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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、硬件来自：百科竞享实例的快速扩容与成本优势，引擎可以短时间生成超大规模AI（Actor）同时执行更多的策略，缩短模拟时间。而凭借竞享实例的强劲性能（全系C类型）该引擎训练一天相当于人类玩家打10万年。 图1 人工智能应用架构图 Learner：学习集群，一般是多个GPU显卡组成训练集群 Act来自：专题
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字虚拟人、虚拟数字人等。数字人的核心技术主要包括计算机视觉、计算机图形学、动作捕捉和驱动、图像渲染和人工智能等。 服务型数字人：利用深度神经网络进行图像合成、高度拟真的虚拟人。 具备如下特点： 2D模型，通过拍摄真人视频训练生成 无表情&骨骼数据 只能由AI驱动 使用既定表情&动作来自：专题![]()
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【作品提交要求】 提交作品要求：介绍PPT+demo视频+开发作品 【开发框架和开发语言推荐】 AI训练框架推荐使用Caffe，编程语言推荐用C,C++ 【学习资料&相关硬件资源获取】 l华为Atlas 200DK的开发者社区:https://www.huawei.com/minisite/ascend/cn/index来自：百科![]()
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27-Mar-1998 Copyright (C) 1991-2012 Thomas G. Lane, Guido Vollbeding Copyright (C) 1999-2006 MIYASAKA Masaru Copyright (C) 2009 Pierre Ossman for来自：百科![]()
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