卷积神经网络 内容精选 换一换
  • TBE基本概念之张量

    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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  • 华为云语音交互服务SIS——与人打交道的智慧软件,非常值得一试

    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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  • 卷积神经网络 相关内容
  • TBE自定义算子开发与验证实战

    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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  • 基于深度学习算法的语音识别

    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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  • 卷积神经网络 更多内容
  • 语音交互服务有什么功能

    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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  • 数据治理中心_数据架构_数据架构使用示例-华为云

    原子指标:原子指标中的度量和属性来源于多维模型中的维度表和事实表,与多维模型所属的业务对象保持一致,与多维模型中的最细数据粒度保持一致。 衍生指标:是原子指标通过添加限定、维度卷积而成,限定、维度均来源于原子指标关联表的属性。 复合指标:由一个或多个衍生指标叠加计算而成,其中的维度、限定均继承于衍生指标。 数据集市建设:新建DM层并发布汇总表。

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  • 卷积神经网络简介(二)

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  • Bootstrap Icons学习与基本介绍

    Job 相关推荐 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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  • 名人识别ROC是什么

    名人识别ROC是什么 名人识别ROC是什么 时间:2020-09-17 14:44:27 名人识别(Celebrity Recognition)利用深度神经网络模型对图片内容进行检测,准确识别图像中包含的影视明星及网红人物。 产品优势 识别准确 基于华为自研的深度 图像识别 审核模型,识别准确率高 稳定可靠

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  • 卷积神经网络的加速

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  • 卷积神经网络的性质

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  • 图像识别

    和概念标签,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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  • 卷积神经网络论文推荐

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  • 框架管理器离线模型加载介绍

    权重拷贝到内存中;同时还申请运行管理器的模型执行句柄、执行流和事件等资源,并将执行流等资源与对应的模型进行一一绑定。一个执行句柄完成一个神经网络计算图的执行,一个执行句柄下可以有多个执行流,不同执行流中包含AI Core或AI CPU的计算任务,一个任务由AI CPU或AI Co

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  • 解决 90% 数据分析问题,表格大神最常用这 5 个函数

    大型工程OA管理方案:组织全员内外协同,工程可控、资源协调快-上 相关推荐 提交排序任务API:请求消息 策略参数说明:核函数特征交互神经网络 概述:背景信息 排序策略:深度网络因子分解机-DeepFM 概述:背景信息 排序策略-离线排序模型:DeepFM 概述:背景信息 概述:背景信息

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  • GPU加速云服务器的应用场景

    可在短时间内完成海量计算;Pi1实例整型计算时延低,可支持35路高清视频解码与实时AI推理 优势 GPU Direct 完美支撑大数据在神经网络间传输 100GB IB网络 支持GPU Direct over RDMA,100G超高带宽,2us超低时延 内置加速框架 一键式部署,分钟级实例发放,聚焦核心业务

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  • 工业智能体应用场景

    质量的产品 专业 数据仓库 专业数仓支持设计应用多维分析,快速响应 智能设备维护 预测性维护,根据系统过去和现在的状态,采用时间序列预测、神经网络预测和回归分析等预测推理方法,预测系统将来是否会发生故障,何时发生故障,发生故障类型,可以提升服务运维效率,降低设备非计划停机时间,节约现场服务人力成本

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  • 实时语音识别_录音文件识别_语言生成

    实时语音识别 、录音文件识别有如下优势: 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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  • 什么是IoT数据分析?它的优势是什么?五分钟带你入门!

    高写入性能,每天处理万亿级时间点写入; 极低成本,具有针对时序数据的专用压缩算法; 高查询性能,能够支撑多节点多线程并行查询,具备向量化查询引擎,同时,高效支持聚合、卷积等时序数据查询模式; 海量时间线,最大可支持亿级时间线; 边云结合,边缘节点就近部署,快速响应本地查询,数据在边缘侧聚合后再上传云端,降低上云带宽需求。

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  • 卷积神经网络之Alexnet

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  • 卷积神经网络|VGG(一)

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