场景特点：传统应用软件为本地应用，业务复杂，软件规模大，编译构建耗时长。 适用场景：按需分配编译构建资源，提升编译构建速度。支持Linux下C/C++应用程序的编译构建，及Windows下C/C++/C#应用程序的编译构建。 移动终端APP 场景特点：移动终端APP业务变化快，交付要求短平快。 适用场景：利用云

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故障识别与根因定位服务实操 该实验旨在指导用户短时间内熟悉并掌握故障识别与根因定位服务使用方式。 使用昇腾 弹性云服务器 实现黑白图像上色应用（C++） 本实验主要介绍基于AI1型服务器的黑白图像上色项目，并部署在AI1型服务器上执行的方法。 基于昇腾弹性云服务器的人工智能应用开发实验（Python）

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SDK基于统一规范开发，支持Java/Python/c++/.net/go，使用方法可参考api-explorer。 语音转文字 优先推荐使用新版SDK 语音交互 服务SDK，该SDK基于统一规范开发，支持Java/Python/c++/.net/go，使用方法可参考api-explorer。

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HCIP-AI EI Developer V2.0系列课程。人类交换信息最方便、最快捷的一种方式是语言，而想要和机器进行这样的交流就一定会运用到语音信号处理，完整的交流过程会包括 语音识别 ，语言理解，语言生成以及 语音合成 。本课程就语音处理的理论及应用做了介绍，介绍了大量具体的语音识别与语音合

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云知识 华为云 AI开发平台 助你轻松掌握Python初级语言 华为云AI开发平台助你轻松掌握Python初级语言 时间：2021-01-11 09:29:31 Python作为一门解释型、面向对象、带有动态语义的高级程序设计语言。如今在计算圈中可谓是无人不知，无人不晓，它虽有偶像的

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5/1.3 20 2 1×VU9P KVM fp1c.8xlarge.11 32 352GB 10/5 60 8 4×VU9P KVM fp1c.16xlarge.11 64 704GB 10/10 100 8 8×VU9P KVM fp1c.8xlarge.8 32 224GB 10/5

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华为云部署服务支持主机、容器、Serverless多种部署形态，覆盖覆盖Tomcat、Springboot、Go、NodeJs、Docker、Kubernetes等多种语言和技术栈。提供丰富的部署步骤，有助于用户制定标准的部署流程，降低部署成本，提升发布效率。 华为云部署服务支持主机、容器、Serverles

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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。 多种识别模式 支持多种实时语音转写模式，如流式识别、连续识别和实时识别模式，灵活适应不同应用场景。 定制化服务 可定制特定垂直领域的语言层模型

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用Python语言开发自定义算子。那么，我们来了解一下什么是TBE。 TBE的全称为Tensor Boost 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T

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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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nsorflow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.开始语音识别操作 4.开始语言模型操作 温馨提示：详情信息请以实验页面：https://lab

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华为企业人工智能高级开发者培训:培训内容 什么是联邦学习 文档导读 简介 职业认证考试的学习方法 孤立森林:参数说明 神经网络介绍 安装须知:安装场景 线上培训课程介绍 什么是自然语言处理:首次使用NLP 华为云培训体系 典型AI库 脚本样例:Zeppelin 自动学习简介:自动学习功能介绍

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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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别结果，支持的语言包含中文普通话、方言，方言当前支持四川话、粤语和上海话。 产品优势 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

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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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文字语音识别 有哪些优点？ 识别准确率高 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 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领先地位 多种识别模式

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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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-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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