华为云11.11 AI&大数据分会场

高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    深度学习自制训练集 内容精选 换一换
  • 计算加速型P1型弹性云服务器规格及功能介绍

    优秀的超算生态:拥有完善的超算生态环境,用户可以构建灵活弹性、高性能、高性价比的计算平台。大量的HPC应用程序和深度学习框架已经可以运行在P1实例上。 常规支持软件列表 P1型云服务器主要用于计算加速场景,例如深度学习训练、推理、科学计算、分子建模、地震分析等场景。应用软件如果使用到GPU的CUDA并行计算

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  • GPU是什么_GPU是干什么的_GPU的作用_GPU简介

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    RDS|DRS|E CS |VPC|VPN|EIP 使用ModelArts实现花卉图像分类 本实验指导用户在华为云ModelArts平台使用flowers数据对预置的模型进行重训练,快速构建花卉图像分类应用 OBS |ModelArts 微认证 网站消费者行为分析 大数据时代背景下,用户消费数据暗藏许多商机。

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  • 深度学习自制训练集 更多内容
  • PRCV 2021 阿尔茨海默病分类技术挑战赛

    提高基于影像的阿尔茨海默病早期识别准确性,推动和促进机器学习深度学习等人工智能技术在脑科学、临床辅诊等智慧医学产业的发展和落地应用。本次大赛共开放了2600例多中心、多图谱的脑影像特征数据,参赛选手将基于该数据开发、训练模型,并将模型部署在华为云ModelArts平台进行判分

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  • 电梯内电瓶车检测

    人工智能 机器视觉 商品介绍 电瓶车起火事件时有发生,为保证楼宇公共安全,禁止电瓶车进入,该产品采用AI智能算法,利用卷积神经网络技术,通过深度学习实现电瓶车检测功能。 电梯内电瓶车检测商品介绍: 应用场景: 随着电瓶车越来越受欢迎,电瓶车起火事件也时有发生。特别当电瓶车被放置在楼道

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  • GPU服务器渲染_云渲染_云渲染费用

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  • 鲲鹏高校训练营-深圳大学&鲲鹏联合出品

    华为云计算 云知识 鲲鹏高校训练营-深圳大学&鲲鹏联合出品 鲲鹏高校训练营-深圳大学&鲲鹏联合出品 时间:2021-04-27 15:56:27 内容简介: 算力已成为驱动社会经济发展的新生产力,多业务场景、多种数据结构,带来多样性算力的需求。鲲鹏产业构筑了从最基础的处理器、硬件

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    通过系列大数据分析与应用的在线课程学习,加上对大数据应用学习的在线动手实验环境提供,一站式在线学练考,零基础学习前沿技术,考取权威证书。 通过系列大数据分析与应用的在线课程学习,加上对大数据应用学习的在线动手实验环境提供,一站式在线学练考,零基础学习前沿技术,考取权威证书。 服务咨询

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  • 华为云视频编辑 VCP是什么

    视频编辑 Video Content Processing )服务,基于对视频的整体分析,提供封面、拆条、摘要等能力 功能描述 视频拆条:基于深度学习多模态信息分析技术,快速准确地把长视频分割成不同主题的片段,提高视频识别、剪辑、检索等处理的效率 视频封面:基于互联网在线视频的内容理解,快速输出具有代表性和吸引力的精彩封面

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  • 大数据分析系统包括哪些方面_大数据分析要满足什么条件

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  • 江苏鲲鹏训练营&鲲鹏应用开发者大赛

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  • ModelArts:一站式AI开发平台

    如何使用ModelArts服务 第5章 ModelArts服务路标 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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  • KubeEdge Sedna如何实现边缘AI模型精度提升50%

    隐私保护和网络瓶颈等因素导致数据天然分割, 传统集中式AI模式在收敛速度, 数据传输量, 模型准确度等方面仍存在巨大挑战。 b) 边缘数据样本少,冷启动等问题,传统大数据驱动的统计ML方法无法收敛、效果差。 c) 数据异构:现有机器学习基于独立同分布假设,同一模型用在非独立同分布的不同数据的效果差别巨大。

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  • 优学院课程学习(学生端)

    课程单元页面 3、学习课程内容 在课程单元页面,选择想要学习的课程单元,点击【开始学习】,进入课程播放器页面。 图 点击【开始学习】 图 课程播放器页面 在课程播放器页面,点击左侧的目录,可以切换课程的章节;点击下方的“下一页”、“上一页”可以进行课程页面的切换。课程单元学习完成后,点击

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  • 框架管理器离线模型生成介绍

    量化,在离线模型生成过程中,量化后的权重、偏置会保存在离线模型中,推理计算时可以使用量化后的权重和偏置对输入数据进行计算,而校准用于在量化过程中训练量化参数,保证量化精度。如果不需要量化,则直接进行离线模型编译生成离线模型。 量化方式分为数据偏移量化和无偏移量化,需要输出量化度

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  • 推荐系统应用场景

    数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略,网状匹配兴趣标签。 改善用户体验,同时降低人工成本。 画像与深度模型结合,助力营收收益增长。 图1 RES 电商推荐 RES+媒资应用场景

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