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云知识 大V讲堂——神经网络结构搜索 大V讲堂——神经网络结构搜索 时间：2020-12-14 10:07:11 神经网络结构搜索是当前深度学习最热门的话题之一，已经成为了一大研究潮流。本课程将介绍神经网络结构搜索的理论基础、应用和发展现状。 课程简介 神经网络结构搜索(NAS)来自：百科
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流程编排器负责完成神经网络在昇腾AI处理器上的落地与实现，统筹了整个神经网络生效的过程。 数字视觉预处理模块在输入之前进行一次数据处理和修饰，来满足计算的格式需求。 张量加速引擎作为神经网络算子兵工厂，为神经网络模型源源不断提供功能强大的计算算子。 框架管理器将原始神经网络模型转换成昇来自：百科本教程介绍了AI解决方案深度学习的发展前景及其面临的巨大挑战；深度神经网络的基本单元组成和产生表达能力的方式及复杂的训练过程。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、了解深度学习。 2、了解深度神经网络。 课程大纲 第1章 深度学习和神经网络 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必来自：百科
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华为云计算 云知识 实战篇：神经网络赋予机器识图的能力 实战篇：神经网络赋予机器识图的能力 时间：2020-12-09 09:28:38 深度神经网络让机器拥有了视觉的能力，实战派带你探索深度学习！ 课程简介 本课程主要内容包括：深度学习平台介绍、神经网络构建多分类模型、经典入门示例详解：构建手写数字识别模型。来自：百科![]()
遗洒物、拥堵检测、团雾检测、交通事故等事件监测；车路协同场景中重点推出智能卡口摄像机、毫米波雷达和智能交通微边缘ITS800高精拟合方案，通过雷视拟合技术，实现全天候感知，全方位检测，全实时解析，全要素采集，并通过RSU天线实时向附近车辆广播路侧信息，实现超视距预警，辅助驾驶决策。来自：云商店![]()
队列是一种数据结构，它具有先进先出的特点，是一种应用很广泛的结构。 队列是一种特殊的 线性表 ，特殊之处在于它只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作，和栈一样，队列是一种操作受限制的线性表。进行插入操作的端称为队尾，进行删除操作的端称为队头。队列中没有元素时，称为空队列。来自：专题![]()
全息路口利用边缘计算技术将路口基础设施横向连通，利用大算力ITS800边缘计算单元，对接入的雷达、视频等设备进行数据结构化解析，并通过轨迹拟合等算法对机动车运行轨迹进行实时刻画描绘，同时生成多种实时基础元数据，借助ITS800边缘计算单元实现路口与中心侧纵向“端边云”协同，支撑助力交通大脑对城市进行智慧管控和服务。来自：云商店![]()
协同的解决方案 （1）边缘节点云端统一部署和管理 （2）设备云端统一管理，离线时本地自闭环 （3）规则分层处理，规则云端配置，边缘进行数据拟合和实时计算、边缘闭环或者根据规则上报云侧 （4）统一AI模型开发和流程调度，云上训练，边缘执行 （5）云侧服务和逻辑按需推至边缘，服务协同、数据协同、Function协同来自：百科![]()
Engine）作为算子的兵工厂，为基于昇腾AI处理器运行的神经网络提供算子开发能力，用TBE语言编写的TBE算子来构建各种神经网络模型。同时，TBE对算子也提供了封装调用能力。在TBE中有一个优化过的神经网络TBE标准算子库，开发者可以直接利用标准算子库中的算子实现高性能的神经网络计算。除此之外，TBE也提供来自：百科![]()
第8章 深度信念网络 第9章 卷积神经网络 第10章 循环神经网络 华为云 面向未来的智能世界，数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致力于让云无处不在，让智能无所不及，共建智能世界云底座。来自：百科![]()
or）、资产管理（Store）、内容编辑（Editor）、物理仿真（Simulation）、云渲染（Rendering）5大平台能力，帮助伙伴和开发者快速构建高质量模型，用于虚拟直播、虚拟视频内容制作等。 华为云 MetaStudio 提供了风格化模型、写实模型、体积视频、虚拟直播、来自：百科![]()
时间：2020-08-19 10:07:38 框架管理器协同TBE为神经网络生成可执行的离线模型。在神经网络执行之前，框架管理器与昇腾AI处理器紧密结合生成硬件匹配的高性能离线模型，并拉通了流程编排器和运行管理器使得离线模型和昇腾AI处理器进行深度融合。在神经网络执行时，框架管理器联合了流程编排器、运行管来自：百科![]()
按需扩展：Shared-Nothing开放架构，可随时根据业务情况增加节点，扩展系统的数据存储能力和查询分析性能。 扩容后性能线性提升：容量和性能随集群规模线性提升，线性比0.8。 扩容不中断业务：扩容过程中支持数据增、删、改、查，及DDL操作(Drop/Truncate/Alter t来自：百科![]()
昇腾AI软件栈逻辑架及功能介绍 昇腾AI软件栈逻辑架及功能介绍 时间：2020-08-18 17:12:46 昇腾AI软件栈可以分为神经网络相关软件模块、工具链以及其它软件模块。 1、神经网络软件主要包含了流程编排器（Matrix），框架管理器（Framework），运行管理器（Runtime）、数字视觉预处理模块（Digital来自：百科![]()
算引擎由开发者进行自定义来完成所需要的具体功能。 通过流程编排器的统一调用，整个深度神经网络应用一般包括四个引擎：数据引擎，预处理引擎，模型推理引擎以及后处理引擎。 1、数据引擎主要准备神经网络需要的数据集（如MNIST数据集）和进行相应数据的处理（如图片过滤等），作为后续计算引擎的数据来源。来自：百科![]()
-JPEGD模块对JPEG格式的图片进行解码，将原始输入的JPEG图片转换成YUV数据，对神经网络的推理输入数据进行预处理。 -JPEG图片处理完成后，需要用JPEGE编码模块对处理后的数据进行JPEG格式还原，用于神经网络的推理输出数据的后处理。 -当输入图片格式为PNG时，需要调用PNGD解码来自：百科![]()
Engine）提供了昇腾AI处理器自定义算子开发能力，通过TBE提供的API和自定义算子编程开发界面可以完成相应神经网络算子的开发。 TBE的重要概念之一为NPU，即Neural-network Processing Unit，神经网络处理器。 在维基百科中，NPU这个词条被直接指向了“人工智能加速器”，释义是这样的：来自：百科
