- 调研常用轻量化模型,取各家所长,促进对轻量化模型设计、部署及使用的理解。 调研常用轻量化模型,取各家所长,促进对轻量化模型设计、部署及使用的理解。
- RPA在各行业中得到广泛应用,热度大增。这匹“技术黑马”已然成为构建业务流程自动化的重要引擎之一,助力企业组织向“智能自动化转型。 RPA在各行业中得到广泛应用,热度大增。这匹“技术黑马”已然成为构建业务流程自动化的重要引擎之一,助力企业组织向“智能自动化转型。
- ModelArts为用户提供了多种常见的预置引擎,但是当用户对深度学习引擎、开发库有特殊需求场景的时候,预置AI引擎可能不再满足用户需求。ModelArts底层采用容器技术,您可以自行制作容器镜像上传并在ModelArts上运行。自定义镜像支持自由文本形式的命令行参数和环境变量,灵活性高,便于支持任意计算引擎的作业启动需求。 ModelArts为用户提供了多种常见的预置引擎,但是当用户对深度学习引擎、开发库有特殊需求场景的时候,预置AI引擎可能不再满足用户需求。ModelArts底层采用容器技术,您可以自行制作容器镜像上传并在ModelArts上运行。自定义镜像支持自由文本形式的命令行参数和环境变量,灵活性高,便于支持任意计算引擎的作业启动需求。
- ModelArts Pro提供了文字识别套件,基于丰富的文字识别算法和行业知识积累,帮助客户快速构建满足不同业务场景需求的文字识别服务。三分钟即可快速定制OCR服务,实现多种版式图像的文字信息结构化提取。 ModelArts Pro提供了文字识别套件,基于丰富的文字识别算法和行业知识积累,帮助客户快速构建满足不同业务场景需求的文字识别服务。三分钟即可快速定制OCR服务,实现多种版式图像的文字信息结构化提取。
- 本文介绍几篇关于自然场景下文字擦除的论文工作。 本文介绍几篇关于自然场景下文字擦除的论文工作。
- 对数据进行压缩能够有效地减少磁盘IO、网络IO以及数据存储成本,但对数据的压缩和解压操作也会消耗额外的CPU资源、影响数据的访问与存储性能。所以需要根据业务需求在压缩率与解压缩速率之间进行权衡,来选择一个较优的压缩算法。 对数据进行压缩能够有效地减少磁盘IO、网络IO以及数据存储成本,但对数据的压缩和解压操作也会消耗额外的CPU资源、影响数据的访问与存储性能。所以需要根据业务需求在压缩率与解压缩速率之间进行权衡,来选择一个较优的压缩算法。
- 本文介绍ModelArts在图像分类领域中改善目标域与源域之间数据分布差异的算法:EfficientMixGVB ,该算法在多个公开数据集上超越了现有的域适应算法。 本文介绍ModelArts在图像分类领域中改善目标域与源域之间数据分布差异的算法:EfficientMixGVB ,该算法在多个公开数据集上超越了现有的域适应算法。
- 本文将围绕“深度学习技术的发展展望:人工智能 & 自然智能” 这个课题开展一系列的探讨。探讨内容分为七大部分: 1)AI技术的发展困局,2)人工智能与自然智能漫谈,3)深度学习在“学习方式”上的自我突破,4)深度学习在“学习框架”上的自我突破,5)NI启发AI:人类视觉脑科学研究给CNN网络带来的启发,6)NI启发AI:“大数据”和“大任务”的智能系统架构思考,7)中国脑计划漫谈 本文将围绕“深度学习技术的发展展望:人工智能 & 自然智能” 这个课题开展一系列的探讨。探讨内容分为七大部分: 1)AI技术的发展困局,2)人工智能与自然智能漫谈,3)深度学习在“学习方式”上的自我突破,4)深度学习在“学习框架”上的自我突破,5)NI启发AI:人类视觉脑科学研究给CNN网络带来的启发,6)NI启发AI:“大数据”和“大任务”的智能系统架构思考,7)中国脑计划漫谈
- kaldi chain模型的数据准备 kaldi chain模型的数据准备
- 本文解读了《FET-GAN: Font and Effect Transfer via K-shot Adaptive Instance Normalization》,该论文提出了一种端到端的模型FET-GAN用于实现文字字体风格迁移;还提出了一种小样本微调策略,在已有模型基础上实现新文字风格迁移;同时还构建了一个包含100种字体,800多字符的数据集用于验证模型效果。 本文解读了《FET-GAN: Font and Effect Transfer via K-shot Adaptive Instance Normalization》,该论文提出了一种端到端的模型FET-GAN用于实现文字字体风格迁移;还提出了一种小样本微调策略,在已有模型基础上实现新文字风格迁移;同时还构建了一个包含100种字体,800多字符的数据集用于验证模型效果。
- 实验介绍本实验主要介绍使用MindSpore深度学习框架在PASCAL VOC2012数据集上训练deeplabv3网络模型。本实验使用了MindSpore开源仓库model_zoo中的deeplabv3模型案例。deeplabv3简要介绍deeplabv1和deeplabv2,即带孔卷积(atrous convolution), 能够明确地调整filters的感受野,并决定DNN计算得到特... 实验介绍本实验主要介绍使用MindSpore深度学习框架在PASCAL VOC2012数据集上训练deeplabv3网络模型。本实验使用了MindSpore开源仓库model_zoo中的deeplabv3模型案例。deeplabv3简要介绍deeplabv1和deeplabv2,即带孔卷积(atrous convolution), 能够明确地调整filters的感受野,并决定DNN计算得到特...
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