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  • 深度學(xué)習(xí)模型量化 內(nèi)容精選 換一換
  • 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理,可以支持增量學(xué)習(xí)模型發(fā)布、更新、推送,形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理,可以支持增量學(xué)習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送,形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 深度集成 提供低成本、高性能的邊緣AI算力 提供低成本、高性能的邊緣AI算力
    來(lái)自:專(zhuān)題
    基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理,可以支持增量學(xué)習(xí)模型發(fā)布、更新、推送,形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理,可以支持增量學(xué)習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送,形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 深度集成 提供低成本、高性能的邊緣AI算力 提供低成本、高性能的邊緣AI算力
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  • 深度學(xué)習(xí)模型量化 相關(guān)內(nèi)容
  • 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理,可以支持增量學(xué)習(xí)模型發(fā)布、更新、推送,形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理,可以支持增量學(xué)習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送,形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 與華為自研深度集成 提供低成本、高性能的邊緣AI算力 提供低成本、高性能的邊緣AI算力
    來(lái)自:專(zhuān)題
    Moderation 時(shí)間:2020-10-29 14:35:57 內(nèi)容審核 服務(wù)基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)圖像、視頻、文本內(nèi)容中的不合規(guī)信息進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè),方便用戶(hù)對(duì)不合規(guī)信息快速處理,幫助用戶(hù)提高審核效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 檢測(cè)準(zhǔn)確 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和大量的樣本庫(kù),幫助客戶(hù)快速準(zhǔn)確進(jìn)行違規(guī)內(nèi)容檢測(cè),維護(hù)內(nèi)容安全。
    來(lái)自:百科
  • 深度學(xué)習(xí)模型量化 更多內(nèi)容
  • 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理,可以支持增量學(xué)習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送,形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理,可以支持增量學(xué)習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送,形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 與華為自研芯片深度集成 提供低成本、高性能的邊緣AI算力 提供低成本、高性能的邊緣AI算力
    來(lái)自:專(zhuān)題
    準(zhǔn)確率高:基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測(cè)準(zhǔn)確率高。 響應(yīng)速度快: 視頻直播 響應(yīng)速度速度小于0.1秒。 在線(xiàn)商城 智能審核商家/用戶(hù)上傳圖像,高效識(shí)別并預(yù)警不合規(guī)圖片,防止涉黃、涉暴、政治敏感類(lèi)圖像發(fā)布,降低人工審核成本和業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。 場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)如下: 準(zhǔn)確率高:基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測(cè)準(zhǔn)確率高。
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    云知識(shí) 什么是產(chǎn)品模型 什么是產(chǎn)品模型 時(shí)間:2020-09-09 14:43:48 產(chǎn)品模型用于描述設(shè)備具備的能力和特性。開(kāi)發(fā)者通過(guò)定義產(chǎn)品模型,在 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 構(gòu)建一款設(shè)備的抽象模型,使平臺(tái)理解該款設(shè)備支持的服務(wù)、屬性、命令等信息,如顏色、開(kāi)關(guān)等。當(dāng)定義完一款產(chǎn)品模型后,在進(jìn)行注冊(cè)設(shè)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 物理模型產(chǎn)出物 物理模型產(chǎn)出物 時(shí)間:2021-06-02 14:56:54 數(shù)據(jù)庫(kù) 在數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中,物理模型設(shè)計(jì)階段,需要產(chǎn)出: 物理數(shù)據(jù)模型; 物理模型命名規(guī)范; 物理數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū); 生成DDL建表語(yǔ)句。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證,盡在?
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    AIOps長(zhǎng)期發(fā)展的思路是小模型和大模型相結(jié)合的形態(tài),相互取長(zhǎng)補(bǔ)短。 小模型場(chǎng)景:故障感知和定位等確定性和量化的場(chǎng)景,這種場(chǎng)景使用傳統(tǒng)的小模型,機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)算法更準(zhǔn)確??捎^(guān)測(cè)數(shù)據(jù)要做到應(yīng)采盡采,配合多維度指標(biāo)檢測(cè)算法,能達(dá)到90%以上的準(zhǔn)確性。 大模型場(chǎng)景:故障根因分析要梳理出上
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    質(zhì)量。 優(yōu)勢(shì): ●高效:云端已訓(xùn)練的視覺(jué)模型,在邊緣側(cè)部署,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品實(shí)時(shí)預(yù)測(cè),提升檢測(cè)效率,提高產(chǎn)品質(zhì)量 ●模型優(yōu):提供邊云協(xié)同架構(gòu),云端模型訓(xùn)練,數(shù)據(jù)邊緣處理,模型增量訓(xùn)練優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)模型性能優(yōu)異 ●統(tǒng)一管控:智能邊緣平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一模型下發(fā),節(jié)點(diǎn)狀態(tài)統(tǒng)一監(jiān)控 圖1 工業(yè)視覺(jué)場(chǎng)景
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    基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理,可以支持增量學(xué)習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送,形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理,可以支持增量學(xué)習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送,形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 深度集成 提供低成本、高性能的邊緣AI算力 提供低成本、高性能的邊緣AI算力
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    云知識(shí) 概念數(shù)據(jù)模型 概念數(shù)據(jù)模型 時(shí)間:2020-11-16 15:16:42 概念數(shù)據(jù)模型(Conceptual Data Model)是從用戶(hù)的視角,主要從業(yè)務(wù)流程、活動(dòng)中涉及的主要業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)出發(fā),抽象出關(guān)鍵的業(yè)務(wù)實(shí)體,并描述這些實(shí)體間的關(guān)系。 數(shù)據(jù)庫(kù)概念模型實(shí)際上是現(xiàn)實(shí)世界
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型中的實(shí)體 邏輯模型中的實(shí)體 時(shí)間:2021-06-02 10:32:53 數(shù)據(jù)庫(kù) 根據(jù)實(shí)體的特點(diǎn),邏輯模型中的實(shí)體劃分為兩類(lèi): 1. 獨(dú)立型實(shí)體(Independent Entity) 直角矩形表示; 不依賴(lài)于其他實(shí)體,可以獨(dú)立存在。 2. 依賴(lài)型實(shí)體(Dependent
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    AI-Native自治,管理智能高效 AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當(dāng)前已經(jīng)覆蓋了500+重點(diǎn)參數(shù),通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務(wù)負(fù)載模型進(jìn)行針對(duì)性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗(yàn)調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時(shí),耗費(fèi)時(shí)間從天下降到分鐘級(jí)。 智能索引推薦 通過(guò)啟發(fā)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 離線(xiàn)模型推理流程介紹 離線(xiàn)模型推理流程介紹 時(shí)間:2020-08-19 17:10:49 離線(xiàn)模型加載完成后,就可以實(shí)現(xiàn)模型的推理功能。在離線(xiàn)模型的生成和加載過(guò)程中,都沒(méi)有使用具體的待處理數(shù)據(jù),僅僅是通過(guò)軟件棧對(duì)模型中算子和計(jì)算流程實(shí)現(xiàn)了一種構(gòu)造、編排、優(yōu)化、
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是安全控制模型 什么是安全控制模型 時(shí)間:2021-07-01 15:13:21 數(shù)據(jù)庫(kù)管理 數(shù)據(jù)庫(kù) 安全管理 數(shù)據(jù)庫(kù)安全 服務(wù) 安全控制 在數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)的不同層次提供對(duì)有意和無(wú)意損害行為的安全防范,例如: 加密存取數(shù)據(jù) -> 有意非法活動(dòng) 用戶(hù)身份驗(yàn)證,限制操作權(quán)限
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 物理模型反范式處理 物理模型反范式處理 時(shí)間:2021-06-02 14:39:14 數(shù)據(jù)庫(kù) 反范式處理也叫非正則化處理,就是和范式化過(guò)程相反的過(guò)程和技術(shù)手段。也就是把模型從第三范式降級(jí)到第二范式,或者第一范式的過(guò)程。 從性能和應(yīng)用需求出發(fā),物理模型是以性能為出發(fā)點(diǎn),
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型建設(shè)的方法 邏輯模型建設(shè)的方法 時(shí)間:2021-06-02 14:25:16 數(shù)據(jù)庫(kù) 在建設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)的邏輯模型時(shí),應(yīng)當(dāng)按照以下流程展開(kāi): 1. 建立命名規(guī)則; 2. 按照設(shè)計(jì)流程設(shè)計(jì)邏輯數(shù)據(jù)模型; 3. 確定實(shí)體和屬性; 4. 確定實(shí)體與實(shí)體之間的關(guān)系;
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    需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類(lèi) 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程
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    AI 平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及交互式智能標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶(hù)快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期 AI 工作流。 ModelArts 是面向開(kāi)發(fā)者的一站式 AI 平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理
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    戶(hù)隨時(shí)查看和修改報(bào)告內(nèi)容,提高工作效率。 仿真流程與 數(shù)據(jù)管理 平臺(tái) 輕量化處理及預(yù)覽 商品的仿真模型可以實(shí)現(xiàn)輕量化處理和在線(xiàn)輕量化預(yù)覽,減少資源占用,提高系統(tǒng)運(yùn)行速度。 商品的仿真模型可以實(shí)現(xiàn)輕量化處理和在線(xiàn)輕量化預(yù)覽,減少資源占用,提高系統(tǒng)運(yùn)行速度。 仿真流程與數(shù)據(jù)管理平臺(tái) 多方案對(duì)比分析
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