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第5章 特征提取与传统图像处理算法 第6章 深度学习与卷积神经网络 第7章 图像处理实验 华为云开发者学堂 华为官方云计算技术培训学习平台，致力于打造精品课程，在线实验，考试及认证一站式云计算技术人才培训平台，打造了“学、练、考、证”一站式学习与体验平台，为用户提供架构完整、内容丰富来自：百科![]()
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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。 2. 具备一定的C++、Shell、Python脚本开发能力。来自：百科![]()
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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![]()
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时间：2020-10-30 15:12:04 图像识别 （ Image Recognition ），基于深度学习和大数据，利用计算机对图像进行分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。基于深度学习技术，可准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能来自：百科![]()
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GA CS ）能够提供优秀的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习，科学计算，CAE等；G系列适合于3D动画渲染，CAD等 应用场景 人工智能 GPU包含上千个计算单元，在并行计算方面展示出强大的优势，P1、P2v实例针对深度学习特殊优化，可在短时间内完成海量计算；Pi1实例整型计算来自：百科
