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神经网络通用开发环境接口规范
1范围
本文件确立了面向神经网络通用开发环境接口规范、规定了接口功能及技术要求。
本文件适用于基于神经网络的模型开发和应用过程中所涉及应用编程接口的适配与调用。
2规范性引用文件
下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，
仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其必威体育精装版版本（包括所有的修改单）适用于本
文件。
ISO/IEC22989:2022信息技术人工智能概念和术语（Informationtechnology-Artificial
intelligence-Artificialintelligenceconceptsandterminology）
3术语和定义
ISO/IEC22989:2022界定的术语和定义适用于本文件。
4缩略语
下列缩略语适用于本文件。
ASR：自动语音识别（AutomaticSpeechRecognition）。
BERT：双向语言表征注意力模型（BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformers）。
ByteNet：一种基于CNN的机器翻译模型（NeuralMachineTranslationbasedonCNN）。
CNN：卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks)。
Conformer：一种基于卷积增强的语音识别模型（Convolution-augmentedTransformerforSpeech
Recognition）。
DeepLabv3：一种基于空洞可分离卷积、编解码架构的语义分割模型（Encoder-DecoderwithAtrous
SeparableConvolutionforSemanticImageSegmentation）。
EfficientNet：一种高效的卷积网络模型（EfficientNet）。
FasterRCNN：一种基于区域建议网络的实时目标检测模型（TowardsReal-TimeObjectDetection
withRegionProposalNetworks）。
HRNet：一种高分辨率的人体姿态评估的深度模型（DeepHigh-ResolutionRepresentation
LearningforHumanPoseEstimation）。
MaskRCNN：一种图像实例分割模型。
PFLD：实用人脸关键点检测器（APracticalFacialLandmarkDetector）。
ResNet：残差网络(ResidualNetwork)。
Resnet3D：基于三维卷积的残差网络(ResidualNetworkwith3DCNN)。
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RetinaNet：一种目标检测模型。
RNNT：一种用于语音识别的RNN变换模型（Rnn-Transducer）。
S3D：可分离三维卷积网络（Separable3DCNN）。
SSD：单步多框检测器（SingleShotMultiBoxDetector）。
T5：文本到文本转换注意力模型（Text-To-TextTransferTransformer）。
TextCNN：一种用于文本分类的卷积网络模型（ConvolutionalNeuralNetworksforSentence
Classification）。
Transformer：基于注意力机制的神经网络（NeuralNetworkbasedonAttentionMechanism）。
TrOCR：基于注意力的光学字符检测（Transformer-basedOpticalCharacterRecognition）。
TTS：语音合成（Text-to-Speec
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