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/日记账生成凭证，期末 的可提供自动测算结转凭证功能，点击“测算金额”可自动测算各结转类凭证的金额； 小提示： 灰色底色的模版，表示凭证已经生成（手工做过也会显示灰色）。可以点击查看凭证。 蓝色底色的模版，表示已经测算金额成功，可以点击“生成凭证”预览，修改，保存。 一般期末包括以下测算项目：来自：云商店昇腾AI软件栈逻辑架及功能介绍 昇腾AI软件栈逻辑架及功能介绍 时间：2020-08-18 17:12:46 昇腾AI软件栈可以分为神经网络相关软件模块、工具链以及其它软件模块。 1、神经网络软件主要包含了流程编排器（Matrix），框架管理器（Framework），运行管理器（Runtime）、数字视觉预处理模块（Digital来自：百科
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数据的账套停用，停用的账套不占用好会计账号的账套数量，但可以查询账套内 数据。系统限制反复交替开启账套，绕过账套数量限制，所以每个账套停用后， 只有 2 次启用机会。灰色是已经禁用的账套。 3.1、账套名称：新建的账套，名称显示在好会计首页，左上方的账套下拉菜单里，供切换 账套用； 3.2、所属企业：可以和来自：专题时间：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、运行管来自：百科
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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![]()
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：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![]()
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高算力和能好的。并且有大量的研究论文集中于如何将这些AI模型从云上部署到端侧，为AI模型创造更多的应用场景和产业价值。来自：百科![]()
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对算子也提供来自：百科![]()
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-JPEGD模块对JPEG格式的图片进行解码，将原始输入的JPEG图片转换成YUV数据，对神经网络的推理输入数据进行预处理。 -JPEG图片处理完成后，需要用JPEGE编码模块对处理后的数据进行JPEG格式还原，用于神经网络的推理输出数据的后处理。 -当输入图片格式为PNG时，需要调用PNGD解码来自：百科![]()
务器的流量分发控制服务，ELB可以通过流量分发扩展应用系统对外的服务能力，实现更高水平的应用程序容错性能。 立即使用 智能客服 负载均衡的优点 性能强悍 分为独享型负载均衡和共享型负载均衡。实例性能强悍，均可以满足用户的海量业务访问需求。 独享型ELB实例性能独享，资源隔离，实例来自：专题![]()
结转销售成本：结转成本方法目前支持以下两种： （1）好会计默认按”收入百分比法“结转，单击结转销售成本金额后的编辑按钮。提示：灰色底色的模板，表示凭证已经生成（手工做过也会显示灰色）可以点击查看凭证。蓝色底色的模板表示已经测算金额成功，可以点击”生成凭证“预览、修改、保存。 （2）还可以使用”来自：专题![]()
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。来自：百科![]()
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来自：百科![]()
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。来自：百科
