Engine，即张量加速引擎，是一款华为自研的算子开发工具，用于开发能够运行在NPU（Neural-network Processing Unit：神经网络处理器）上的TBE算子，该工具是在业界著名的开源项目TVM（Tensor Virtual Machine）基础上扩展的，提供了一套Python

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https://{endpoint}/v3/f841e01fd2b14e7fa41b6ae7aa6b0594/backups/a5200268-74a5-4806-acc6-95793ab0228b/ members/f841e01fd2b14e7fa41b6ae7aa6b0594 { "status" : "accepted"

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响应示例 状态码： 200 查询列表成功，返回body { "shares" : [ { "id" : "8fba8253-c914-439d-ae8b-d5c89d0bf5e8", "name" : "sfs-turbo-8468", "status" : "100", "version"

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实验目标与基本要求 ① 了解华为昇腾全栈开发工具MindStudio及其离线模型转换功能； ② 了解如何使用ACL开发基于华为昇腾处理器的神经网络推理应用 实验摘要 1.准备环境 2.配置工程 3.编写代码 4.编译运行 5.运行Profiling 查看推理性能 温馨提示：详情信息请以实验页面：https://lab

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{ "id" : "4f4ae4eb-dcdc-4dd3-bffd-79600bd972b3", "owner" : "*****", "link" : "https://{bucket}.{obs_endpoint}/depends/****/4f4ae4eb-dcdc-4dd3-bffd-79600bd972b3

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课程目标 掌握语音处理理论和应用，具有语音处理的相关编程和云上应用能力。 课程大纲 第1章 语言处理介绍 第2章 传统语音模型 第3章 神经网络语音模型 第4章 高级语音模型 第5章 技术前沿与未来展望 第6章 语音处理实验 语音通话 VoiceCall 语音通话（Voice C

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而且，华为云的 语音交互 服务SIS在音视频领域的识别率业界领先，目前SIS采用最新一代 语音识别 技术，基于DNN（深层神经网络）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。同时，它把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，识别速度业内领先。另外，华为云语音交

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华为云计算 云知识 内容审核 内容审核 时间：2020-10-30 15:37:36 内容审核（ Content Moderation ）基于基于深度神经网络模型，实现对图像、文本、视频内容的智能检测检测，可自动进行涉黄、广告、涉政涉暴、涉政敏感人物、违禁品和灌水文本等内容的检测，帮助客户降低业务违规风险，大幅降低人工审核成本。

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了解AUTOSAR的产业标准，了解MDC的总体硬件和软件架构； 2.能够基于AUTOSAR的AP平台开发应用程序； 3.能够在MDC上转换使用已有人工神经网络算法。 课程大纲 第1章 MDC和AUTOSAR总体介绍 第2章 基于AUTOSAR的AP平台的应用开发 第3章 移植已有AI算法到MDC上

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TBE（Tensor Boost 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。 张量（Tensor）是TBE算子中的数据，包括输入数据与输出数据，TensorDesc（Tensor描述符）是对输入数据与

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ne，即张量加速引擎，是一款华为自研的算子开发工具，用于开发能够运行在NPU（Neural-networkProcessingUnit：神经网络处理器）上的TBE算子，该工具是在业界著名的开源项目TVM（TensorVirtualMachine）基础上扩展的，提供了一套Pytho

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目标学员 AI领域的开发者 课程目标 通过对教材的解读+实战演示，使学员学会使用TBE算子开发工具开发出能够在昇腾AI处理器上运行的的神经网络算子。 课程大纲 第1章 TBE自定义算子开发与验证实战 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

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定连接的VPC和子网资源 POST https://{erouter_endpoint}/v3/08d5a9564a704afda6039ae2babbef3c/enterprise-router/ 4ab54142-7c92-48ad-8288-77727a231052/vpc-attachments

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{ "id" : "4f4ae4eb-dcdc-4dd3-bffd-79600bd972b3", "owner" : "*****", "link" : "https://{bucket}.{obs_endpoint}/depends/****/4f4ae4eb-dcdc-4dd3-bffd-79600bd972b3

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好的了解人工智能的相关内容与应用。 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

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"snapshots_links" : [ { "href" : "https://{endpoint}/v2/20a68d6b7a124ae2b6b8a22046ee5966/ cloudsnapshots/detail?limit=1&marker=fc05d5d7-7e99

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创建文件系统的进度。 请求示例 无 响应示例 状态码： 200 查询文件系统返回body { "id" : "8fba8253-c914-439d-ae8b-d5c89d0bf5e8", "name" : "sfs-turbo-8468", "status" : "200", "version"

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String 路由表关联的子网ID 响应示例 { "routetables": [ { "id": "3d42a0d4-a980-4613-ae76-a2cddecff054", "name": "routetable-1234", "vpc_id": "ab78be2d-782f

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