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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 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 时间：2020-12-08 17:11:01 华为云“云上先锋”· 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。来自：百科
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选择用其完成开发调试，最后通过 HiLens平台 部署到设备上运行和管理。 开发流程 数据预处理和模型训练 用户在华为云ModelArts平台或线下，进行数据预处理、算法开发和模型训练，得到模型后，根据需要部署的设备芯片类型，完成对应的模型转换。 AI应用开发 开发者可以选择基于Mo来自：专题![]()
和交易的平台，支持在开发过程中沉淀的一系列算法、模型、应用进行便捷的共享和交易。目前，AI Gallery已经沉淀了超过5000个模型资产，让不懂专业技术的用户也能实现AI应用的快速构建，让AI在行业的落地更简单。 盘古大模型基于“预训练模型+微调”的模式，能够进一步实现AI模型来自：百科![]()
华为云提供一站式人工智能开发平台，通过对历史气象数据的高效训练不断优化推理模型，助力短时间临近预报更加精准 优势 算法丰富：提供图像分类、物体检测等几十种CNN/RNN神经网络算法模型；提供大量基于开源数据集训练好的模型，加速模型训练 使用便捷：无缝对接华为云的 OBS 存储和GPU高性能计算，满足各类业务场景需求来自：百科![]()
【鲲鹏开发者比赛议程】 议程 时间安排 大赛报名时间 训练营一期：11月11日-11月20日中午12:00一期报名截止 训练营二期：11月11日-11月27日晚12:00二期报名截止（报名入口见页面导航） 赛题发布 11月22日发布赛题 训练营授课（线上） 训练营一期：11月22日-11月29日（来自：百科![]()
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AI应用支持如下几种场景的导入方式： 从训练中选择：在ModelArts中创建训练作业，并完成模型训练，在得到满意的模型后，可以将训练后得到的模型创建为AI应用，用于部署服务。获取数据的问题。 从OBS中选择：如果您使用常用框架在本地完成模型开发和训练，可以将本地的模型按照模型包规范上来自：专题![]()
标注、数据处理、模型开发/训练、模型评估、应用开发、应用评估等步骤。 ModelArts Workflow（也称工作流）本质是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具。在机器学习的场景中，流水线可能会覆盖数据标注、数据处理、模型开发/训练、模型评估、应用开发、应用评估等步骤。来自：专题![]()
影响。自学习性是指引擎会收集用户的反馈，通过脱敏后，用于对AI模型的再训练。这个再训练发生在下图的Offline Process组件中，通过Scheduling Fine-Tune Training 对模型训练，验证成功后在提交到Online Process 组件中上线使用。 ROMA来自：百科![]()
对参赛作品进行评比，并由专业评审专家团队进行打分和评选，作品知识产权归属参赛者所有 l参赛作品完整度50%：（开发完成度、业务可完整体验、算法成熟度） l参赛作品的商业价值20%：（市场规模、解决的痛点、方案竞争力） l参赛作品的创意 15%：（创意是否新颖、解决的业务场景的独特性）来自：百科![]()
产品特点 端云协同推理，平衡低计算时延和高精度 端侧分析数据，降低上云存储成本 一站式技能开发，缩短开发周期 技能市场预置丰富技能，在线训练，一键部署 产品架构 Huawei HiLens 是一个端云协同的多模态AI开发应用平台，云侧提供开发框架HiLens Framework、开发环境HiLens来自：百科![]()
很多AI开发者开发者在训练得到AI模型之后，必须得在设备上实现模型的推理才能获得相应的AI能力，但目前AI模型不能直接在设备上运行起来。这就意味着，开发者还得有一套对应的推理框架才能真正实现AI与IoT设备的结合。 另外，目前深度学习虽然可以在很多领域超越传统算法，不过真正用到实际产来自：百科![]()
决策的结合，实现自动视觉检测，提升产品质量。 优势： ●高效：云端已训练的视觉模型，在边缘侧部署，实现产品实时预测，提升检测效率，提高产品质量 ●模型优：提供边云协同架构，云端模型训练，数据边缘处理，模型增量训练优化，实现模型性能优异 ●统一管控：智能边缘平台可以实现统一模型下发，节点状态统一监控来自：专题![]()
数据分析赛涉及人工智能算法集成，依赖华为云人工智能平台计算能力，参加该赛事的参赛者，需登录到华为云人工智能大赛平台提交作品。 为更好支持数据分析赛参赛者的作品设计，赛事组委会在初赛评审完成后，将邀请数据分析赛入围决赛选手参加“人工智能与数据分析训练营”，训练营由坪山区政府组织，华来自：百科![]()
同场景；边侧、云端的实时最优控制策略，为交通参与者提供全局最优的协同控制。 智慧交通边缘节点通过视频和雷达融合分析，智能化算法检测道路交通事件（算法云端训练、边缘执行），有效实时提供碰撞告警，红绿灯相位推送，车流量感知及控制等智能服务。向交通管理者提供交通全息监控能力，向车辆提供来自：百科![]()
测出物体的类别和位置，如下图所示。目前业界主要有YOLO [7]，SSD [8]和RCNN [9]三类深度学习算法。 以Faster RCNN为例，该算法是RCNN算法的演进。在结构上，Faster RCNN将特征抽取(feature extraction)，proposal提取，bounding来自：百科![]()
场景 深度学习 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，满足机器学习中海量计算和低时延的来自：百科
