并行计算，支持常见的深度学习框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 单精度能力15.7 TFLOPS，双精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Core能力，深度学习混合精度运算能力达到125 TFLOPS。 单实例最大网络带宽30Gb/s。 完整的

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放审核人力，提升效率。 产品优势： 1. 多模态审核：支持同时对视频字幕、声音与画面多维度智能核查； 2. 准确率高：采用深度卷积神经网络与海量训练数据，模型识别准确率高； 3. 识别速度快：实时对视频进行审核，快速识别视频违规项。 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的

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高效的行业算法 多行业：积累10+行业/场景的预训练模型。 高精度：大部分模型的准确率高于90%。 少数据：训练所需的数据量更少。 智能标注：提升标注效率。 极致性能 依托ModelArts基础平台，深度软硬件协同。 资源秒级调度，按需使用。 训练任务性能提升30%。 灵活开放 灵活的部

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中级 中级 使用MindSpore训练手写数字识别模型 基于昇腾AI处理器的算子开发 电子相册智慧整理 基于卷积神经网络实现景区精准识别场景 使用MindSpore训练手写数字识别模型 基于昇腾AI处理器的算子开发 电子相册智慧整理 基于卷积神经网络实现景区精准识别场景 HCIA-AI

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CR服务二次开发案例介绍、 基于ModelArts的 OCR 模型训练教程。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、熟悉文字识别行业趋势挑战及相关场景解决办法； 2、熟悉华为云文字识别OCR知识体系； 3、通过模型训练，了解OCR开发逻辑。 课程大纲 第1章 OCR服务介绍 第2章

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华为云计算 云知识 鲲鹏高校训练营-深圳大学&鲲鹏联合出品 鲲鹏高校训练营-深圳大学&鲲鹏联合出品 时间：2021-04-27 15:56:27 内容简介： 算力已成为驱动社会经济发展的新生产力，多业务场景、多种数据结构，带来多样性算力的需求。鲲鹏产业构筑了从最基础的处理器、硬件

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实现AI应用的快速构建，让AI在行业的落地更简单。 盘古大模型基于“预训练模型+微调”的模式，能够进一步实现AI模型的通用性，泛化能力以及高精度，驱动AI开发向工业化转变。其中预训练模型先基于海量数据进行预训练，便可以直接适配多类通用场景，用户仅需在此基础上，基于极小的样本进行数

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实施信息技术创新战略。江苏鲲鹏生态创新中心现计划于江苏南京举办首届“扬子江畔 智耀金陵”江苏鲲鹏训练营&鲲鹏应用开发者大赛。此次活动以训练营为活动载体，组织鲲鹏赋能培训，并辅以大赛为成果检验，训赛结合，以训促赛，面向ICT行业从业人员及高校学者，着力培养鲲鹏产业发展所需基于鲲鹏生

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Pro提供热轧钢板表面缺陷检测工作流，提供高精度钢板表面缺陷识别算法，提高钢板表面缺陷检测场景上线效率。 l 云状识别工作流 观察云的外部形状，即云的外形特征、结构特点和云底高度，对预测天气变化有重要的影响。ModelArts Pro提供云状识别工作流，为您提供高精度的云状识别算法，通过云的外部形状预测天气变化。

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高管理效率。 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。

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Pi1型 弹性云服务器 功能如下： 支持NVIDIA Tesla P4 GPU卡，单实例最大支持4张P4 GPU卡 提供GPU硬件直通能力 单GPU单精度计算能力最高5.5 TFLOPS 单GPU INT8计算能力最高22 TOPS 单GPU提供8GB ECC显存，带宽192GB/s GPU

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度学习技术，结合大数据，使用大量的人员打手机图片数据采用监督学习的方式进行智能检测训练。算法采用深度卷积神经网络提取数据中关键特征，忽略图片数据中的不相关信息，并结合业务逻辑进行推理判断。 将训练完成后的算法加载到AI摄像机内部，利用摄像机内部AI芯片强大的分析推理能力，对摄像机

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是为企业级AI应用打造的专业开发套件。基于华为云的先进算法和快速训练能力，提供预置工作流和模型，提升企业AI应用的开发效率，降低开发难度。 ModelArts Pro提供了 自然语言处理 套件，为客户提供自然语言处理的自定制工具，旨在帮助客户高效地构建行业领域的高精度文本处理模型，可应用于政府、金融、法律等行业。

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华为云计算 云知识 鲲鹏凌云 智耀山城-重庆鲲鹏训练营&开发者大赛 鲲鹏凌云 智耀山城-重庆鲲鹏训练营&开发者大赛 时间：2020-12-29 17:06:34 云服务器 【赛事简要】 为深入贯彻以大数据智能化为引领的创新驱动发展战略，落实《重庆市促进鲲鹏产业生态发展行动方案》，

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对于AI开发者而言，在开始模型训练前，都得提前准备大量的数据，完成数据标注后，才能用于AI模型构建。 一般情况下，模型构建对输入的训练数据都是有要求的，比如图像分类，一类标签的数据至少20条，否则您训练所得的模型无法满足预期。为了获得更好的模型，标注的数据越多，训练所得的模型质量更佳。

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智慧交通边缘节点通过视频和雷达融合分析，智能化算法检测道路交通事件（算法云端训练、边缘执行），有效实时提供碰撞告警，红绿灯相位推送，车流量感知及控制等智能服务。向交通管理者提供交通全息监控能力，向车辆提供高精度定位及地图服务、交通安全预警能力，提升驾驶安全和道路通行效率，促进节能减排

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云上一站式自助服务平台，简单高效 云上一站式自助服务平台，简单高效 从模型训练到内容生成，端到端自助服务 支持批量生成数字人训练，任务管理可视化 数字人口型更精准，业界领先 数字人口型更精准，业界领先 AI自矫正，口型精准匹配准确率95%+ 母语一次训练多语言适配，语言泛化能力强 数字人形象更真实、更自然

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华为云计算 云知识 昇腾高校训练营-广东工业大学&昇腾联合出品 昇腾高校训练营-广东工业大学&昇腾联合出品 时间：2021-04-27 16:04:11 内容简介： 本课程是基于MindSpore框架端边云全流程开发一个AI应用，使用个人PC完成模型训练，在手机端完成部署应用，使能手机识别猫和狗。

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容与应用。 实验目标与基本要求 通过本实验将了解如何使用Keras和Tensorflow构建DFCNN的 语音识别 神经网络，并且熟悉整个处理流程，包括数据预处理、模型训练、模型保存和模型预测等环节。 实验摘要 实验准备：登录华为云账号 1. OBS 准备 2.ModelArts应用 3

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