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- 神经网络 坐标变换 内容精选 换一换
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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 2.配置工程 3.编写代码 4.编译运行 5.运行Profiling 查看推理性能 温馨提示：详情信息请以实验页面：https://lab来自：百科
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课程目标 掌握语音处理理论和应用，具有语音处理的相关编程和云上应用能力。 课程大纲 第1章 语言处理介绍 第2章 传统语音模型 第3章 神经网络语音模型 第4章 高级语音模型 第5章 技术前沿与未来展望 第6章 语音处理实验 语音通话 VoiceCall 语音通话（Voice C来自：百科来自：百科
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了解AUTOSAR的产业标准，了解MDC的总体硬件和软件架构； 2.能够基于AUTOSAR的AP平台开发应用程序； 3.能够在MDC上转换使用已有人工神经网络算法。 课程大纲 第1章 MDC和AUTOSAR总体介绍 第2章 基于AUTOSAR的AP平台的应用开发 第3章 移植已有AI算法到MDC上来自：百科![]()
TBE（Tensor Boost 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。 张量（Tensor）是TBE算子中的数据，包括输入数据与输出数据，TensorDesc（Tensor描述符）是对输入数据与来自：百科![]()
ne，即张量加速引擎，是一款华为自研的算子开发工具，用于开发能够运行在NPU（Neural-networkProcessingUnit：神经网络处理器）上的TBE算子，该工具是在业界著名的开源项目TVM（TensorVirtualMachine）基础上扩展的，提供了一套Pytho来自：百科![]()
目标学员 AI领域的开发者 课程目标 通过对教材的解读+实战演示，使学员学会使用TBE算子开发工具开发出能够在昇腾AI处理器上运行的的神经网络算子。 课程大纲 第1章 TBE自定义算子开发与验证实战 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来自：百科![]()
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 1. OBS 准备 2.ModelArts应用来自：百科![]()
RASR优势 识别准确率高 采用最新一代语音识别技术，基于深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快 把语言模型、词典和声学模型统一集成为一个大的神经网络，同时在工程上进行了大量的优化，大幅提升解码速度，使识别速度在业内处于领先地位。来自：百科![]()
Positive，TP指数，检出率尽可能高 ● 能够忽略所有非问题的漏洞 即False Positive，FP指数，误报率尽可能低 Benchmark 将以TP,FP为坐标轴绘制一张图，当点越靠近左上方时，认为测试功能能力更优。 Benchmark最后得分参考约登指数给出，用以下公式计算分值，得分越靠近 11来自：百科![]()
TBE（Tensor Boost 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。 算子类型及名称为TBE的重要概念： 算子类型（Type）即算子的type，代表算子的类型，例如卷积算子的类型为Convol来自：百科![]()
理操作。 智能分类识别 自动检测定位图片上指定要识别的票证，一次扫描即可识别票证的位置坐标、结构化识别的内容以及对应的类别。 自动检测定位图片上指定要识别的票证，一次扫描即可识别票证的位置坐标、结构化识别的内容以及对应的类别。 身份证识别 自动识别身份证上的全部信息，支持身份证正来自：专题![]()
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OCR文字识别-智能分类识别 自动检测定位图片上指定要识别的票证，一次扫描即可识别票证的位置坐标、结构化识别的内容以及对应的类别。 自动检测定位图片上指定要识别的票证，一次扫描即可识别票证的位置坐标、结构化识别的内容以及对应的类别。 OCR文字识别-身份证识别 自动识别身份证上的全部信来自：专题![]()
果进行联系人信息的提取，同时可供进一步的数据挖掘后处理操作。 智能分类识别 自动检测定位图片上指定要识别的票证，一次扫描即可识别票证的位置坐标、结构化识别的内容以及对应的类别。 通用 表格识别 提取表格内的文字和所在行列位置信息，适应不同格式的表格。同时也识别表格外部的文字区域。用来自：专题
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