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  • 神經(jīng)網(wǎng)絡去霧 內容精選 換一換
  • 華為云計算 云知識 內容審核 內容審核 時間：2020-10-30 15:37:36 內容審核（ Content Moderation ）基于基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，實現(xiàn)對圖像、文本、視頻內容的智能檢測檢測，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容的檢測，幫助客戶降低業(yè)務違規(guī)風險，大幅降低人工審核成本。
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    了解AUTOSAR的產(chǎn)業(yè)標準，了解MDC的總體硬件和軟件架構； 2.能夠基于AUTOSAR的AP平臺開發(fā)應用程序； 3.能夠在MDC上轉換使用已有人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法。 課程大綱 第1章 MDC和AUTOSAR總體介紹 第2章 基于AUTOSAR的AP平臺的應用開發(fā) 第3章 移植已有AI算法到MDC上
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  • 神經(jīng)網(wǎng)絡去霧 相關內容
  • ne，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）基礎上擴展的，提供了一套Pytho
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    目標學員 AI領域的開發(fā)者 課程目標 通過對教材的解讀+實戰(zhàn)演示，使學員學會使用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)字化成功的關鍵是以云
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  • 神經(jīng)網(wǎng)絡去霧 更多內容
  • 好的了解人工智能的相關內容與應用。 實驗目標與基本要求 通過本實驗將了解如何使用Keras和Tensorflow構建DFCNN的 語音識別 神經(jīng)網(wǎng)絡，并且熟悉整個處理流程，包括數(shù)據(jù)預處理、模型訓練、模型保存和模型預測等環(huán)節(jié)。 實驗摘要 實驗準備：登錄華為云賬號 1. OBS 準備 2.ModelArts應用
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    RASR優(yōu)勢 識別準確率高 采用最新一代語音識別技術，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡（Deep Neural Networks，簡稱DNN）技術，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、詞典和聲學模型統(tǒng)一集成為一個大的神經(jīng)網(wǎng)絡，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)內處于領先地位。
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    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)界面可以完成相應神經(jīng)網(wǎng)絡算子的開發(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Convol
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    Job 相關推薦 華為企業(yè)人工智能高級開發(fā)者培訓:培訓內容 什么是聯(lián)邦學習 文檔導讀 簡介 職業(yè)認證考試的學習方法 孤立森林:參數(shù)說明 神經(jīng)網(wǎng)絡介紹 安裝須知:安裝場景 線上培訓課程介紹 什么是自然語言處理:首次使用NLP 華為云培訓體系 典型AI庫 腳本樣例:Zeppelin 自動學習簡介:自動學習功能介紹
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    使用MindSpore訓練手寫數(shù)字識別模型 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 電子相冊智慧整理 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)景區(qū)精準識別場景 使用MindSpore訓練手寫數(shù)字識別模型 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 電子相冊智慧整理 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)景區(qū)精準識別場景 HCIA-AI HCIA-AI 華為認證人工智能工程師
    來自：專題
    打手機智能檢測算法是基于人工智能技術領域中的深度學習技術，結合大數(shù)據(jù)，使用大量的人員打手機圖片數(shù)據(jù)采用監(jiān)督學習的方式進行智能檢測訓練。算法采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取數(shù)據(jù)中關鍵特征，忽略圖片數(shù)據(jù)中的不相關信息，并結合業(yè)務邏輯進行推理判斷。 將訓練完成后的算法加載到AI攝像機內部，利用攝像機內部AI
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    和概念標簽，一個圖像可包含多個標簽內容，語義內容非常豐富。 同時提供了名人識別和翻拍識別?？梢跃珳蕶z測圖像內容識別明星和網(wǎng)紅人物。并基于神經(jīng)網(wǎng)絡算法高效地判斷圖片是原始拍攝還是二次翻拍，智能剔除不合規(guī)圖片。 文檔鏈接：https://support.huaweicloud.com
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    權重拷貝到內存中；同時還申請運行管理器的模型執(zhí)行句柄、執(zhí)行流和事件等資源，并將執(zhí)行流等資源與對應的模型進行一一綁定。一個執(zhí)行句柄完成一個神經(jīng)網(wǎng)絡計算圖的執(zhí)行，一個執(zhí)行句柄下可以有多個執(zhí)行流，不同執(zhí)行流中包含AI Core或AI CPU的計算任務，一個任務由AI CPU或AI Co
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    可在短時間內完成海量計算；Pi1實例整型計算時延低，可支持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)絡間傳輸 100GB IB網(wǎng)絡 支持GPU Direct over RDMA，100G超高帶寬，2us超低時延 內置加速框架 一鍵式部署，分鐘級實例發(fā)放，聚焦核心業(yè)務
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    大型工程OA管理方案：組織全員內外協(xié)同，工程可控、資源協(xié)調快-上 相關推薦 提交排序任務API:請求消息 策略參數(shù)說明:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡 概述:背景信息 排序策略:深度網(wǎng)絡因子分解機-DeepFM 概述:背景信息 排序策略-離線排序模型:DeepFM 概述:背景信息 概述:背景信息
    來自：云商店
    將教你從0到1通關 圖像識別 ?。湍銓崿F(xiàn)當下熱門的垃圾分類、自動駕駛技術。 【賽事簡介】 本次比賽為AI主題賽中的挑戰(zhàn)賽。選手可以使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對生活中的街道場景進行識別。選手可重復提交代碼，直到代碼完美為止。 【參賽對象】 對AI感興趣且年滿18歲的開發(fā)者均可報名參加。 【報名須知】
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    質量的產(chǎn)品 專業(yè) 數(shù)據(jù)倉庫 專業(yè)數(shù)倉支持設計應用多維分析，快速響應 智能設備維護 預測性維護，根據(jù)系統(tǒng)過去和現(xiàn)在的狀態(tài)，采用時間序列預測、神經(jīng)網(wǎng)絡預測和回歸分析等預測推理方法，預測系統(tǒng)將來是否會發(fā)生故障，何時發(fā)生故障，發(fā)生故障類型，可以提升服務運維效率，降低設備非計劃停機時間，節(jié)約現(xiàn)場服務人力成本
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    實時語音識別 、錄音文件識別有如下優(yōu)勢： 識別準確率高：采用最新一代語音識別技術，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡（Deep Neural Networks，簡稱DNN）技術，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、詞典和聲學模型統(tǒng)一集成為一個大的神經(jīng)網(wǎng)絡，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)內處于領先地位。
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    違規(guī)或者關鍵信息，包括踢、扔、拋物體等。 視頻質量分析VQA 視頻質量分析（Video Quality Analysis）是通過深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法識別視頻畫面質量，將視頻畫面的質量進行歸類，從而過濾出清晰的高質量視頻。 視頻 OCR ：視頻OCR（Video Optical Character
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    能力，普通的云服務器難以滿足性能需求，F(xiàn)PGA云服務器可以提供高性價比的視頻解決方案，是視頻類場景的理想選擇。 機器學習：機器學習中多層神經(jīng)網(wǎng)絡需要大量計算資源，其中訓練過程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(yōu)化中，F(xiàn)PGA以其高并行計算、硬件
    來自：百科
    能力，普通的云服務器難以滿足性能需求，F(xiàn)PGA云服務器可以提供高性價比的視頻解決方案，是視頻類場景的理想選擇。 機器學習：機器學習中多層神經(jīng)網(wǎng)絡需要大量計算資源，其中訓練過程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(yōu)化中， FPGA以其高并行計算、硬
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    高并行計算與片內 RAM 資源靈活匹配，適用于高性能視頻圖像處理場景 低時延 快速的外存訪問技術，適用于超高清和 視頻直播 等低時延場景 深度學習 機器學習中多層神經(jīng)網(wǎng)絡需要大量計算資源，其中訓練過程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(yōu)化中，F(xiàn)PGA以其高并行計算、硬件
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