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L1芯片使能层和L0计算资源层。工具链主要提供了程序开发、编译调测、应用程序流程编排、日志管理和性能分析等辅助能力。 L3应用使能层 L3应用使能层是应用级封装,主要是面向特定的应用领域,提供不同的处理算法。应用使能层包含计算机视觉引擎、语言文字引擎以及通用业务执行引擎等,其中:
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大V讲堂——开放环境下的自适应视觉感知
训练数据。在典型实验室环境下设计和训练的人工智能模型,在行业应用场景变换时,容易导致系统性能急剧下降。本课程将从弱监督视觉理解的角度,介绍在降低模型对特定应用场景数据依赖方面所开展的一些研究工作。 课程简介 本课程介绍了在降低模型对特定应用场景数据依赖方面所开展的一些研究工作。 课程目标
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从MindSpore手写数字识别学习深度学习
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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内容审核
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。 随着互联网的飞速发展和信息量猛增,大量色情、
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打手机智能识别
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TBE及其优势特性
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