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  • 不同的行业,和同样的选择 “时间就是金钱”这句老话在石油勘探领域非常有道理。由于不同的地貌和岩层等因素的制约,深层油井的选址和效率,就等同于金钱。所以才有了高性能计算机的应用为辅助,帮助石油勘探准确地找到石油立下了汗马功劳。 大庆油田,此前也面临着容易开采的浅层油井已经不多,而深层勘探,但现有油藏勘探
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  • 在气象领域,盘古气象大模型是首个精度超过传统数值预报方法的AI预测模型,同时预测速度也有大幅提升。原来预测一个台风未来10天的路径,需要在3000台服务器的高性能计算机集群上花费5小时进行仿真。现在基于预训练的盘古气象大模型,通过AI推理的方式,研究者只需单台服务器上单卡配置,10秒内就可以获得更精确的预测结果。
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    本课程主要介绍在高性能计算系统中,用户作业特征和运行形态各异,既有单个作业跑满全集群,也有多个作业共享单个计算节点。随着系统向E级算力规模演进,系统可靠性、可用性及可扩展性面临巨大挑战。本课程从场景与挑战出发,介绍高性能计算系统软件的设计理念,讲解如何尝试利用应用、通信、IO、调度以及运维的联动配合解决以上问题。
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    HCIP-Kunpeng Application Developer V1.0 系列课程。本课程主要讲述了计算机系统的重要组成部分和工作原理,并且介绍了鲲鹏处理器的关键特性,特别是对鲲鹏处理器专有加速器策略做了介绍,为后续课程的开展打下良好的基础。
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    本课程主要介绍计算机系统,如计算机硬件、冯诺依曼体系的五大基本部件并进行服务器真机演示、摩尔定律等,同时介绍了计算机操作系统及基础知识,Linux操作系统的发展历史,常见开源协定,Linux发行商和常见发行版和企业使用选型。
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    通过学习,您将掌握计算机视觉的基本概念和主要知识点,并且对于计算机视觉和广义人工智能的方法论有一定的认识,初步具备判断计算机视觉是否适合解决特定问题的能力。
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    的兰溪都得到了很好的突破,比如说通过语音的抵押图像格式,可以收集和采集学生的作业的数据练习的数据,然后呢,在我们这个人工智能平台上用的高性能计算机集群啊。去运算。啊啊,有到有到这个非常非常优秀的伙伴的教育的能力融合进去,然后让我们的这个纸质内容电子化啊,让我们学习让我们的大数据,
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    本课程是由华为诺亚方舟实验室出品的计算机视觉课程系列的专题课,包含6大部分,内容覆盖底层视觉到高层语义的多个方面,还包含以网络架构搜索为代表的新方向;本课将在基础课程之上,提供计算机视觉更丰富的全景视图。本课程为计算机视觉课程系列的专题课的第5部分:网络架构搜索 Neural Architecture
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    本教程介绍了典型的现代物体检测子包含两阶段检测子:RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN, 以及单阶段检测子: YOLO, SSD;成功的检测子包含的几个模块;图像分割典型算法和图像分割关键算法。
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