6月24日14:00-15:00理论考试 现场公布成绩并颁奖 6月24日15:30 【鲲鹏大赛赛制】 比赛成绩由个人理论考试成绩和团队实验考试成绩组成。各参赛队伍最终成绩将会根据评分规则由参赛队伍的理论考试和团队实验考试综合成绩产生，并由高到低排序，排名靠前者即为优胜，并对应相关奖项。 参赛队伍最终成绩（200分）=

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算引擎由开发者进行自定义来完成所需要的具体功能。 通过流程编排器的统一调用，整个深度神经网络应用一般包括四个引擎：数据引擎，预处理引擎，模型推理引擎以及后处理引擎。 1、数据引擎主要准备神经网络需要的数据集（如MNIST数据集）和进行相应数据的处理（如图片过滤等），作为后续计算引擎的数据来源。

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据人才的目的。 本次大赛参赛者基于华为云人工智能开发平台ModelArts，根据组委会提供的历史出行订单、出行原始轨迹点数据，进行订单需求预测、出行行为分析模型的开发。 大赛详情地址：https://competition.huaweicloud.com/information/

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注意：学生多次考试会覆盖前面的考试成绩，系统只记录最后一次考试的成绩。 7、已判阅考试 学生可以选择个人中心【在线考试】已判阅页面，查看当前提交的教师已经判阅完成的考试。已判阅的考试如果支持重考，则学生可以重新考试，重新考试以后表示放弃本次的考试成绩。 8、查看成绩 学生在已判阅页面，选择

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教师处理学生申请 4. 查看课程内容 教师点击【教学计划】菜单，选择【课程内容】选项卡，选中相应的班级和课程，便能够看到所选课程的结构（如下图所示）。 操作：教师登录 > 【教学计划】 > 选择班级 > 选择课程 > 【预览】 5. 设置教学计划 目前交互英语平台ᨀ供两种课型的安排，分别是“安排上机课”和“安排自主学习”。

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时间：2020-08-19 09:27:09 神经网络构造中，算子组成了不同应用功能的网络结构。而张量加速引擎（Tensor Boost Engine）作为算子的兵工厂，为基于昇腾AI处理器运行的神经网络提供算子开发能力，用TBE语言编写的TBE算子来构建各种神经网络模型。同时，TBE对算子也提供

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。 3、12月22日，TOP10的队伍将受邀前往西安进行总决赛答辩，组委会将根据初赛模型评测成绩、决赛专家评审成绩加权得出总决赛成绩，初赛与决赛权重比例为0.7:0.3，最终依据综合成绩评选出大赛奖项。 四、奖项设置 冠军： 1支队伍，每支队伍奖金10万，颁发获奖证书 亚军： 2支队伍，每支队伍奖金

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-JPEGD模块对JPEG格式的图片进行解码，将原始输入的JPEG图片转换成YUV数据，对神经网络的推理输入数据进行预处理。 -JPEG图片处理完成后，需要用JPEGE编码模块对处理后的数据进行JPEG格式还原，用于神经网络的推理输出数据的后处理。 -当输入图片格式为PNG时，需要调用PNGD解码

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是否限制迟到时间：可以设定学生参加考试允许迟到的时间，如迟到 15 分钟不能参加考试。 6. 考试完后是否显示成绩和答题记录：考试安排可以设置学生考完后是否可以立刻看到成绩和答题记录，同时还可以设置只显示成绩或者不显示成绩和答题记录。 7. 试卷：点击【点击选择】按钮可以选择相应的考试试卷。考试安排可选择多套卷子，学生随机抽取其中一套。

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昇腾AI软件栈逻辑架及功能介绍 昇腾AI软件栈逻辑架及功能介绍 时间：2020-08-18 17:12:46 昇腾AI软件栈可以分为神经网络相关软件模块、工具链以及其它软件模块。 1、神经网络软件主要包含了流程编排器（Matrix），框架管理器（Framework），运行管理器（Runtime）、数字视觉预处理模块（Digital

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算法丰富：提供图像分类、物体检测等几十种CNN/RNN神经网络算法模型；提供大量基于开源数据集训练好的模型，加速模型训练 使用便捷：无缝对接华为云的 OBS 存储和GPU高性能计算，满足各类业务场景需求 专业性强：可基于雷达数据，实现极端天气（大风、暴雨、冰雹）的检测与预测 多媒体服务场景 为解决传统气象

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额外提供。 【鲲鹏开发者比赛议程】 时间：3月16日-3月31日 【鲲鹏大赛赛制】 比赛成绩由考试成绩和作品答辩成绩组成。各参赛队伍最终成绩将会根据评分规则由参赛队伍的考试和作品答辩的综合成绩产生，并由高到低排序，排名靠前者即为优胜，并对应相关奖项。 作品提交形式：将作品PPT和

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*复赛会对赛题和数据集进行调整，最终排名以复赛（5.16下午）的成绩为准 资源领取（复赛资源按团队发放，请各参赛队长登录领取。此链接5月18日失效） 特别说明 大赛比赛过程中，评委组将对选手作品进行复核审查，如出现影响比赛公平性的代码实现方式，将取消团队成绩，具体包括且不限于以下形式： 1）在代码中硬编码部分或全部答案

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华为企业人工智能高级开发者培训:培训内容 国家名称缩写 手机号所属的国家 神经网络介绍 策略参数说明:核函数特征交互神经网络 Grs国家码对照表:DR2：亚非拉（新加坡） 国家（或地区）码 地理位置编码 排序策略:核函数特征交互神经网络-PIN 提交排序任务API:请求消息 国家码和地区码 解析线路类型:地域线路细分（全球）

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*复赛会对赛题和数据集进行调整，最终排名以复赛（5.16下午）的成绩为准 资源领取（复赛资源按团队发放，请各参赛队长登录领取。此链接5月18日失效） 特别说明 大赛比赛过程中，评委组将对选手作品进行复核审查，如出现影响比赛公平性的代码实现方式，将取消团队成绩，具体包括且不限于以下形式： 1）在代码中硬编码部分或全部答案

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复赛阶段每个团队每天可提交作品5次 *复赛会对赛题和数据集进行调整，最终排名以复赛（5.16下午）的成绩为准 特别说明 大赛比赛过程中，评委组将对选手作品进行复核审查，如出现影响比赛公平性的代码实现方式，将取消团队成绩，具体包括且不限于以下形式： 1）在代码中硬编码部分或全部答案,不限于如下场景：禁止直接输出答案到文件

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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。 3、如何利用通用属性构建弱监督学习模型，并进而利用互联网数据自主完成知识学习。 课程大纲 第1章 什么是开放环境的自适应感知 第2章 面向识别与理解的神经网络共性技术 第3章 通用视觉基元属性感知

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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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Core提供了充足的数据源，从而满足了神经网络计算中大数据量、大带宽的需求。 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，致力于让云无处不在，让智能无所不及，共建智能世界云底座。

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部署在AI1型服务器上执行的方法。 实验目标与基本要求 本实验主要介绍基于AI1型 弹性云服务器 完成黑白图像上色应用开发，通过该实验了解将神经网络模型部署到昇腾310处理器运行的一般过程和方法。 基本要求： 1. 对业界主流的深度学习框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。

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场景介绍 以学生成绩为例： 老师会按照学科录入成绩，每科老师都会单独录入每个学生对应学科的成绩，而每位学生只关注自己各科的成绩。如果把老师录入数据作为原始表，那么学生查看自己的成绩就要用到行转列；如果让学生自己填写各科的成绩并汇总，然后老师去查自己学科所有学生的成绩，那就是列转行。

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