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AI加速库 为AI计算场景提供加速引擎,优化模型中算子粒度的运行性能 应用场景 深度学习 高性能计算 图像/视频渲染 深度学习 针对深度学习的训练负载,有大批量的数据需要不断更新、迭代神经网络中的参数以满足业务对预测精度的要求;针对深度学习的在线推理场景,相比训练负载,推理负载对GPU性能的要求降低,但对运行稳定性要求更高,对服务器响应延时也有了更高要求。
智能总结引导 针对舆情事件,通过大模型深度学习案例知识,智能给出处置对应措施,并结合全网数据全方位智能化输出舆情报告; 应用场景 监测感知 监测全网舆情 实时监测主题、重点媒体、热榜、视频等网络舆情,快速了解全网舆情态势,提高客户舆情应对能力,及时化解危机 配置操作简便 一句话输入完成监测任务配置,省去大量关键词规则设置环节 研判分析 深度研判态势 实时查询全网舆情事件,支持专题事件的深度分析,包括同类事件对比分析
产品优势 FPGA云服务器提供了基于FPGA的深度卷积神经网络加速服务,单卡提供约3TOPs的定点计算能力,支持典型深度卷积网络算子,如卷积、逆卷积、池化、拼接、切割等。有效加速典型网络结构如VggNet、GoogLeNet、ResNet等。 基于FPGA的深度学习硬件,百度智能云定制优化了主流深度学习平台,如caffe等,可以直接将深度学习业务切换到FPGA平台,而无需考虑底层硬件细节。
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某头部IPTV新媒体公司 依托百度NLP技术引入深度学习模型优化推荐系统,为IPTV用户开展个性化推荐,基于AB实验驱动策略验证提升用户点播观看和消费粘性,其中CTR点击率提升56.2%,曝光订购转化率提升100%,媒资曝光占比提升200%。 某大型股份制银行信用卡中心 接入百度智能搜索引擎,基于深度学习语义模型,实现搜索流量的高效分发和运营。
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每一个词都是这个词向量空间中的一个点,利用这种方法,实现文本的可计算 应用场景 语义召回 个性化推荐 语义召回 对候选资源进行词向量表示,并构建向量表示基础上的快速索引召回技术,与传统的基于字词倒排索引方法不同,直接从语义相关性角度上给用户召回结果 合作案例 技术特色 海量数据 使用百度大规模网页数据进行模型训练,海量样本数据丰富 深度学习 基于深度学习技术建立词向量表示模型,满足多种业务场景需求
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位置、置信度等综合信息 图像搜索 以图搜图,在指定图库中搜索出相同或相似的图片,适用于图片精确查找、相似素材搜索、拍照搜同款商品、相似商品推荐等场景 图像审核 基于深度学习的智能内容审核方案,准确识别图片和视频中的涉黄、涉恐、政治敏感等内容