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了解 语音识别 基本的原理与实战的同时，更好的了解人工智能的相关内容与应用。 实验目标与基本要求 通过本实验将了解如何使用Keras和Tensorflow构建DFCNN的语音识别神经网络，并且熟悉整个处理流程，包括数据预处理、模型训练、模型保存和模型预测等环节。 实验摘要 实验准备：登录华为云账号来自：百科来自：百科
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开发，通过该实验了解将神经网络模型部署到昇腾310处理器运行的一般过程和方法。 基本要求： 1. 对业界主流的深度学习框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。 2. 具备一定的C++、Shell、Python脚本开发能力。 3. 了解Linux操作系统的基本使用。 4来自：百科别定制优化的大数据加速引擎，能够满足百亿级数据的实时分析、查询、碰撞等复杂计算。 针对交通管理、智慧社区等多行业多方位业务痛点和需求，研发了以萨多维全维数据融合系统、智慧交警系统、人脸检测系统等，为平安城市、社会治理、安全生产等各个领域提供具有竞争力的AI场景化解决方案。 提供商品：来自：云商店
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功能，均可以通过web界面由用户自助进行操作。 支持VPC 支持通过VPC内的私有网络，与E CS 之间内网互通； 易用性 支持TensorFlow、Caffe等流行框架 支持k8s/Swarm，使用户能够非常简便的搭建、管理计算集群。 未来支持主流框架镜像、集群自动化发放 存储 支来自：百科![]()
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本文为大家介绍办公楼宇智能解决方案的使用案例。 01 方案场景 02 方案组网 03 方案亮点 1、 人脸识别 ，助力建设智慧办公楼 人脸通行：动态人脸检测，无感通行，便捷高效。 人脸考勤：免排队打卡，无感考勤，杜绝造假。 安全防控：机房、监控室陌生人脸识别告警，防止闯入。 2、智能入侵检测，低误报来自：云商店![]()
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分析等场景。应用软件如果使用到GPU的CUDA并行计算能力，可以使用P1型云服务器。常用的软件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度学习框架 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max Agisoft来自：百科![]()
含了框架管理器以及流程编排器。 对于昇腾AI处理器，L2执行框架提供了神经网络的离线生成和执行能力，可以脱离深度学习框架（如Caffe、TensorFlow等）使得离线模型（Offline Model，OM）具有同样的能力（主要是推理能力）。框架管理器中包含了离线模型生成器（Offline来自：百科![]()
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倍。相对于冷启动调用，热调用（即请求到达时有可用实例）的准备时间可以控制在亚毫秒级。在特定领域例如AI推理场景，冷启动调用导致的高时延问题则更为突出，例如，使用TensorFlow框架的启动以及读取和加载模型可能需要消耗数秒或数十秒。 因此，如何缓解Serverless函数的冷启来自：百科![]()
判定驾驶员状态的功能，但成本相对较高，需出厂前预装，通用性较差。 基于AIoT的驾驶员状态实时监测系统，通过Landmark 算法来实现人脸检测及特征点提取，再利用眼部特征点计算EAR值，进而结合 PERCLOS 疲劳判断准则，算出PERCLOS值，再结合体征数据变化情况，来综合判别驾驶员的疲劳程度。来自：百科![]()
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