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    。 课程简介 为了解决真实世界中的问题,我们的深度学习算法需要巨量的数据,同时也需要机器拥有处理庞大数据的能力,在现实世界中部署神经网络需要平衡效率和能耗以及成本的关系。本课程介绍了能耗高效的深度学习。 课程目标 通过本课程的学习,使学员了解如下知识: 1、高效的结构设计。 2、用NAS搜索轻量级网络。
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    ,普通的云服务器难以满足性能需求,FPGA云服务器可以提供高性价比的视频解决方案,是视频类场景的理想选择 优势 高性能 高并行计算片内 RAM 资源灵活匹配,适用于高性能视频图像处理场景 低时延 快速的外存访问技术,适用于超高清和 视频直播 等低时延场景 深度学习 机器学习中多层神经网
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    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,满足机器学习中海量计算和
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    等多种能力的AI机器人,赋能不同行业客户。 对话机器服务包含以下几个子服务: 智能问答机器人( QABot ) 售后自动问答:智能客服场景中,使用智能问答机器人来自动回答客户对于产品售后支持,使用方法,疑难解答等问询,显著降低企业人力成本。 坐席助手:智能问答机器人可实时理解呼叫中
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