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  • 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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    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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  • 增加发布、迭代管理视角,支持看板、甘特模式查看需求 增加追溯图谱,以图谱形式展示追溯关系 新增缺陷跨项目协同,支持给其它项目提交缺陷,并分类展示 内置了5类状态卷积规则,用户可以选择是否启用 系统特性和任务支持自定义工作流 体验优化 计划管理的PI更名为“发布” 特性更名为“系统特性”,特性树与系统特性页面归一,取消子特性
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    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 自动学习简介:自动学习功能介绍
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    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 Core上的一个核函数来完成,而事件指的是不同执行流之间的同步操作。
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    Serverless Container(无服务器容器)引擎,让您无需创建和管理服务器集群即可直接运行容器。 了解详情 什么是云容器实例-开发指南 云容器实例(Cloud Container Instance, CCI)服务提供 ServerlessContainer(无服务器容器)引擎,让您无需创建和管理服务器集群即可直接运行容器。
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    14:35:41 2020第二届华为云人工智能大赛无人车挑战杯是在华为云人工智能平台(华为云一站式AI开发平台ModelArts、端云协同解决方案 HiLens )及无人驾驶小车基础上,全面锻炼和提高赛队的AI解决方案能力及无人驾驶编程技巧的赛事。 【赛事介绍】 人工智能作为战略新兴产业,已经开
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    场景下的AI开发需求。3. 端到端全栈AI开发、优化、推理部署能力:Apulis AI Studio提供了 数据管理 与处理、模型开发与优化、模型部署与应用等端到端全栈AI开发、优化、推理部署能力,可以帮助用户完成整个AI开发流程。4. 底层硬件资源异构化:Apulis AI Stu
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    【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caffepytorchtensorflow等。 2、组队规模:每个队伍建议由1名导师和3-5名学生组成。本次大赛不提供现场组队,请在参赛前提前组队。 3、未满
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    多维度分析,形成层次化的分类标签。 服务咨询 智能客服 产品优势 识别准确 采用标签排序学习算法与卷积神经网络算法,识别精度高,支持实时识别与检测 采用标签排序学习算法与卷积神经网络算法,识别精度高,支持实时识别与检测 简单易用 提供符合 RES Tful的API访问接口,使用方便,用户的业务系统可快速集成
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    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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    实例针对深度学习特殊优化,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
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    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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    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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    入、ModelArts平台提供的模型模板导入、AI Gellary市场订阅的模型及从其他EI云服务订阅AI应用等。 管理控制台 ModelArts AI应用来源 收起 展开 自动学习 收起 展开 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码,您只需上传数据、创建项目、完
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    能力,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。 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
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    名称、类型、默认值、约束等,具体设置方法可以参考定义超参。 如果用户使用的AI引擎pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64和tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-
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    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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    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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    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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