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实战篇：给机器一双“慧眼”，看懂文字、图像和视频
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FPGA开发者云平台应用场景
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信息化时代，华为云CDN技术相伴
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大V讲堂——开放环境下的自适应视觉感知
将从弱监督视觉理解的角度，介绍在降低模型对特定应用场景数据依赖方面所开展的一些研究工作。 课程简介 本课程介绍了在降低模型对特定应用场景数据依赖方面所开展的一些研究工作。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解： 1、如何构建高效的神经网络基础模型。 2、如何学习显著性物体、边缘等通用属性。
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华为云图像识别Image：技术服务提供商的首选
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盘古大模型，服务的泛化性大幅提升。 让我们来看一下华为云图像识别Image在实际应用中的表现。在新闻传媒行业，新闻长短视频、图片可以通过华为云图像识别Image做智能编目，对素材做标签管理，配合搜索引擎使用。在游戏行业，对游戏人物、道具等图片资料打标签，方便检索。在教育行业，插画
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GPU服务器渲染_云渲染_云渲染费用
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基于通用服务器技术，单次渲染任务需要几十个小时；集群负载过重时，任务时延波动过大 存储规格要求多样 渲染集群同时访问共享存储，对共享存储带宽要求较高；海量数据保存需低成本型存储 渲染集群同时访问共享存储，对共享存储带宽要求较高；海量数据保存需低成本型存储 交付效率低，运维复杂 自建环境周期长，安装部署复杂度高，后期运维扩容难度大；
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迪柯尼的数字神经系统
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程无法清晰展现，协同配合困难；费用预算管控执行难度大等诸多难点。 为此，迪柯尼把数字化转型提升到公司顶层设计的高度，结合“新零售”的战略，对服装研发、生产、销售与服务全过程进行升级改造。迪柯尼把致远协同运营平台定位为：以业务流程为驱动、以信息整合为重点、以协作沟通为核心、以移动支
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昇腾AI软件栈框架管理器功能框架介绍
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时间：2020-08-19 10:07:38 框架管理器协同TBE为神经网络生成可执行的离线模型。在神经网络执行之前，框架管理器与昇腾AI处理器紧密结合生成硬件匹配的高性能离线模型，并拉通了流程编排器和运行管理器使得离线模型和昇腾AI处理器进行深度融合。在神经网络执行时，框架管理器联合了流程编排器、运行管
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GPU_GPU是什么_GPU加速云服务器
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深度学习概览
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网络的部件、深度学习神经网络不同的类型以及深度学习工程中常见的问题。 目标学员 需要掌握人工智能技术，希望具备及其学习和深度学习算法应用能力，希望掌握华为人工智能相关产品技术的工程师 课程目标 学完本课程后，您将能够：描述神经网络的定义与发展；熟悉深度学习神经网络的重要“部件”；熟
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大V讲堂——能耗高效的深度学习
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基于NAS的轻量级神经网络 第4章 数据高效的神经网络压缩 第5章 1-bit等价性研究 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致力于
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GPU是什么_GPU是干什么的_GPU的作用_GPU简介
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对象存储服务 OBS 科学计算 科学计算 在科学计算领域，要求极强的双精度计算能力。在模拟仿真过程中，消耗大量计算资源的同时，会产生大量临时数据，对存储带宽与时延也有极高的要求 优势 NVMe SSD 最高68万IOPS，消除存储瓶颈，提升整体性能 双精度计算 提供较CPU上百倍的双精度计算能力
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服务器GPU_GPU云服务器使用_华为云GPU云服务器
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对象存储服务 OBS 科学计算 科学计算 在科学计算领域，要求极强的双精度计算能力。在模拟仿真过程中，消耗大量计算资源的同时，会产生大量临时数据，对存储带宽与时延也有极高的要求 优势 NVMe SSD 最高68万IOPS，消除存储瓶颈，提升整体性能 双精度计算 提供较CPU上百倍的双精度计算能力
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什么是云服务器_免费云服务器_ GPU云服务器价格
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一键式部署，分钟级实例发放，聚焦核心业务 科学计算 在科学计算领域，要求极强的双精度计算能力。在模拟仿真过程中，消耗大量计算资源的同时，会产生大量临时数据，对存储带宽与时延也有极高的要求 优势 NVMe SSD 最高68万IOPS，消除存储瓶颈，提升整体性能 双精度计算 提供较CPU上百倍的双精度计算能力
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Redis修改开源协议：新版Redis不再“开源”，对使用者都有哪些影响？
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GPU服务器怎么使用_GPU云服务器使用_华为云服务器GPU使用
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对象存储服务 OBS 科学计算 科学计算 在科学计算领域，要求极强的双精度计算能力。在模拟仿真过程中，消耗大量计算资源的同时，会产生大量临时数据，对存储带宽与时延也有极高的要求 优势 NVMe SSD 最高68万IOPS，消除存储瓶颈，提升整体性能 双精度计算 提供较CPU上百倍的双精度计算能力
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什么是实时语音转写？
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框架管理器离线模型生成介绍
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；如果指定数据偏移量化，则数据采用偏移模式，则会计算输出数据的量化度和量化偏移。在权重量化过程中，由于权重对量化精度要求较高，因此始终采用无偏移量化模式。比如根据量化算法对权重文件进行INT8类型量化，即可输出INT8权重和量化度。而在偏置量化过程中，根据权重的量化度和数据的量化
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电梯内电瓶车检测
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率。 核心功能： 单点抓拍、摄像头独立抓拍、电瓶车检测、抓拍检测电梯内的电瓶车； 产品特点： 本算法使用了深度神经网络技术，通过使用大量实际场景图片训练得到的模型，实现对电瓶车的检测，具有速度快、准确率高的特点。算法特别优化了俯视视角下的目标检测，更适合电梯内的使用场景。标准测试
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TBE基本概念之NPU
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Engine）提供了昇腾AI处理器自定义算子开发能力，通过TBE提供的API和自定义算子编程开发界面可以完成相应神经网络算子的开发。 TBE的重要概念之一为NPU，即Neural-network Processing Unit，神经网络处理器。 在维基百科中，NPU这个词条被直接指向了“人工智能加速器”，释义是这样的：
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