永洪商业智能解决方案实践

AI挑战赛围绕生活中的街景图像展开，选手可以通过深度学习算法进行图像语义分割，对图像进行像素级别的分类。 【赛事背景】 近年来，以AI技术为核心的各项应用经过多年的快速发展，人工智能已经融入到人们的生活当中。随着产业需求和政策导向需要，各公司在AI技术方面的投资持续增长，计算机视觉已经成为了相关算法占比最大，研发投入

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类场景的理想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中

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华为好望商城丨算法商与集成商，跨产业链天堑的亲密握手 华为好望商城丨算法商与集成商，跨产业链天堑的亲密握手 时间：2021-02-19 11:40:22 云计算 对于算法提供商来说，算法工程化是一大难题。Huawei HoloSens Store的隐性价值则是从更深层次的算法开发赋能算法提供商。

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物联网数据特点及数据分析面临的关键挑战在于： 降低存储成本 提升处理效率管理数据质量充分数据挖掘如何通过数据的冷热分级，选择不同的存储及压缩策略，在保证一定查询效率条件下，降低综合存储成本。 充分数据挖掘 如何尽可能的使用各种分析手段，从海量的物联网数据中挖掘有价值的信息。 提升处理效率

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上海音智达信息技术有限公司是一家专注于以 数据治理 、数据挖掘与算法， 数据可视化 等手段赋能企业实现数据驱动管理，帮助企业实现数字化转型的大数据与人工智能公司。音智达长期关注跟踪世界先进技术，并与众多优秀的大数据软件厂商密切合作，提供符合中国国情的数据分析、数据集成、数据挖掘、数据可视化等领域的大数据产品。

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基于对视频的前后帧信息、光流运动信息分析、场景内容信息识别等分析，检测和识别视频动作 优势 多模态识别 综合图像、光流、声音等信息，识别动作更准确 识别准确 采用3D卷积神经网络算法，动作识别准确度高 对复杂场景鲁棒性强 对不同天气条件、不同的摄像头角度等复杂场景的视频动作识别具有良好的鲁棒性 建议搭配使用： 对象存储服务 OBS

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规或者关键信息，包括踢、扔、抛物体等。 视频质量分析VQA 视频质量分析（Video Quality Analysis）是通过深度卷积神经网络算法识别视频画面质量，将视频画面的质量进行归类，从而过滤出清晰的高质量视频。 视频 OCR ：视频OCR（Video Optical Character

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概念标签，一个图像可包含多个标签内容，语义内容非常丰富。 同时提供了名人识别和翻拍识别。可以精准检测图像内容识别明星和网红人物。并基于神经网络算法高效地判断图片是原始拍摄还是二次翻拍，智能剔除不合规图片。 文档链接：https://support.huaweicloud.com/

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华为云计算 云知识 框架管理器离线模型生成介绍 框架管理器离线模型生成介绍 时间：2020-08-19 17:00:58 离线模型生成以卷积神经网络为例，在深度学习框架下构造好相应的网络模型，并且训练好原始数据，再通过离线模型生成器进行算子调度优化、权重数据重排和压缩、内存优化等，最

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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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面向交通管理部门，基于地图及多源动态数据能力、数据挖掘分析能力、模型算法等能力，提静态安全风险地图服务、历史事故分析服务、道路安全风险实时监测预警、道路安全风险预测、辅助决策功能。 面向交通管理部门，基于地图及多源动态数据能力、数据挖掘分析能力、模型算法等能力，提静态安全风险地图服务、历史

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类场景的理想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中

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简化和厂商集成；南向通过telemetry，netconf，yang等接口提供集成三方的设备能力；通过开放的AI接口，包括可集成数据挖掘算法，AI算法提供网络的智能化能力；以及通过开放和各种openstack平台，VAS设备的接口，构建从应用到设备的开放能力，共建网络智能大脑。

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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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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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RASR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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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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-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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类场景的理想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中，FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海

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据占用大，成本高，采用快照功能可以很好的解决这些问题。 2.业务数据多方面应用：利用快照创建的多个卷可以同时为多种业务服务，例如，应用于数据挖掘、报表查询、开发测试等多种业务。这样既保护了源数据，又赋予了备份数据新的用途，满足企业对业务数据的多方面需求。 关键技术： 1.应用缓存

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