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  • 規(guī)的方式訓練模型一個算法耗時長,準確率低。我們依托于預訓練大模型、小樣本學習等技術,可以對這種數據量小的城市問題進行模型訓練學習。同時通過圖像生成等數據增強技術,可以實現(xiàn)把白天的圖像遷移成晚上,晴天的圖像遷移成雨霧等,這樣不僅提高了數據量儲備,而且還可以讓算法模型的準確率提升50
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    AI開發(fā)平臺 AI開發(fā)平臺產品為用戶提供一站式機器/深度學習解決方案。支持數據預處理、模型構建、模型訓練、模型評估、模型服務的全流程開發(fā)及部署支持,提供多樣化建模方式,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型 AI開發(fā)平臺產品為用戶提供一站式機器/深度學習解決方案。支持數據預處理、模型構建、模型訓練、
    來自:專題
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    便于您集中下發(fā)配置信息 查看在同一區(qū)域內主機的防護狀態(tài)和檢測結果 了解詳情 HSS 云端防護中心 使用AI、機器學習深度算法等技術分析主機中的各項安全風險。 集成多種殺毒引擎,深度查殺主機中的惡意程序。 接收您在控制臺下發(fā)的配置信息和檢測任務,并轉發(fā)給安裝在服務器上的Agent。 接收
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  • 片的介紹,昇騰芯片的硬件和軟件架構以 及Ascend系列AI芯片全棧全場景解決方案。 目標學員 需要掌握人工智能技術,希望具備及其學習深度學習算法應用能力,希望掌握華為人工智能相關產品技術的工程師 課程目標 學完本課程后,您將能夠:了解AI芯片的概覽;了解華為昇騰芯片的硬件和軟
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    AI開發(fā)的目的是將隱藏在一大批數據背后的信息集中處理并進行提煉,從而總結得到研究對象的內在規(guī)律。 對數據進行分析,一般通過使用適當的統(tǒng)計、機器學習、深度學習等方法,對收集的大量數據進行計算、分析、匯總和整理,以求最大化地開發(fā)數據價值,發(fā)揮數據作用。 AI開發(fā)的基本流程 AI開發(fā)的基本流程通
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    第3節(jié) ModelArts介紹 第4節(jié) 圖像分類Demo演示 第5節(jié) 自動學習Demo演示 第6節(jié) 課程總結 AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學習深度學習提供海量數據預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化
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    統(tǒng)一技能開發(fā)平臺 軟硬協(xié)同優(yōu)化,統(tǒng)一的Skill開發(fā)框架,封裝基礎組件,支持常用深度學習模型。 3.跨平臺設計 支持Ascend芯片、海思35xx系列芯片以及其他市場主流芯片,可覆蓋主流監(jiān)控場景需求。 針對端側芯片提供模型轉換和算法優(yōu)化。 4.豐富的技能市場 技能市場預置了多種技能,如人形檢測、
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    Speech, TTS ):是一種將文本轉換成逼真語音的服務。 定制 語音合成 (Text To Speech Customization,TTSC):依托華為先進的語音技術,使用深度學習算法,將文本轉換為自然流暢的語音。 華為云 面向未來的智能世界,數字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數字化、全云化、AI驅動,一切皆服務。
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    如何提高算子的計算性能?怎樣修改現(xiàn)有算子的計算邏輯?昇騰AI軟件棧不支持模型中的算子怎么辦?別急別急,和我一起從單算子開發(fā)學習自定義算子開發(fā)吧! 為什么要自定義算子 深度學習算法由一個個計算單元組成,我們稱這些計算單元為算子(Operator,簡稱Op)。算子是一個函數空間到函數空間上的映
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    語言、文本等 能力,讓更多的企業(yè)便捷的使用AI和大數據服務,加速業(yè)務發(fā)展,造福社會。 目標學員 需要掌握人工智能技術,希望具備及其學習深度學習算法應用能力,希望掌握華為人工智能相關產品技術的工程師 課程目標 學完本課程后,您將能夠:了解華為云EI生態(tài)及EI相關服務。了解華為Mo
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    進行。 應用解決方案 安全帽檢測智能視頻解決方案 為解決這一系列問題,博思廷與華為聯(lián)合推出了安全帽檢測智能視頻解決方案,采用深度學習的博思廷高精度智能算法內嵌至華為軟件定義攝像機中,對檢測區(qū)域內的施工、工作人員是否佩戴安全帽(支持紅色、藍色、黃色、白色等多種顏色)進行檢測,當有人
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    學習 云數據庫 GaussDB 學習云數據庫 GaussDB 云數據庫GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關系型數據庫,具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點,企業(yè)核心數據上云信賴之選。如何快速學習和了解GaussDB呢? 云數據庫GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關系型數
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    習相關算法。 課程簡介 本課程將會講解機器學習相關算法,包括監(jiān)督學習,無監(jiān)督學習,集成算法等。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、掌握有監(jiān)督學習,包括線性回歸,邏輯回歸,KNN,樸素貝葉斯,SVM,決策樹等算法的基礎知識及應用。 2、掌握集成算法包括Bagging及boosting算法的基礎知識及應用。
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    界線。最后計算橢圓中有油與無油部分的面積,將面積歸算至油枕端面圓形中得到最終的油位值。 將算法加載到攝像機內部,利用攝像機AI芯片強大的分析推理能力,實現(xiàn)視頻畫面實時分析,通過深度學習算法準確判定變壓器油位是否處于油量不足狀態(tài);實時將主變油位發(fā)生的時間,地點和現(xiàn)場圖片等信息發(fā)送給
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    生態(tài),讓開發(fā)者 能夠快速地利用華為強大的AI處理能力,為用戶提供更好的智慧應用體驗。 目標學員 需要掌握人工智能技術,希望具備及其學習深度學習算法應用能力,希望掌握華為人工智能相關產品技術的工程師 課程目標 學完本課程之后,您將能夠:掌握華為HiAI平臺的使用方法;了解HiAI平臺的強大功能。
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