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- 單精度和雙精度深度學習 內(nèi)容精選 換一換
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科學計算 在科學計算領域，要求極強的雙精度計算能力。在模擬仿真過程中，消耗大量計算資源的同時，會產(chǎn)生大量臨時數(shù)據(jù)，對存儲帶寬與時延也有極高的要求 優(yōu)勢 NVMe SSD 最高68萬IOPS，消除存儲瓶頸，提升整體性能 雙精度計算 提供較CPU上百倍的雙精度計算能力 無縫遷移 支持多種科學計算軟件來自：專題科學計算 在科學計算領域，要求極強的雙精度計算能力。在模擬仿真過程中，消耗大量計算資源的同時，會產(chǎn)生大量臨時數(shù)據(jù)，對存儲帶寬與時延也有極高的要求 優(yōu)勢 NVMe SSD 最高68萬IOPS，消除存儲瓶頸，提升整體性能 雙精度計算 提供較CPU上百倍的雙精度計算能力 無縫遷移 支持多種科學計算軟件來自：專題
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完善的生態(tài)環(huán)境，全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。G系列支持OpenGL、DirectX；P系列支持CUDA、OpenCL 簡單易用 一鍵式獲取各類圖形工作站、超算應用和深度學習框架、計算集群，讓您真正聚焦于核心業(yè)務 一鍵式獲取各類圖形工作站、超算應用和深度學習框架、計算集群，讓您真正聚焦于核心業(yè)務來自：專題科學計算 在科學計算領域，要求極強的雙精度計算能力。在模擬仿真過程中，消耗大量計算資源的同時，會產(chǎn)生大量臨時數(shù)據(jù)，對存儲帶寬與時延也有極高的要求 優(yōu)勢 NVMe SSD 最高68萬IOPS，消除存儲瓶頸，提升整體性能 雙精度計算 提供較CPU上百倍的雙精度計算能力 無縫遷移 支持多種科學計算軟件來自：專題
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2、KubeEdge邊云協(xié)同AI框架發(fā)布及其技術原理。 聽眾收益： 1、了解邊緣 AI 的應用場景、價值和技術挑戰(zhàn)，與傳統(tǒng)離線 AI 和云上 AI 應用的差異； 2、了解邊云協(xié)同推理和訓練模式對當前邊緣 AI“云上訓練，端邊推理”模式的效果提升，并了解一些關鍵技術方案。 華為云 面向來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 實戰(zhàn)篇：給機器一雙“慧眼”，看懂文字、圖像和視頻 實戰(zhàn)篇：給機器一雙“慧眼”，看懂文字、圖像和視頻 時間：2020-12-16 14:21:14 給機器一雙“慧眼”，看懂文字、圖像和視頻，讓機器擁有一雙火眼金睛。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括： OCR 技術識別文來自：百科![]()
優(yōu)勢 支持識別字段齊全 支持發(fā)票基礎信息、車輛信息等多項字段自動識別和結構化提取 簽名和蓋章自動檢測 支持合同簽名與蓋章區(qū)域檢測，提升合規(guī)審核效率 識別精度高 采用先進的深度學習算法，優(yōu)化業(yè)務場景，文字識別精度高 3.醫(yī)療保險 自動識別醫(yī)療單據(jù)藥品明細、年齡、性別等關鍵字段并錄入來自：百科![]()
持續(xù)沉淀運營和專業(yè)服務經(jīng)驗，幫助央國企用好云 持續(xù)沉淀運營和專業(yè)服務經(jīng)驗，幫助央國企用好云 圍繞上云、用云和管云3個關鍵維度，匹配不同云化階段、組織架構和人員能力的4類客戶場景，提供定制化的輔助運營能力，持續(xù)圍繞業(yè)務上云、深度用云、行業(yè)使能、運營框架、運維保障5大方向構筑運營和專業(yè)服務來自：專題![]()
2、更智能：可實現(xiàn)對高空拋物的實時檢測和自動告警，顯示落物軌跡并將相關視頻和圖像進行保存 3、更精準：通過深度學習等算法可克服日夜光照、水霧、陰影、飛鳥等影響 4、更人性：交互式操作，簡單易懂，安裝方便 5、易擴展：可隨需進行算法升級和能力擴展 6、范圍廣：可檢測大范圍的建筑物來自：云商店![]()
在集團總部進行標準的制定，算法和應用開發(fā)，自動化遠程推送和部署到所有工廠。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在端側(cè)可適配MQTT、ZigBee等上千種工業(yè)協(xié)議，滿足海量設備多樣化接入的需求。在中心側(cè)，利用工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺對IT和OT數(shù)據(jù)進行融合分析，通過工業(yè)智能中樞融合AI和工業(yè)知識，將人工經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為行業(yè)來自：百科![]()
圖片的結構化信息提取和識別，助力行業(yè)自動化效率提升 應用場景 快遞單自動填寫 自動填寫快遞收寄件人信息 識別圖片中聯(lián)系人信息并自動填寫快遞單，減少人工輸入 優(yōu)勢 聯(lián)系人信息識別精準 可以準確提取姓名、地址、電話等關鍵信息，并通過地址校驗等方法提高文字識別精度 建議搭配使用 對象存儲服務 OBS來自：百科![]()
回歸預測精度 分類預測 用于離散值的預測，如：不同類別或標簽；基于任務理解和模型選擇推薦能力，可自動選擇多個分類模型并基于動態(tài)圖算法進行融合，來提升預測性能 時間序列預測 利用過去數(shù)據(jù)預測未來趨勢；可基于時間維度進行自動任務理解和輔助特征工程，來提升時間序列類任務的精度 異常檢測來自：專題![]()
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面向有AI基礎的開發(fā)者，提供機器學習和深度學習的算法開發(fā)及部署全功能，包含數(shù)據(jù)處理，模型開發(fā)，模型訓練，模型管理和部署上線流程。涉及計費項包括：模型開發(fā)環(huán)境（Notebook），模型訓練（訓練作業(yè)、可視化作業(yè)），部署上線（在線服務）。AI全流程開發(fā)支持公共資源池，專屬資源池和EVS存儲三類資源來自：百科![]()
首頁左上方個人頭像右側(cè)點擊【我的訂單】，進入我的訂單頁面。在我的訂單頁面，可以看到您訂購和支付的訂單信息。點擊【查看訂單】打開訂單詳情頁。在訂單詳情頁，點擊【查看激活碼】，可以查看您購買的學習卡激活碼。 4、退換貨政策 課程一經(jīng)購買并激活使用后，概不退款，但您可改報其他課程。詳情請撥打客服熱線400來自：云商店![]()
智慧路燈解決方案和如何構建其應用。 城市公共照明設施規(guī)模日益增大，用電量節(jié)節(jié)攀升。為解決傳統(tǒng)路燈的問題，基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧路燈應運而生，本認證將會為您介紹基于物聯(lián)的智慧路燈解決方案和如何構建其應用。 立即學習 物聯(lián)網(wǎng)平臺 的自販機銷量分析 初級微認證 借助物聯(lián)網(wǎng)平臺和大數(shù)據(jù)分析服務，來自：專題![]()
程。 開放的生態(tài)：用戶間快速共享、交易。 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，為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。來自：百科
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