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- 深度學習感知算法決策算法 內容精選 換一換
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每個獨立的處理任務都配有專用的芯片部分，能在不受其它邏輯塊的影響下自主運作。 FPGA實例應用場景包含基因計算、金融分析、深度學習、大數據、加解密等，例如FPGA針對特定算法，如快速傅里葉變換，基因序列比對算法(Smith-Waterman)，實現快速計算，納秒級延時，提升計算性能。 FPGA加速云服務器技術規(guī)格特點如下：來自：百科
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托ModelArts平臺。 圖1功能架構 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據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
- 深度學習感知算法決策算法 更多內容
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模型超參自動優(yōu)化，簡單快速。 零代碼開發(fā)，簡單操作訓練出自己的模型。 支持模型一鍵部署到云、邊、端。 高性能 自研MoXing深度學習框架，提升算法開發(fā)效率和訓練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率，加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運行的模型，實現高效端邊推理。 靈活 支持來自：百科![]()
網絡協(xié)議接入（MQTT、HTTP、WebSocket等），實現對道路的數字化感知和信息共享。 邊緣智能：基于昇騰AI芯片，實現高精度的交通狀態(tài)感知能力 邊云協(xié)同：基于開放的邊緣計算架構，實現邊緣智能算法更新、邊緣管理規(guī)則更新和全局狀態(tài)監(jiān)控等能力 華為云 面向未來的智能世界，數字化來自：百科![]()
的處理算法。應用使能層包含計算機視覺引擎、語言文字引擎以及通用業(yè)務執(zhí)行引擎等，其中： 1、計算機視覺引擎面向計算機視覺領域提供一些視頻或圖像處理的算法封裝，專門用來處理計算機視覺領域的算法和應用。 2、語言文字引擎面向語音及其他領域，提供一些語音、文本等數據的基礎處理算法封裝等，來自：百科![]()
的開展藥物研發(fā)工作。 醫(yī)療智能體 將深度學習算法及藥物分析服務融入藥物研發(fā)過程，讓藥企能更快速高效地完成藥物研發(fā)，節(jié)約研發(fā)成本。 醫(yī)療影像：提供醫(yī)療影像大數據的智能標注、難例篩選和自動學習服務，使用AI輔助診斷，完成病例分析、病灶篩查、靶區(qū)勾勒、三維重建等，全面支撐科研機構及醫(yī)院影像來自：百科![]()
用自研的算法框架，匹配您的使用習慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡單、更方便。 面向不同經驗的AI開發(fā)者，提供便捷易用的使用流程。例如，面向業(yè)務開發(fā)者，不需關注模型或編碼，可使用自動學習流程快速構建AI應用；面向AI初學者，不需關注模型開發(fā)，使用預置算法構建AI來自：百科![]()
。這就意味著，開發(fā)者還得有一套對應的推理框架才能真正實現AI與IoT設備的結合。 另外，目前深度學習雖然可以在很多領域超越傳統(tǒng)算法，不過真正用到實際產品中卻要面臨計算量大，內存占用高，算法延時長的問題，而IoT設備又往往有算力低、內存小及實時性要求高的特點。因此針對IoT資源受限來自：百科![]()
打造了全息路口解決方案。 全息路口是利用路口雷達+電警/卡口攝像機兩種感知手段，在保證原有正常非現場執(zhí)法功能基礎上，融合行業(yè)最新的傳感器技術、高精度地圖技術、AI算法、大算力芯片、邊緣計算技術，構建“智慧+感知”能力，生成車輛時空、過車身份、違法抓拍、分米級車輛軌跡、信號燈狀態(tài)等來自：云商店![]()
煙火監(jiān)測產品 煙霧火焰檢測 煙霧火焰檢測算法適用于室內、園區(qū)等低空場景， 采用自定義深度學習網絡及區(qū)域回歸算法，高效提取煙霧、明火火焰特征； 對低空場景中的煙霧火焰目標進行檢測， 并定位目標在畫面中的位置，進行及時有效的報警。 查看詳情 煤氣罐識別 煤氣罐檢測算法主要針對出現在監(jiān)測視頻畫面中的限制區(qū)域進行煤氣罐的檢測來自：專題![]()
來自：百科![]()
計算機、自動化、電子信息、軟件工程等相關專業(yè)（非必要條件）的全日制?？啤⒈究?、研究生等皆可。 【參賽要求】 1、為了更好參加比賽，建議賽隊成員可預先在圖像感知，物體檢測方面了解基本知識，熟悉基本深度學習框架如caffe， tensorflow等、及熟悉機器人操作系統(tǒng)ROS；另外賽委會也會提供完整的海選賽賽前培訓資料和來自：百科![]()
實戰(zhàn)派帶你云上體驗機器學習，不會算法照樣玩轉AI。 課程簡介 本課程主要內容包括：人工智能發(fā)展歷程及行業(yè)應用介紹，機器學習講解及實操演示、AI應用學習方法介紹。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解行業(yè)趨勢及應用前景、掌握機器學習的應用，及如何進行AI應用的學習。 課程大綱 第1節(jié)來自：百科![]()
想選擇。 機器學習：機器學習中多層神經網絡需要大量計算資源，其中訓練過程需要處理海量的數據，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、硬件可編程、低功耗、和低時延等優(yōu)勢，可針對不同算法動態(tài)編程設計最匹配的硬件電路，滿足機器學習中海量計算和極來自：百科![]()
9、中軟宅客學院在線平臺網絡人工智能課程介紹及7天實戰(zhàn)、人才測評。 聽眾收益： 1、了解人工智能基本知識體系； 2、了解機器學習、深度學習、強化學習基礎與實踐； 3、了解AutoML相關概念和前沿技術； 4、了解Vega的架構和算法及網絡人工智能平臺的使用方法； 5、了解電信領域業(yè)務的問題和挑戰(zhàn)，及AutoML技術在電信領域中的應用；來自：百科![]()
制的小事交給ModelArts Pro。 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據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![]()
節(jié)，比傳統(tǒng)云臺更智能，同時可加載專業(yè)算法實現停車檢測、逆行檢測、行人闖入、遺灑物、擁堵檢測、團霧檢測、交通事故等事件監(jiān)測；車路協(xié)同場景中重點推出智能卡口攝像機、毫米波雷達和智能交通微邊緣ITS800高精擬合方案，通過雷視擬合技術，實現全天候感知，全方位檢測，全實時解析，全要素采集來自：云商店
