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华为云计算 云知识 盛云猫 SLM知识库功能块介绍 盛云猫 SLM知识库功能块介绍 时间：2021-02-27 16:57:24 云市场 严选商城 行业解决方案 智能制造 使用指南 商品链接：盛原成工业IOT解决方案；服务商：广州盛原成科技有限公司 盛云猫 SLM知识库功能块包含设来自：云商店关系抽取任务。LLM本身蕴含知识，且具备较强的语义理解能力，因此，可利用LLM从原始数据中抽取实体、关系，进而构建知识图谱。 第三种融合路线是KG+LLM协同使用，主要用于知识表示和推理两个方面。以知识表示为例，文本语料库和知识图谱都蕴含了大量的知识，文本中的知识通常是非结构化的，图谱里的知识则是结构来自：百科
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来自：专题成为企业发展的智慧资本。 A6+知识文档提供了全面的知识文档管理的框架，可以对知识文档、文件、非结构化信息等进行集中、分类管理，当企业人员需要搜索知识文件时，可以迅速获得需要的信息和知识，为企业建立起集中、清晰、分类的知识管理体系。 2、应用特性 • 文档库以树形、列表方式呈现；来自：云商店
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华为云计算 云知识 弹性负载均衡相关基本概念知识介绍 弹性负载均衡相关基本概念知识介绍 时间：2020-03-05 16:58:15 负载均衡 负载均衡在使用过程中会涉及不少名词步骤，本文为你讲解关于在弹性负载均衡使用中常见的名词解释： 负载均衡器 负载均衡器是指您创建的承载业务的负载均衡服务实体。来自：百科![]()
什么是对象存储 什么是对象存储 华为云对象存储服务 华为云对象存储服务 对象存储服务（Object Storage Server, OBS ）是一个基于对象的存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力，使用时无需考虑容量限制，并且提供多种存储类型供选择，满足客户各类业务场景诉求来自：专题![]()
华为云计算 云知识 智慧校园应用管理平台主要功能-专题知识学习与定制学习计划 智慧校园应用管理平台主要功能-专题知识学习与定制学习计划 时间：2021-06-26 17:54:04 云市场 行业解决方案 教育 鲲鹏 K12智慧教育 使用指南 商品链接：智慧校园应用管理平台；服务商：拓维信息系统股份有限公司来自：云商店![]()
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也提供了TBE算子的融合能力，为神经网络的优化开辟一条独特的路径。 张量加速引擎TBE的三种应用场景来自：百科![]()
4、掌握主流深度学习模型的技术特点。 课程大纲 第1章 神经网络基础概念 第2章 数据集处理 第3章 网络构建 第4章 正则化 第5章 优化器 第6章 初始化 第7章 参数调节 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，数字化是企业发展来自：百科![]()
华为云计算 云知识 区块链 交易隐私如何保证？华为零知识证明技术实战解析 区块链交易隐私如何保证？华为零知识证明技术实战解析 时间：2022-06-06 14:36:28 【摘要】 零知识证明技术不管应用于金融还是其他领域，都可以对隐私保护，性能提升，或者安全性等场景带来很多帮助。来自：百科![]()
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华为云计算 云知识 2020华为软件精英挑战赛热身赛程知识竞答 2020华为软件精英挑战赛热身赛程知识竞答 时间：2020-12-28 10:27:14 华为软件精英挑战赛是华为公司面向在校大学生举办的大型软件竞赛，包括热身赛程、初赛、复赛、总决赛四个阶段。知识竞答为热身赛程第一阶段比赛。来自：百科![]()
用户A拨打X号码， 隐私保护通话 平台先向企业查询绑定关系，然后根据企业返回的真实被叫号码B，将呼叫转接至用户B。 绑定关系数量 由企业自定义设置，隐私保护通话平台不储存绑定关系。 绑定时间 X模式绑定关系由客户管理，绑定时长由客户自定义设置。 适用场景 物流、在线客服、电商购物等。 呼叫体验 用户A拨打X来自：专题![]()
华为云计算 云知识 大V讲堂——能耗高效的深度学习 大V讲堂——能耗高效的深度学习 时间：2020-12-08 10:09:21 现在大多数的AI模型，尤其是计算视觉领域的AI模型，都是通过深度神经网络来进行构建的，从2015年开始，学术界已经开始注意到现有的神经网络模型都是需要较来自：百科![]()
华为云计算 云知识 昇腾AI软件栈框架管理器功能框架介绍 昇腾AI软件栈框架管理器功能框架介绍 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，并来自：百科![]()
次训练我们使用深度神经网络作为训练模型，即深度学习。深度学习通过人工神经网络来提取特征，不同层的输出常被视为神经网络提取出的不同尺度的特征，上一层的输出作为下一层的输入，层层连接构成深度神经网络。 1994年，Yann LeCun发布了结合反向传播的卷积神经网络 LeNet， 其来自：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![]()
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也提供了TBE算子的融合能力，为神经网络的优化开辟一条独特的路径。 张量加速引擎功能框架来自：百科![]()
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： “人工智能加速器（AI accelerator）是一类专用于人工智能（来自：百科
