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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语音识别 有哪些优势？ 识别准确率高：采用最新一代语音识别技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快：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，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处于领先地位。

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次训练我们使用深度神经网络作为训练模型，即深度学习。深度学习通过人工神经网络来提取特征，不同层的输出常被视为神经网络提取出的不同尺度的特征，上一层的输出作为下一层的输入，层层连接构成深度神经网络。 1994年，Yann LeCun发布了结合反向传播的卷积神经网络 LeNet， 其

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DL)是机器学习的一种，机器学习是实现人工智能的必由之路。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，包含多个隐藏层的多层感知器就是深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更抽象的高层代表属性类别或特征，发现数据分布式特征表示。研究深入学习的动机是建立模拟大脑分析学习的神经网络，它模拟大脑的机制来解释说明数据，如图像、声音、文本等数据。

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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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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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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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时间：2020-12-08 10:09:21 现在大多数的AI模型，尤其是计算视觉领域的AI模型，都是通过深度神经网络来进行构建的，从2015年开始，学术界已经开始注意到现有的神经网络模型都是需要较高算力和能好的。并且有大量的研究论文集中于如何将这些AI模型从云上部署到端侧，为AI模型创造更多的应用场景和产业价值。

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解丰县的实时空气质量，做出相应决策。 空气监测站点详情 通过空气监测站点详情页面，可全面的了解到该空气监测站点的基本信息，包括：站点名字、坐标位置、控制级别、站点地址、监测时间；监测指标的检测值和超标值、该站点的周边监测站的信息、周边的环保事件数、周边的污染源信息。 地图上显示该站点位置，点击地图上的点可查看详情。

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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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它逻辑块的影响下自主运作。 FPGA实例应用场景包含基因计算、金融分析、深度学习、大数据、加解密等，例如FPGA针对特定算法，如快速傅里叶变换，基因序列比对算法(Smith-Waterman)，实现快速计算，纳秒级延时，提升计算性能。 FPGA加速云服务器技术规格特点如下： 每个

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的强大助力。 AR有四大核心能力： ①环境理解：基于几何理解和语义理解等AI技 术，对物理世界进行感知和认知。 ②数据可视：将虚拟坐标与现实世界坐标对齐，把业务相关的3D模型、视频、 图文信息、表单等内容信息实时、 准确地叠加在真实物体之上。 ③远程协作：与AR眼镜等终端结合，全面采

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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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之后，可以进入图表设置选项。 编辑图表中分为「类型与数据」和「自定义样式」，前者中可以更改图表类型、颜色、数据范围，后者可以更改标题、坐标轴、图例位置、坐标系参考线等。 如果柱状图中存在数据堆积情况，还可以一键将图表改为更直观的堆积柱状图，只需在编辑图表中，图表类型改为堆积柱状图。 生

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本课程包含了数字图像基本原理，以及使用传统方法和深度学习方法完成计算机视觉任务的方法以及应用场景。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握数字图像的基础知识和变换方法。 2、掌握图像分类技术的原理和应用场景。 3、掌握目标检测技术的原理和应用场景。 4、掌握图像分割技术的原理和应用场景。 5、掌握视频处理的技术原理和应用场景。

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/(P+R)，其中R为召回率，P为精确率。 ROC 曲线 ROC 曲线用于绘制采用不同分类阈值时的 TPR （真正例率，纵坐标）与 FPR（假正例率，横坐标），ROC曲线越接近左上角，该分类器的性能越好。 敏感度分析 不同特征范围下的准确率 将图片根据特征值，如亮度、模糊度等划分

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量的数据积累并没有切实为企业的决策提供深层的帮助，对信息和业务分析的需求正在凸显。 业务流程的优化和服务创新迫在眉睫 随着工作空间和时间的变换，使得企业员工的工作方式发生了重大的变化，同时，市场的快速变化也加剧了业务流程的变动，传统ERP在信息共享和业务流程拓展方面的优化也迫在眉睫。

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在飞机上用航摄仪器对地面连续摄取像片，结合地面控制点测量、调绘和立体测绘等步骤，绘制出地形图的作业。单张像片测图的基本原理是中心投影的透视变换，立体测图的基本原理是投影过程的几何反转。 地面测绘 使用三维激光扫描仪、水准仪、经纬仪、全站仪、GPS接收机、GPS手持机、超站仪、陀螺

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掌握常见SQL性能问题的优化思路和方法 课程大纲 第1章 DAY1 SQL优化基础 第2章 DAY2 优化多表连接 第3章 DAY3 查询变换和优化技巧 第4章 DAY4 优化实战案例 第5章 DAY5 优化实战案例进阶 云数据库 RDS for MySQL 云数据库 RDS for

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视频监控 视频检测 人工智能 机器视觉 商品介绍 电瓶车起火事件时有发生，为保证楼宇公共安全，禁止电瓶车进入，该产品采用AI智能算法，利用卷积神经网络技术，通过深度学习实现电瓶车检测功能。 电梯内电瓶车检测商品介绍： 应用场景： 随着电瓶车越来越受欢迎，电瓶车起火事件也时有发生。特别当

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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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