专业数仓支持设计应用多维分析，快速响应 智能设备维护 预测性维护，根据系统过去和现在的状态，采用时间序列预测、神经网络预测和回归分析等预测推理方法，预测系统将来是否会发生故障，何时发生故障，发生故障类型，可以提升服务运维效率，降低设备非计划停机时间，节约现场服务人力成本 优势 多种参数灵活接入 基于历史监测数据、设

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I应用开发、AI应用在线部署、海量设备管理等。 产品特点 端云协同推理，平衡低计算时延和高精度 端侧分析数据，降低上云存储成本 一站式技能开发，缩短开发周期 技能市场预置丰富技能，在线训练，一键部署 产品架构 Huawei HiLens 是一个端云协同的多模态AI开发应用平台，云侧提供开发框架HiLens

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略，助力武汉数字城市建设。长江鲲鹏生态创新中心现计划于湖北武汉举办首届“芯动武汉 创享未来”长江鲲鹏训练营&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

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华为云计算 云知识 鲲鹏凌云 智惠湘江-湖南省鲲鹏训练营暨开发者竞赛 鲲鹏凌云 智惠湘江-湖南省鲲鹏训练营暨开发者竞赛 时间：2020-12-29 17:10:11 云服务器 【赛事简介】 为贯彻落实湖南省委省政府鲲鹏产业发展的战略部署，加快推进湖南省电子政务建设和数字经济发展，

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台提交作品。 为更好支持数据分析赛参赛者的作品设计，赛事组委会在初赛评审完成后，将邀请数据分析赛入围决赛选手参加“人工智能与数据分析训练营”，训练营由坪山区政府组织，华为提供技术支持，持续1天时间，重点培训人工智能和大数据相关知识，同时对3个子赛题进行解读、引导和答疑。 【华为云】视频教程

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测、识别、分析等能力，在多种场景下准确高效地输出视频结构化信息，为用户构建强大、全面、便捷的视频内容分析能力。 产品优势 准确识别：利用高精度的人脸检测与识别服务，提供安全可靠的人脸布控、轨迹追踪、人脸搜索等服务 稳定可靠：支持大规模实时视频分析，支持客户各种复杂场景，稳定运行，持续为客户贡献优质服务

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将图片根据特征值，如亮度、模糊度等划分为几个部分，分别测试几个部分的精度然后绘图。 特征分布 图片特征值的分布图。 值敏感度 展示不同类别数据在不同特征值范围内的F1值 ，用于判别模型对哪个特征范围内的图片效果较好。 物体检测 物体检测评估指标说明 指标名称 子参数 说明 精度评估 图像类别分布 数据集中不同类别的图像框个数统计。

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GPU卡，单实例最大支持4张P100显卡，如果需要使用单机8张P100显卡，可以使用裸金属服务器 提供GPU硬件直通能力 单精度能力9.3 TFLOPS，双精度能力4.7 TFLOPS 最大网络带宽10Gb/s 使用800GB的NVMe SSD卡作为本地临时存储 完整的基础能力网络

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云边协同，湖仓一体架构，全类型数据汇聚 矿山工业互联网 矿山AI大模型覆盖煤矿采、掘、机、运、通等主业务场景，识别精度提升20%以上、训练时间短、样本需求少 矿山AI大模型覆盖煤矿采、掘、机、运、通等主业务场景，识别精度提升20%以上、训练时间短、样本需求少 电力 电力用采大数据 数据链路实时性提升至10分钟，支撑实时线损分析、有序用电、负荷预测等

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时习知助力基础软件暑期高校实践训练营赋能高校学生 时习知助力基础软件暑期高校实践训练营赋能高校学生 时间：2024-08-09 19:07:37 华为云时习知咨询入口>> 为助力基础软件生态人才培养，联合华为ICT大赛官方组织增设基础软件赛道，特别面向高校开展暑期实践训练营。本次活动吸引全国

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界面右侧上方，展示分身数字人定制流程。下方展示训练视频拍摄指导和样例视频，包括：拍摄前准备、拍摄中操作和拍摄后处理，有效指导用户拍摄生成一段完整可用的训练视频，用于训练生成分身数字人。 图1 定制数字人形象 上传分身数字人训练数据 上传分身数字人训练数据 参数 参数 说明 分身数字人训练数据上传 角色名称 输入分身数字人的角色名称。

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华为云计算 云知识 天津鲲鹏训练营鲲鹏应用开发者大赛第一期 天津鲲鹏训练营鲲鹏应用开发者大赛第一期 时间：2020-12-08 18:03:36 天津鲲鹏训练营鲲鹏应用开发者大赛第一期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。本期为第一期。 【赛事简介】

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华为云计算 云知识 天津鲲鹏训练营鲲鹏应用开发者大赛第二期 天津鲲鹏训练营鲲鹏应用开发者大赛第二期 时间：2020-12-08 18:07:49 天津鲲鹏训练营&鲲鹏应用开发者大赛第二期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。本期为第二期。

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服务器难以满足性能需求，FPGA云服务器可以提供高性价比的视频解决方案，是视频类场景的理想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中，FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗

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湿度、光照等。这使得它可以适用于不同的应用场景，提供更全面的数据采集和监测。4. 高精度：多功能无线传感器采用先进的传感技术，具有高精度的测量能力。这使得它可以提供准确的数据，满足用户对数据精度的要求。5. 省电设计：多功能无线传感器采用省电设计，优化了能源利用效率，延长了电池寿

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Turbo高性能，加速训练过程 1、训练数据集高速读取，避免GPU/NPU因存储I/O等待产生空闲，提升GPU/NPU利用率。 2、大模型TB级Checkpoint文件秒级保存和加载，减少训练任务中断时间。 3 数据导入导出异步化，不占用训练任务时长，无需部署外部迁移工具 1、训练任务开始前将数据从 OBS 导入到SFS

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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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效、可信开发方面的作用，以满足日益增长的人才需求。 代码大模型起源于深度学习与 自然语言处理 技术的交叉发展，其核心理念是通过大量的训练数据与复杂的神经网络结构，实现对代码逻辑、语法的智能理解与生成。自诞生之日起，代码大模型在软件研发领域取得了举世瞩目的成就。其优势在于能够减轻开发者

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【鲲鹏开发者比赛议程】 议程 时间安排 大赛报名时间 训练营时段一：11月11日-11月20日中午12:00时段一报名截止（报名入口见页面导航） 训练营时段二：11月11日-11月27日晚12:00时段二报名截止 赛题发布 11月22日发布赛题 训练营授课（线上） 训练营时段一：11月22日-11月2

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E等；G系列适合于3D动画渲染，CAD等 功能描述 HPC与AI 强大的单精度与双精度计算能力 P2v实例 NVIDIA®Tesla®V100(NVLink)GPU，单卡单精度能力15 TFLOPS，双精度能力7.5 TFLOPS，深度学习场景优化120 TFLOPS，显存带宽9

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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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