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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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盘古预测大模型产品功能 回归预测 用于连续值预测，可自动进行任务理解，分析选择最适合的回归模型集合，并融合多个模型来提升回归预测精度 分类预测 用于离散值的预测，如：不同类别或标签；基于任务理解和模型选择推荐能力，可自动选择多个分类模型并基于动态图算法进行融合，来提升预测性能 时间序列预测来自：专题华为云计算 云知识 KubeEdge Sedna如何实现边缘AI模型精度提升50% KubeEdge Sedna如何实现边缘AI模型精度提升50% 时间：2021-04-27 15:26:28 内容简介： 随着边缘设备数量指数级增长，以及设备性能的提升，数据量爆发式增长，数据规模来自：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![]()
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![]()
GPU Direct 完美支撑大数据在神经网络间传输 100GB IB网络 支持GPU Direct over RDMA，100G超高带宽，2us超低时延 内置加速框架 一键式部署，分钟级实例发放，聚焦核心业务 科学计算 在科学计算领域，要求极强的双精度计算能力。在模拟仿真过程中，消耗来自：百科![]()
华为云计算 云知识 深圳开放数据应用创新大赛数据分析赛货柜车到港预测2019 深圳开放数据应用创新大赛数据分析赛货柜车到港预测2019 时间：2020-12-11 11:15:31 “华为云杯”2019 深圳开放数据应用创新大赛是由深圳市政务服务 数据管理 局联合深圳市坪山区人民政府与深圳市前海管理局共同主办来自：百科![]()
阈值。 误检分析 从预测结果角度统计错误检测的结果，包含准确检测、类别误检、背景误检、位置偏差四种误检的错误类型，绘制成饼图，统计各类错误占错误检测的比例。 从预测结果的角度出发，预测框与实际框的交并比大于0.5时，预测框与实际框类别不符，认为是类别误检；预测框与实际框的交并比大于0来自：百科![]()
华为云计算 云知识 框架管理器离线模型生成介绍 框架管理器离线模型生成介绍 时间：2020-08-19 17:00:58 离线模型生成以卷积神经网络为例，在深度学习框架下构造好相应的网络模型，并且训练好原始数据，再通过离线模型生成器进行算子调度优化、权重数据重排和压缩、内存优化等，最来自：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![]()
参赛者须根据给定的三个方向“交通流量预测”、“水质高光谱污染物分析”和“货柜车到港预测分析”，提交整体解决方案和数据分析模型算法。 分析赛赛题必须使用华为云ModelArts平台进行作品开发和验证。 特别说明： 由于三道赛题的作品开发要求有所区别，答题请通过以下3个途径报名和提交作品。 1、交通流量预测可直接来自：百科![]()
随着各类气象观测数据的时空分辨率增加，气象行业数据量呈现大幅增长的趋势，数据规范和存储能力、处理能力有待提升。 人工智能应用不足，短临预报精度较低 气象的预报准确度有很大的提升空间，特别是对大雨、暴雨的预测准确率目前只有不到20%；未来需要实现“及时、准确、定时、定量”的气象预报。 气象数据分散，数据融合困难来自：百科![]()
科学计算 在科学计算领域，要求极强的双精度计算能力。在模拟仿真过程中，消耗大量计算资源的同时，会产生大量临时数据，对存储带宽与时延也有极高的要求 优势 NVMe SSD 最高68万IOPS，消除存储瓶颈，提升整体性能 双精度计算 提供较CPU上百倍的双精度计算能力 无缝迁移 支持多种科学计算软件来自：专题![]()
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为了应对上述技术挑战，我们可以考虑以下两点： 预测与决策解耦。预测精度和调度成本之间的权衡来自于预测和决策的耦合，即往往在调度期间进行代价高昂的模型推断。我们可以将预测和决策解耦。具体来说，调度器可以在新实例到来之前对资源环境进行建模，并基于假设进行提前预测。当一个新的实例到来，并且调度时的来自：百科
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