规则引擎神经树

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，并拉通了流程编排器和运行管理器使得离线模型和昇腾AI处理器进行深度融合。在神经网络执行时，框架管理器联合了流程编排器、运行

查看更多 →

时间：2020-08-19 09:27:09 神经网络构造中，算子组成了不同应用功能的网络结构。而张量加速引擎（Tensor Boost Engine）作为算子的兵工厂，为基于昇腾AI处理器运行的神经网络提供算子开发能力，用TBE语言编写的TBE算子来构建各种神经网络模型。同时，TBE对算子也提

查看更多 →

DL)是机器学习的一种，机器学习是实现人工智能的必由之路。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，包含多个隐藏层的多层感知器就是深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更抽象的高层代表属性类别或特征，发现数据分布式特征表示。研究深入学习的动机是建立模拟大脑分析学习的神经网络，它模拟大脑的机制来解释说明数据，如图像、声音、文本等数据。

查看更多 →

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。 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：

查看更多 →

计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。

查看更多 →

力可以很好满足海量生物数据快速计算的需求。 金融风险分析：金融行业对计算能力、基于超低时延和高吞吐能力的及时响应有很高的要求，比如基于定价树模型的金融计算、高频金融交易、基金/证券交易算法、金融风险分析和决策、交易安全保证等，FPGA云服务通过可编程的硬件加速技术，可以针对各种场

查看更多 →

力可以很好满足海量生物数据快速计算的需求。 金融风险分析：金融行业对计算能力、基于超低时延和高吞吐能力的及时响应有很高的要求，比如基于定价树模型的金融计算、高频金融交易、基金/证券交易算法、金融风险分析和决策、交易安全保证等，FPGA云服务通过可编程的硬件加速技术，可以针对各种场

查看更多 →

块，为神经网络发挥着预处理辅助功能。当来自系统内存和网络的视频或图像数据进入昇腾AI处理器的计算资源中运算之前，由于Davinci架构对输入数据有固定的格式要求，如果数据未满足架构规定的输入格式、分辨率等要求，就需要调用数字视觉处理模块进行格式的转换，才可以进行后续的神经网络计算步骤。

查看更多 →

杂的流程。分支条件设置功能实现了一套专门的词法分析算法。词法分析算法可以对分支条件的有效性进行严格校验并给出准确的提示。 （3）规则引擎 采用了规则引擎来支撑复杂的分支计算。在设计流程上，工作流分支条件计算采用了Groovy 定义的 DSL，引擎预制了一系列规则函数。工作流引擎的

查看更多 →

视频监控 视频检测 人工智能 机器视觉 商品介绍 电瓶车起火事件时有发生，为保证楼宇公共安全，禁止电瓶车进入，该产品采用AI智能算法，利用卷积神经网络技术，通过深度学习实现电瓶车检测功能。 电梯内电瓶车检测商品介绍： 应用场景： 随着电瓶车越来越受欢迎，电瓶车起火事件也时有发生。特别

查看更多 →

1)支持多硬件平台，简化终端企业开发集成难度 2)兼容现网，保护客户已有投资，降低准入门槛 3)屏蔽网络、协议差异，降低开发门槛 4)主流芯片模组预集成，缩短TTM 2、灵活规则引擎，加速增值服务构建 （1）提供友好GUI入口，让用户简便地创建规则 （2）按规则无缝转发华为云DIS等服务，简化北向应用构建 文中课程

查看更多 →

标签 视频OCR 识别视频中出现的文字内容，包括字幕、弹幕、以及部分自然场景文字和艺术字等 产品优势 识别准确 采用标签排序学习算法与卷积神经网络算法，识别精度高，支持实时识别与检测 简单易用 提供符合RESTful的API访问接口，使用方便，用户的业务系统可快速集成 层次标签

查看更多 →

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。

查看更多 →

通过本课程的学习，使学员了解： 1、如何构建高效的神经网络基础模型。 2、如何学习显著性物体、边缘等通用属性。 3、如何利用通用属性构建弱监督学习模型，并进而利用互联网数据自主完成知识学习。 课程大纲 第1章 什么是开放环境的自适应感知 第2章 面向识别与理解的神经网络共性技术 第3章 通用视觉基元属性感知

查看更多 →

设备的运行状态等信息上传到IT系统或大数据平台中，实现所有设备的信息可视化，一旦生产线出现故障，企业能够快速定位问题。通过配置LINK的规则引擎，把设备参数的极限值输入到设备引擎里面，如果设备的实时参数一直在向极限值接近，就发出告警信息，提醒用户停止设备，对设备进行维护和保养。 表4

查看更多 →

并部署在AI1型服务器上执行的方法。 实验目标与基本要求 本实验主要介绍基于AI1型弹性云服务器完成黑白图像上色应用开发，通过该实验了解将神经网络模型部署到昇腾310处理器运行的一般过程和方法。 基本要求： 1. 对业界主流的深度学习框架（Caffe、TensorFlow等）有一定了解。

查看更多 →

分类、基于场景内容或者物体的广告推荐等功能更加准确。 图1图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中包含的影视明星及网红人物。 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次翻拍、打印翻拍等手法二次处理的图片。利用翻拍识

查看更多 →

用户业务从微服务引擎专业版迁移到微服务引擎专享版checklist:迁移背景 产品规格:ServiceComb引擎实例规格 管理规则:云服务配置管理 规则引擎（联通用户专用）:云服务配置管理 计费项:其他计费项 DSP GatherClient:安装与配置 什么是工业仿真工具链云服务:产品架构

查看更多 →

昇腾AI软件栈运行管理器介绍 昇腾AI软件栈运行管理器介绍 时间：2020-08-19 09:45:52 运行管理器是神经网络软件任务流向系统硬件资源的大坝系统闸门，专门为神经网络的任务分配提供了资源管理通道。昇腾AI处理器通过运行管理器为应用程序提供了存储（Memory）管理、设备（D

查看更多 →

本实验指导用户在华为云ModelArts平台对预置的模型进行重训练，快速构建人脸识别应用。 实验目标与基本要求 掌握MXNet AI引擎用法； 掌握基于MXNet构建人脸识别神经网络； 掌握华为云ModelArts SDK创建训练作业、模型部署和模型测试； 掌握ModelArts自研分布式训练框架MoXing。 实验摘要

查看更多 →

训练语言模型的热潮。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、理解语言模型和神经语言模型。 2、了解主流预训练语言模型及之间的关系。 课程大纲 第1章 引言 第2章 什么是语言模型 第3章 什么是神经语言模型 第4章 主流预训练语言模型介绍 第5章 华为在预训练语言模型领域的工作

查看更多 →