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处理海量的数据,推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中,FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗和低时延等优势,可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路,满足机器学习中海量计算和低时延的要求。因此,FPGA在满足机器学习的硬件需求上提供具有吸引力的替代方案 优势来自:百科增加专业词汇的识别准确率。 可定制化:针对客户的特定场景需求,定制垂直领域的 语音识别 模型,识别效果更精确。 录音文件识别 对于录制的长语音进行识别,转写成文字,提供不同领域模型,具备良好的可扩展性,支持热词定制。 产品优势 高识别率:基于深度学习技术,对特定领域场景的语音识别进行优化,识别率达到业界领先。来自:专题
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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 第4章 相关机器学习算法 华为云 面向未来的智能世界,数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云来自:百科
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