11月24日，以“育新机 开新局”为主题的世界互联网大会人工智能论坛在乌镇互联网国际会展中心举行，华为公司副总裁、华为云计算技术有限公司董事长郑叶来发表主题演讲——“创新加速AI普惠，共创行业新价值”。华为云一直在用人工智能技术赋能产业智能升级。通过600多个项目实践，我们发现已经有30%的项目进入企业核心生产系统，人工智能正在加速进入行业核心业务系统，AI正由“人工”智能走向真正的人工智能。经过
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2023-12-03 09:19:54
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# AI系统技术架构解析
随着人工智能（AI）技术的迅速发展，AI系统的技术架构已变得越来越复杂。本文将对AI系统的技术架构进行深入解析，并通过状态图和甘特图进行说明。
## 一、AI系统架构概述
AI系统的架构通常分为多个层次，包括数据层、模型层和应用层。以下是对各个层次的简要介绍：
1. **数据层**：负责数据的采集、存储和预处理。多种形式的数据通过传感器、API、数据库等方式进入这
原创
2024-10-18 10:16:50
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一、编程模型和硬件架构由于AI应用对巨大算力的极致追求，各种针对AI计算场景的AI芯片架构层出不穷。AI软件栈的复杂性就来自于硬件架构的跨越式发展。而面对这样的复杂度，AI软件编程模型的设计和架构就变得至关重要。编程模型就是对编程共性的抽象，或许可以从两个层面理解：架构上，是对底层硬件架构和对软件的组织、复用、交互方式的抽象工程上，可以是一个或几个软件中间层所提供的上层应用开发接口。是基于硬件的岩
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2023-07-20 20:40:32
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近期一直在梳理做AI框架必懂的知识——AI框架系统知识，希望能够给自己从算法的研究，到AI框架的研究的近3年，做一个系列的总结，也会结合ZOMI酱在MindSpore的开发过程当中用到的一些最新的技术进行总结和梳理。文章会陆续更新，从上层的算法、用户面的表达层、到中间的编译层对神经网络图的优化、最后底层的执行器，当然少不了的有AI加速芯片。可能有时候因为工作原因呐，更新得比较慢，但是未来半年会继续
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2024-02-24 01:10:20
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AI视频智能分析技术与应用（一）AI视频智能分析技术与应用（二）AI视频智能分析技术与应用（三）三、AI视频智能分析应用场景有哪些？从静态图像到动态视频，视频智能分析技术壁垒正在逐步被突破，而全视频时代正在加速到来，据统计，2022年我国安防摄像头出货量近5亿台，同时，以抖音为首的视频媒体平台每天产生数以千万的视频。海量视频中蕴藏巨大的智能分析需求。总的来说，视频智能分析的核心需求主要包括事件智能
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2024-01-16 14:46:29
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参考文献: 人工智能标准化白皮书 人工智能在半个多世纪的发展历程中，由于受到智能算法、计算速度、存储水平等多方面因素的影响，人工智能技术和应用发展经历了多次高潮和低谷。近年来，随着以深度学习为代表的机器学习算法在机器视觉和语音识别等领域取得了极大的成功，识别准确性大幅提升，使人工智能再次受到学术界和产业界的广泛关注。 人工智能至今大致分为
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2023-11-03 18:08:26
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如今，随着人工智能技术的不断发展，越来越多的软件开始融入ai元素，为我们提供更加智能化和高效的服务。其中，ai特效教程软件是一种非常实用和创新的软件，它可以让我们轻松地学习和应用各种ai特效技术。今天我就来给大家介绍一下ai特效教程软件有哪些吧。软件一：AI智绘软件特点：功能丰富、自带模板AI 智绘是一款基于人工智能技术的绘画软件。该软件采用深度学习算法，将我们的绘画需求转化为数字信号，并通过算法
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2023-09-29 19:38:57
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在当今快速发展的人工智能领域，AI系统的设计目标和面临的挑战是多维度的。本文将探讨AI系统设计的核心目标以及为实现这些目标所面临的挑战。I. 引言 AI系统作为连接硬件和上层应用的桥梁，其设计目标直接影响着AI技术的发展和应用的广泛性。一个高效、灵活且稳定的AI系统是推动AI领域进步的关键。II. AI系统设计的目标 AI系统的设计目标涵盖了从提升开发效率到优化用户体验的多个方面。首先，需要设计更
原创
2024-10-10 10:43:09
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AI框架的分布式并行能力的分析和MindSpore的实践一混合并行和自动并行背景本文是AI框架分析专栏的第三篇，总体目录参见：AI框架的演进趋势和MindSpore的构想：https://zhuanlan.zhihu.com/p/225392622这次文章顺序并没有按照原来规划的目录来写，原因是前期在分布式并行这一块分析的素材多一些，工作量小一点，所以就偷懒先写分布式并行这个主题。AI框架的分布式
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2024-06-24 23:40:12
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AI 系统组成如图所示，大致可以将 AI 系统分为以下几个具体的方向：AI 训练与推理框架AI 框架不仅仅是指如 PyTorch 等训练框架，还包括推理框架。其负责提供用户前端的 AI 编程语言，接口和工具链。负责静态程序分析与计算图构建，编译优化等工作。AI 框架本身通过提供供用户编程的 API 获取用户表达的模型，数据读取等意图，在静态程序分析阶段完成尽可能的自动前向计算图构建，自动求导补全反
我们都知道，AI技术正在以可见的速度被应用于各行各业，然而绝大部分业务场景想应用AI技术，都需要算法工程师根据自身业务的标注数据，来进行单独训练，才能打磨出合适的AI模型。如此一来，如何以最低的门槛和成本，实现AI技术落地变成了行业急需解决的问题。市场上的AI服务非常多，但是在视觉领域，通用的AI服务主要是基于图像的架构来做的，视频时代已经到来，基于图像的AI架构是否还能被广泛应用？阿里云视频云团
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2024-04-22 11:43:11
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现在我们谈的人工智能大多数都是指的是机器学习，下面我就介绍一下关于机器学习等一些概念及学习路线。机器学习概念1.人工智能概念人工智能、机器学习与深度学习模式识别预测任务推荐算法分布式容错性协同过滤2.获取数据与特征工程数据集离散数据、连续数据特征、特征向量、样本、标签递归、迭代、并行PCA，降维分布、主题分布、⻓尾分布特征选择3.模型训练梯度下降表征学习监督学习和非监督学习BP神经网络过拟合，欠拟
# AI发展的技术架构解析
随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，理解其背后的技术架构变得尤为重要。AI的核心架构通常包括数据层、模型层和应用层，而这三个层次通过相互关联构成了完整的AI系统。
## 1. 数据层
数据是AI的基石。在这一层，数据的获取、存储和处理是至关重要的。常用的数据存储工具包括数据库和数据湖。格式多样的原始数据需要经过清洗和转换，以便于后续的处理。
给定一个简单的Pyt
我们都知道，AI技术正在以可见的速度被应用于各行各业，然而绝大部分业务场景想应用AI技术，都需要算法工程师根据自身业务的标注数据，来进行单独训练，才能打磨出合适的AI模型。如此一来，如何以最低的门槛和成本，实现AI技术落地变成了行业急需解决的问题。市场上的AI服务非常多，但是在视觉领域，通用的AI服务主要是基于图像的架构来做的，视频时代已经到来，基于图像的AI架构是否还能被广泛应用？阿里云视频云团
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2024-04-15 23:14:44
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[中国，上海，2019年9月19日] 在HUAWEI CONNECT 2019期间，华为"引领智能网络"峰会隆重召开，发布了面向AI时代的华为智能IP网络三层AI架构及全系列新品(包括四大引擎 AI Turbo系列产品、iMaster NCE自动驾驶网络管理与控制系统，以及iMaster NAIE业界首个网络人工智能平台)。峰会上首次阐述了智能IP网络所需的三大特征，展示了华为已经将AI能力应用于
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2023-09-21 07:43:24
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1. openGauss AI框架的特点DB4AI这个方向中，数据库通过集成AI能力，在用户进行AI计算时就可以避免数据搬运的问题。不同于其他的DB4AI框架，本次openGauss开源的原生框架是通过添加AI算子的方式完成数据库中的AI计算。那么除了避免了数据搬运所带来的问题这个普遍优势，openGauss的AI框架还具有以下的优势和特点：1）极低的学习门槛当前最主流的计算框架：Ten
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2024-01-17 05:45:30
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人工智能，英文缩写：AI，所以现在我们说的AI技术其实就是人工智能技术。他是一种新型科学，也是计算机领域的一个分支，它是用于让机器模拟人的一种方式，代替人工。37号仓小编专门为大家总结了一般来说人工智能技术包括哪些，下面我们就来看一下吧!人工智能是计算机科学的一个分支，它试图理解智能的本质，并产生一种新的智能机器，其响应方式与人类智能类似。该领域的研究包括机器人技术，语音识别，图像识别，自然语言处
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2023-12-29 23:31:53
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泛义上讲人工智能，一般都会和机器学习结合在一起。AI 的架构人工智能的架构分为三层：应用层、技术层和基础层。
应用层聚焦在人工智能和各行业各领域的结合。技术层是算法、模型和技术开发。基础层则是计算能力和数据资源。各层架构再进行细分如下：
数据收集：获取什么类型的数据，数据可以通过那些途径获取。常见的数据来源是采集、购买或其他方式获取现
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2023-10-30 17:10:06
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文章引起了AI圈内很多人士的关注，特别是对AI平台架构有兴趣的对此做了非常丰富的解读。MindSpore项目组内部也进行了讨论，总结了一些观点供大家思考（这些观点主要来自岳大师）。在分享我们对AI架构的未来的一些分析判断之前，也先简单的谈谈对Pathways的几个关键点的看法。Pathways一文，三个要点，其实是两个方面：1、是关于智能模型能力提升的两个点：one model fit 'all'
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2023-10-07 16:09:43
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人工智能是让机器像人一样思考甚至超越人类，而机器学习是实现人工智能的一种方法，它最基本的做法是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。深度学习又是机器学习的一种实现方式，它是模拟人神经网络的方式，用更多的层数和神经元，给系统输入海量的数据来训练网络。下面是我从主流人工智能平台技术架构的五层模型来分析技术栈。五层分别是基础数据层，计算引擎层，分析引擎层，应用引擎层和典型应
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2023-10-06 18:46:08
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