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来自：专题【鲲鹏开发者比赛议程】 议程 时间安排 大赛报名时间 训练营时段一：11月11日-11月20日中午12:00时段一报名截止（报名入口见页面导航） 训练营时段二：11月11日-11月27日晚12:00时段二报名截止 赛题发布 11月22日发布赛题 训练营授课（线上） 训练营时段一：11月22日-11月2来自：百科
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【鲲鹏开发者比赛议程】 议程 时间安排 大赛报名时间 训练营一期：11月11日-11月20日中午12:00一期报名截止 训练营二期：11月11日-11月27日晚12:00二期报名截止（报名入口见页面导航） 赛题发布 11月22日发布赛题 训练营授课（线上） 训练营一期：11月22日-11月29日（来自：百科入的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解码模块进行解码，将PNG图片以RGB格来自：百科
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A软硬件开发套件，开放大量设计参考，适合初创公司、科研单位、高校、培训教育机构的FPGA开发、测试及培训。 应用场景： 视频处理 图片自动分类识别、图片搜索、视频转码、实时渲染、互联网直播和AR/VR等视频应用，需要大量的实时计算能力，普通的云服务器难以满足性能需求，FPGA云服来自：百科![]()
，防止一直启动服务造成账号欠费。 第四步、提交和发布“实践完成作品截图” 提交要求：截图“在线服务”测试后，选择一张测试图片，预测成功的截图。 点击左侧提交作品栏，按照规范要求，上传作品。 按照选手提交作品结果，最终给予200分附加分。 【更多参考资料】Mordelarts参考和学习资料：来自：百科![]()
略，助力武汉数字城市建设。长江鲲鹏生态创新中心现计划于湖北武汉举办首届“芯动武汉 创享未来”长江鲲鹏训练营&鲲鹏应用开发者大赛。此次活动以训练营为活动载体，组织鲲鹏赋能培训，并辅以大赛为成果检验，训赛结合，以训促赛，面向ICT行业从业人员及高校学者，着力培养鲲鹏产业发展所需基于鲲来自：百科![]()
服务 丰富高效：支持人物、才艺、服饰风格、质量等视频场景和内容的个性化定制与分类识别 多维分析：从声音、动作、图像、文字等多维度分析视频，多方位深度理解视频内容，输出结果更加专业 应用场景 1.监控管理 对商超或园区内所有视频进行实时分析，提取关键事件，如，仓库监控、收银合规、消来自：百科![]()
华为云计算 云知识 图像识别服务 图像识别服务 时间：2020-12-16 11:26:03 图像识别（ Image Recognition ），基于深度学习技术，可准确识别图像中的视觉内容，提供数万种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力，帮助客户准确识别和理解图像内容。 课程简介来自：百科![]()
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适用场景： 视频处理：图片自动分类识别、图片搜索、视频转码、实时渲染、互联网直播和AR/VR等视频应用，需要大量的实时计算能力，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，来自：百科![]()
Model Executor，OME）以及模型管家（AI Model Manager），如图所示。开发者使用离线模型生成器来生成离线模型，以om为后缀的文件进行保存。随后，软件栈中的流程编排器调用框架管理器中模型管家，启动离线模型执行器，将离线模型加载到昇腾AI处理器上，最后再通过整个来自：百科![]()
团队实验考试：团队实验考试以团队为单位参加，满分100分，考试时间120分钟。共包含4个实验，每个实验分值25分。团队需要完成含最终实验结果截图的实验报告，并将报告提交至官网【提交作品】入口。 提交作品格式：word文档、压缩包 提交时间：2020/06/24 10:00~13:00 上传文件命名：团队名称-队长姓名来自：百科![]()
Core强大计算吞吐量的需求。同时DVPP也可以完成图像的裁剪与缩放。 上图展示了一种典型改变图像尺寸的裁剪和补零操作，VPC在原图像中取出的待处理图像部分，再将这部分进行补零操作，在卷积神经网络计算过程中保留边缘的特征信息。补零操作需要用到上、下、左、右四个填充尺寸，在补零区域中进行图像边缘扩充，最后得到可以直接计算的补零后图像。来自：百科![]()
本实验通过模型转换、数据预处理/网络模型加载/推理/结果输出全流程展示昇腾处理器推理应用开发过程，帮助您快速熟悉ACL这套计算加速库。 实验目标与基本要求 ① 了解华为昇腾全栈开发工具MindStudio及其离线模型转换功能； ② 了解如何使用ACL开发基于华为昇腾处理器的神经网络推理应用 实验摘要 1.准备环境来自：百科![]()
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 Actor：采用竞享实例提供CPU，每个线程作为一个AI玩家，用于测试策略的执行效果 Policy：Learner的输出结果，游戏AI的策略来自：专题
