展戰(zhàn)略與全棧全場景解決方案 了解ModelArts概覽來自：百科![]()
來自：百科![]()
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(jī)-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Megatron來自：云商店![]()
云知識 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![]()
計需要遵循以下原則： 1、將表數(shù)據(jù)均勻分布在各個DN上。 2、將表的掃描壓力均勻分散在各個DN上。 3、減少需要掃描的數(shù)據(jù)量。通過分區(qū)表的剪枝機(jī)制可以大幅減少數(shù)據(jù)的掃描量。 4、盡量減少隨機(jī)I/O。通過聚簇/局部聚簇可以實現(xiàn)熱數(shù)據(jù)的連續(xù)存儲，將隨機(jī)I/O轉(zhuǎn)換為連續(xù)I/O，從而減少掃描的I/O代價。來自：專題![]()
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(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)，模型識別準(zhǔn)確率高； 3. 識別速度快：實時對視頻進(jìn)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)字化是企業(yè)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 的目標(biāo)檢測應(yīng)用。 實驗?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； 實驗摘要 1.準(zhǔn)備環(huán)境 2.配置工程 3.編寫代碼 4.運(yùn)行并驗證 溫馨提示：詳情信息請以實驗頁面：https://lab.huaweicloud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(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)界著名的開源項目TVM（Tensor Virtual Machine）基礎(chǔ)上擴(kuò)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?biāo)與基本要求 1.了解華為昇騰全棧開發(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； 實驗摘要 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：詳情信息請以實驗頁面：https://lab來自：百科![]()
實驗?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(zhǔn)備環(huán)境 2.配置工程 3.編寫代碼 4.編譯運(yùn)行 5.運(yùn)行Profiling 查看推理性能 溫馨提示：詳情信息請以實驗頁面：https://lab來自：百科![]()
課程目標(biāo) 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 C來自：百科![]()
而且，華為云的 語音交互 服務(wù)SIS在音視頻領(lǐng)域的識別率業(yè)界領(lǐng)先，目前SIS采用最新一代語音識別技術(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，使識別準(zhǔn)確率顯著提升。同時，它把語言模型、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)，在工程上進(jìn)行了大量的優(yōu)化，大幅提升解碼速度，識別速度業(yè)內(nèi)領(lǐng)先。另外，華為云語音交來自：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)與來自：百科
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