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完善的生態(tài)環(huán)境，全面支持多種GPU應(yīng)用程序、深度學(xué)習(xí)框架。G系列支持OpenGL、DirectX；P系列支持CUDA、OpenCL 簡(jiǎn)單易用 一鍵式獲取各類圖形工作站、超算應(yīng)用和深度學(xué)習(xí)框架、計(jì)算集群，讓您真正聚焦于核心業(yè)務(wù) 一鍵式獲取各類圖形工作站、超算應(yīng)用和深度學(xué)習(xí)框架、計(jì)算集群，讓您真正聚焦于核心業(yè)務(wù)來(lái)自：專題種開(kāi)發(fā)方式和GPU上利用CUDA C++的方式相似，可以實(shí)現(xiàn)更多功能的算子，靈活編寫各種網(wǎng)絡(luò)模型。編寫完成的算子會(huì)交給編譯器進(jìn)行編譯，最終執(zhí)行在AI Core或AI CPU上發(fā)揮出芯片的加速能力。 3、在合適的場(chǎng)景下，TBE提供的算子融合能力會(huì)促進(jìn)算子性能的提升，讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子可來(lái)自：百科
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Scheduler，TS）等功能模塊，主要用來(lái)完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的生成、加載和執(zhí)行等功能。 2、工具鏈主要為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)過(guò)程提供了輔助便利。 如圖所示，這些主要組成部分在軟件棧中功能和作用相互依賴，承載著數(shù)據(jù)流、計(jì)算流和控制流。昇騰AI軟件棧主要分為4個(gè)層次和一個(gè)輔助工具鏈。4個(gè)層次分別為L(zhǎng)3應(yīng)來(lái)自：百科來(lái)自：百科
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4、版本保存和還原 用戶可通過(guò)保存不同的版本，以保存某一時(shí)刻文檔的全部?jī)?nèi)容，便于在進(jìn)行多次修改后進(jìn)行對(duì)比或者內(nèi)容還原。文檔支持保存任意多個(gè)版本，并可對(duì)每個(gè)版本單獨(dú)命名。 保存的版本通過(guò)還原操作可一鍵還原到選定的版本。 5、插入日期和時(shí)間 石墨文檔支持在文檔中插入提醒日期和具體時(shí)間。來(lái)自：云商店![]()
用戶視角一朵云的能力，助力客戶從業(yè)務(wù)上云邁向深度用云，釋放數(shù)字生產(chǎn)力。 華為云Stack 是面向政企的數(shù)字化轉(zhuǎn)型底座，基于云邊協(xié)同架構(gòu)，通過(guò)本地化部署滿足合規(guī)要求，圍繞智能相關(guān)云服務(wù)和解決方案開(kāi)展創(chuàng)新，深入行業(yè)，用AI使能政企智能升級(jí)和業(yè)務(wù)創(chuàng)新。 華為云作為華為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“底座”來(lái)自：百科![]()
視頻檢測(cè) 人工智能 機(jī)器視覺(jué) 商品介紹 電瓶車起火事件時(shí)有發(fā)生，為保證樓宇公共安全，禁止電瓶車進(jìn)入，該產(chǎn)品采用AI智能算法，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)電瓶車檢測(cè)功能。 電梯內(nèi)電瓶車檢測(cè)商品介紹： 應(yīng)用場(chǎng)景： 隨著電瓶車越來(lái)越受歡迎，電瓶車起火事件也時(shí)有發(fā)生。特別當(dāng)電瓶車被放來(lái)自：云商店![]()
智能實(shí)時(shí)信控：AI智能實(shí)時(shí)信控，分鐘級(jí)自動(dòng)優(yōu)化和下發(fā)信號(hào)配時(shí)方案，全面兼容主流交通信號(hào)控制系統(tǒng) 配時(shí)持續(xù)優(yōu)化：提供仿真平臺(tái)，不斷訓(xùn)練-優(yōu)化-仿真，持續(xù)迭代優(yōu)化配時(shí) 擁堵診斷分析 基于多源數(shù)據(jù)融合，構(gòu)建出長(zhǎng)期的完整的道路健康檔案，通過(guò)指標(biāo)、時(shí)間特征、控制信息和人、車、非機(jī)動(dòng)車的軌跡，從時(shí)間、空間和時(shí)空配給等多種維度量化分析診斷出擁堵成因來(lái)自：百科![]()
基于對(duì)視頻中的人物信息的分析，輸出準(zhǔn)確的人物標(biāo)簽 視頻 OCR 識(shí)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(chǎng)景文字和藝術(shù)字等 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 識(shí)別準(zhǔn)確 采用標(biāo)簽排序學(xué)習(xí)算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，識(shí)別精度高，支持實(shí)時(shí)識(shí)別與檢測(cè) 簡(jiǎn)單易用 提供符合RESTful的API訪問(wèn)接口，使用方便，用戶的業(yè)務(wù)系統(tǒng)可快速集成來(lái)自：百科![]()
、加載和執(zhí)行，聚集了流程編排器、數(shù)字視覺(jué)預(yù)處理模塊、張量加速引擎、框架管理器、運(yùn)行管理器和任務(wù)調(diào)度器等功能塊形成了一個(gè)完整的功能集群。 流程編排器負(fù)責(zé)完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在昇騰AI處理器上的落地與實(shí)現(xiàn)，統(tǒng)籌了整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生效的過(guò)程。 數(shù)字視覺(jué)預(yù)處理模塊在輸入之前進(jìn)行一次數(shù)據(jù)處理和修飾，來(lái)滿足計(jì)算的格式需求。來(lái)自：百科![]()
了一個(gè)五六個(gè)人的小團(tuán)隊(duì)開(kāi)始調(diào)查和研究。”譚焜博士回憶說(shuō)。 在華為，新技術(shù)的研發(fā)往往會(huì)有一個(gè)內(nèi)部“碰撞”的過(guò)程，比如2012實(shí)驗(yàn)室和某個(gè)業(yè)務(wù)部門都發(fā)現(xiàn)了一個(gè)值得研發(fā)的新方向后，可以“八仙過(guò)海，各顯神通”，組織自己的力量和資源先期進(jìn)行研發(fā)，最終經(jīng)過(guò)深度的碰撞和協(xié)作，進(jìn)行更深入的研發(fā)，最終轉(zhuǎn)化為成熟的產(chǎn)品。來(lái)自：百科![]()
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) 掌握?qǐng)D像處理理論和應(yīng)用，具有圖像處理的相關(guān)編程和云上應(yīng)用能力。 課程大綱 第1章 計(jì)算機(jī)視覺(jué)概覽 第2章 數(shù)字圖像處理基礎(chǔ) 第3章 圖像預(yù)處理技術(shù) 第4章 圖像處理基本任務(wù) 第5章 特征提取與傳統(tǒng)圖像處理算法 第6章 深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第7章來(lái)自：百科![]()
進(jìn)行檢查和優(yōu)化 代碼理解：根據(jù)用戶給定代碼，輸出代碼的用途和實(shí)現(xiàn)方案 插件應(yīng)用集成 通用插件開(kāi)發(fā)模型，與預(yù)置插件相匹配使用，提高應(yīng)用程序的靈活性 行業(yè)數(shù)據(jù)分析 對(duì)行業(yè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度分析，通過(guò)數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)構(gòu)建進(jìn)行數(shù)理邏輯推算，輸出結(jié)果，深度挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律和背后趨勢(shì)，更好實(shí)現(xiàn)智能決策來(lái)自：專題![]()
Recognition），是指利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析和理解，以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)象的技術(shù)，包括 圖像標(biāo)簽 ，名人識(shí)別等。 圖像識(shí)別 以開(kāi)放API（Application Programming Interface，應(yīng)用程序編程接口）的方式提供給用戶，用戶通過(guò)實(shí)時(shí)訪問(wèn)和調(diào)用API獲取推理結(jié)果，幫助用戶來(lái)自：百科![]()
Engine）提供了昇騰AI處理器自定義算子開(kāi)發(fā)能力，通過(guò)TBE提供的API和自定義算子編程開(kāi)發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開(kāi)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(lái)自：百科![]()
AD）是一種不可逆的神經(jīng)退行性疾病，是人類面臨的最大健康威脅之一，基于腦影像探索AD的影像學(xué)標(biāo)記對(duì)AD早期識(shí)別和及時(shí)預(yù)防具有重大臨床意義。本次大賽旨在提高基于影像的阿爾茨海默病早期識(shí)別準(zhǔn)確性，推動(dòng)和促進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)在腦科學(xué)、臨床輔診等智慧醫(yī)學(xué)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和落地應(yīng)用。本次來(lái)自：百科![]()
數(shù)據(jù)平臺(tái)服務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，能妥善處理海量的用戶數(shù)據(jù)，幫助游戲廠商和俱樂(lè)部進(jìn)行更好的戰(zhàn)略決策。 電競(jìng)行業(yè)解決方案深度解析，逃殺游戲用戶行為的數(shù)據(jù)模擬實(shí)戰(zhàn)，帶你解密大數(shù)據(jù) 適合人群：對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員、社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案：利用華為云服務(wù)中大數(shù)據(jù)平臺(tái)服務(wù)，實(shí)現(xiàn)逃殺游戲數(shù)據(jù)離線分析與可視化來(lái)自：專題![]()
別速度在業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位。 多種識(shí)別模式 支持多種實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫模式，如流式識(shí)別、連續(xù)識(shí)別和實(shí)時(shí)識(shí)別模式，靈活適應(yīng)不同應(yīng)用場(chǎng)景。 定制化服務(wù) 可定制特定垂直領(lǐng)域的語(yǔ)言層模型，可識(shí)別更多專有詞匯和行業(yè)術(shù)語(yǔ)，進(jìn)一步提高識(shí)別準(zhǔn)確率。 語(yǔ)音識(shí)別 語(yǔ)音識(shí)別服務(wù)可以實(shí)現(xiàn)1分鐘以內(nèi)、不超過(guò)4MB來(lái)自：百科![]()
圖像識(shí)別（ Image Recognition ），基于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)，利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析和理解，以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)象的技術(shù)?；?span style='color:#C7000B'>深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺(jué)內(nèi)容，提供多種物體、場(chǎng)景和概念標(biāo)簽，具備目標(biāo)檢測(cè)和屬性識(shí)別等能力，幫助客戶準(zhǔn)確識(shí)別和理解圖像內(nèi)容，打造智能化業(yè)務(wù)系統(tǒng)，提升業(yè)務(wù)效率。來(lái)自：百科![]()
實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型 彈性云服務(wù)器 完成黑白圖像上色應(yīng)用開(kāi)發(fā)，通過(guò)該實(shí)驗(yàn)了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運(yùn)行的一般過(guò)程和方法。 基本要求： 1. 對(duì)業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。 2. 具備一定的C++、Shell、Python腳本開(kāi)發(fā)能力。來(lái)自：百科![]()
GPU加速型云服務(wù)器包括圖形加速型（G系列）和計(jì)算加速型（P系列）兩類。其中： 圖形加速型即“G系列”的彈性云服務(wù)器，適合于3D動(dòng)畫渲染、CAD等。 計(jì)算加速型即“P系列”的彈性云服務(wù)器，適合于深度學(xué)習(xí)、科學(xué)計(jì)算、CAE等。 GPU加速實(shí)例總覽 GPU加速型云服務(wù)器包括圖形加速型（G系列）和計(jì)算加速型（P系列）兩類。來(lái)自：百科
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