华为云11.11 AI&大数据分会场

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    模型超参自动优化,简单快速。 零代码开发,简单操作训练出自己的模型。 支持模型一键部署到云、边、端。 高性能 自研MoXing深度学习框架,提升算法开发效率和训练速度。 优化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在线推理。 可生成在Ascend芯片上运行的模型,实现高效端边推理。 灵活 支持

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  • 智慧校园应用管理平台主要功能-专题知识学习与定制学习计划

    索需要学习的课程,进行在线学习与专题内容测试,学习后可下载相应专题学习资料。 你可以在答题区域输入答案,点击“确认答案”. 或者点击“上传答题照片”,打开微信扫描二维码,拍照上传或者直接选择图片上传。上传成功后,点击“确认答案”即可。 定制学习计划 点击学习中心“个性学习”栏目,

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  • 第四届鲲鹏杯山东新动能软件创新创业大赛分赛鲲鹏训练营开发者大赛

    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。 【赛事简介】 为深入贯彻落实省委省政府关于加快推进新旧动能转换重大工程战略部署,进一步支持软件产业创新和招才引智,为信息技术创新、产业转型升级提供新型人才支撑,经研究,决定举办创新科技 智享未来

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  • 大数据分析与应用入门

    是大数据 大数据入门与应用 本次 大数据培训 课程学习,我们首先从“什么是大数据”开始,到华为大数据解决方案介绍,接着分享华为大数据的应用案例,大数据技术学习认证指南,帮助您深度了解“大数据分析与应用”。 课程目标 通过本课程,系统地学习大数据知识,了解大数据的产生及应用等。 课程大纲

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  • 华为开发者大会:软件开发小白的华为云云上初体验

    户上传二进制数据,系统经过处理,生成语音对应的文字,支持热词定制。 核心能力:基于深度学习技术,对特定领域场景和语料进行优化, 语音识别 率达到业界领先;使用工业界成熟的算法,结合语音识别学术界最新研究成果,为企业提供独特竞争力优势。 基本步骤:在代码编辑区输入“RecognizeFlashAsr”

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  • 大V讲堂——人工智能的能与不能

    I应用场景及技术如何落地。 课程简介 本课程将从算法和算力两个维度对人工智能的能与不能展开分析和讨论。。 课程目标 通过本课程的学习,使学员了解: 1.人工智能的边界与应用场景。 2.人工智能历史及发展方向。 课程大纲 第1章 算法:人工智能的能与不能 第2章 算力:从CPU,GPU到NPU

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  • ModelArts模型训练_模型训练简介_如何训练模型

    了解更多 使用订阅算法构建模型实现花卉识别 本案例以“ResNet_v1_50”算法、花卉识别数据集为例,指导如何从AI Gallery下载数据集和订阅算法,然后使用算法创建训练模型,将所得的模型部署为在线服务。其他算法操作步骤类似,可参考“ResNet_v1_50”算法操作。 使用自定义算法构建模型(手写数字识别)

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  • 2020第二届华为云人工智能大赛无人车挑战杯

    计算机、自动化、电子信息、软件工程等相关专业(非必要条件)的全日制专科、本科、研究生等皆可。 【参赛要求】 1、为了更好参加比赛,建议赛队成员可预先在图像感知,物体检测方面了解基本知识,熟悉基本深度学习框架如caffe, tensorflow等、及熟悉机器人操作系统ROS;另外赛

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  • AI技术应用场景--视觉处理与识别

    计算机视觉是人工智能领域最炙手可热的研究领域,也是在现实世界中落地应用最多的人工智能技术方向。本课程介绍了计算机视觉的基本原理和应用分支。 课程简介 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。

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  • 网络人工智能高校训练营-中山大学&网络人工智能联合出品

    9、中软宅客学院在线平台网络人工智能课程介绍及7天实战、人才测评。 听众收益: 1、了解人工智能基本知识体系; 2、了解机器学习深度学习、强化学习基础与实践; 3、了解AutoML相关概念和前沿技术; 4、了解Vega的架构和算法及网络人工智能平台的使用方法; 5、了解电信领域业务的问题和挑战,及AutoML技术在电信领域中的应用;

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  • 智慧环保解决方案

    业。 漂浮物识别算法:对水面上出现的漂浮物(塑料泡沫,垃圾袋,河道漂浮植被等)进行监测,实时、准确的上报监测结果,并保存相关信息,方便事后查询管理。 商品链接:排水口排水识别算法;倍特威视 华为好望商城 云市场商品 华为好望商城 排水口排水识别算法 基于深度学习的计算机智能视频物

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  • 2020年华为云AI实战营

    视频分析 第7章 自然语言处理 第8章 语音识别 AI开发平台 ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

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    、不需要编写任何代码,使用自动学习简单操作即可训练出属于自己的定制化模型。 立即使用 自动学习的优势 ModelArts通过自动学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模

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  • 应答器异位检测

    检测异常状态,立即报警。 该算法保证铁路线路应答器的正常工作,保障了铁路交通的安全。应答器异位检测算法针对铁路沿线的应答器放置状态进行检测,判断应答器放置状态是否符合规定要求。采用深度学习技术,基于开源yolo算法进行深度定制,训练应答器放置状态的算法模型,将模型通过转换后,移植到SDC。

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