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- 深度學(xué)習(xí)方法的數(shù)據(jù)挖掘 內(nèi)容精選 換一換
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特征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動機是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦的機制來解釋說明數(shù)據(jù)，如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)的典型模型：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用：計算機視覺、 語音識別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自：百科來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)方法的數(shù)據(jù)挖掘 相關(guān)內(nèi)容
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云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科的深度學(xué)習(xí)。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效的模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效的深度學(xué)習(xí)的背景 第2章 高效的神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計 第3章 基于NAS的輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)方法的數(shù)據(jù)挖掘 更多內(nèi)容
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華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例，讓你對雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認知。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科![]()
甚至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過數(shù)據(jù)增強的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識別方法 與傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)使用簡單模型執(zhí)行分類等任務(wù)不同，此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型，即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征，上一層的輸出來自：百科![]()
本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企來自：百科![]()
示、AI應(yīng)用學(xué)習(xí)方法介紹。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解行業(yè)趨勢及應(yīng)用前景、掌握機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用，及如何進行AI應(yīng)用的學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié) 人工智能發(fā)展及應(yīng)用 第2節(jié) 人工智能與機器學(xué)習(xí) 第3節(jié) 監(jiān)督學(xué)習(xí)與非監(jiān)督學(xué)習(xí)實例講解 第4節(jié) 如何快速掌握AI應(yīng)用的能力 AI開發(fā)平臺 ModelArts來自：百科![]()
1、掌握數(shù)字圖像的基礎(chǔ)知識和變換方法。 2、掌握圖像分類技術(shù)的原理和應(yīng)用場景。 3、掌握目標檢測技術(shù)的原理和應(yīng)用場景。 4、掌握圖像分割技術(shù)的原理和應(yīng)用場景。 5、掌握視頻處理的技術(shù)原理和應(yīng)用場景。 課程大綱 第1章 數(shù)字圖像基礎(chǔ) 第2章 圖像分類 第3章 目標檢測 第4章 圖像分割 第5章來自：百科![]()
對實體經(jīng)濟而言，實現(xiàn)全面數(shù)字化也是一個學(xué)習(xí)、創(chuàng)新、提高的過程，需要大量的投入，消費者對服務(wù)質(zhì)量的要求已經(jīng)不分線上線下，高標準成為對所有企業(yè)的、自然的，發(fā)自消費者內(nèi)心的要求。為此，華為828 B2B企業(yè)節(jié)期間，有超萬款優(yōu)秀產(chǎn)品進行集中展示和推廣，其中包括華為云和生態(tài)伙伴精選的200多款熱門場景精品、近20來自：百科![]()
開發(fā)環(huán)境，深度體驗CodeArts，步驟詳盡的實驗手冊將手把手帶你完成趣味應(yīng)用的開發(fā)： 1.基于CodeArts進行黑白棋實時對戰(zhàn)游戲開發(fā) 2.基于CodeArts搭建V2EX應(yīng)用（Android） 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原來自：百科![]()
rknet（plan）、Zksync(plan)等在內(nèi)的主流公鏈和Layer2網(wǎng)絡(luò)等納入其中，全面滿足開發(fā)者的多鏈接入需求。為了予以用戶更流暢的體驗，華為云NES致力在全球范圍內(nèi)，擢升極速接入與響應(yīng)的服務(wù)能力，目前在亞太地區(qū)的節(jié)點響應(yīng)時延已降至100ms以下，仍處于業(yè)界領(lǐng)先地位。來自：百科![]()
華為云CodeArts，一直立志成為軟件行業(yè)變革的引領(lǐng)者和助力者，此次與 ONES 在 AI 的合作是雙方在軟件工具鏈領(lǐng)域的關(guān)鍵規(guī)劃，通過雙方的強強聯(lián)手和資源共享，一定能夠為客戶提供更為廣泛、深入的技術(shù)服務(wù)，打造出一個更加智能、高效、可持續(xù)發(fā)展的軟件工具鏈生態(tài)，為行業(yè)的繁榮發(fā)展貢獻更多力量，為全球的企業(yè)和用戶創(chuàng)造來自：百科![]()
風(fēng)險管理的重視程度不斷提高，該產(chǎn)品的市場需求將持續(xù)增長。同時，通過對競爭對手的分析，我們發(fā)現(xiàn)我們的產(chǎn)品在功能、性能、價格等方面具有明顯優(yōu)勢，具備較高的盈利潛力。因此，我們制定了一套合理的價格策略和市場推廣計劃，以確保該產(chǎn)品能夠在市場中取得良好的銷售業(yè)績，為客戶帶來豐厚的投資回報。來自：專題![]()
。 充分數(shù)據(jù)挖掘 如何盡可能的使用各種分析手段，從海量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中挖掘有價值的信息。 提升處理效率 面對IoT設(shè)備持續(xù)不斷的數(shù)據(jù)注入，如何在數(shù)據(jù)處理的各個環(huán)節(jié)（接入，清洗，入庫，分析，呈現(xiàn)）實現(xiàn)最佳處性能。 管理數(shù)據(jù)質(zhì)量 如何建立一套可靠的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估體系，并對質(zhì)量差的數(shù)據(jù)進行合適的處理（糾偏，忽略等）。來自：百科![]()
央國企數(shù)字化從業(yè)務(wù)上云邁向深度用云 央國企數(shù)字化從業(yè)務(wù)上云邁向深度用云 未來央國企所有的數(shù)字化轉(zhuǎn)型都將基于云來開展，用云的深度將決定業(yè)務(wù)創(chuàng)新的速度。深度用云，充分發(fā)揮云的價值，實現(xiàn)跨越式發(fā)展。 未來央國企所有的數(shù)字化轉(zhuǎn)型都將基于云來開展，用云的深度將決定業(yè)務(wù)創(chuàng)新的速度。深度用云，充分發(fā)揮云的價值，實現(xiàn)跨越式發(fā)展。來自：專題![]()
客戶瓶頸 1、實時性與長期性：AI不僅要做出實時的操作決策，還要做出長期的規(guī)劃決策，通常對于游戲時間30分鐘左右的STG游戲，對應(yīng)的決策步數(shù)（Policy）超過7000步，這意味著Actor執(zhí)行Policy的時間成本較高。 2、復(fù)雜的動作空間：玩家需要同時操作移動方向、視角方向、攻來自：專題![]()
份數(shù)據(jù)新的用途，滿足企業(yè)對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的多方面需求。 關(guān)鍵技術(shù)： 1.應(yīng)用緩存數(shù)據(jù)一致性保證：通過代理通知應(yīng)用懸掛IO，將緩存中的數(shù)據(jù)刷盤后，再打快照（需要存儲提供代理，暫未實現(xiàn)）多掛載點一致性快照：懸掛多個掛載點的IO后，再打快照 2.秒級快照和恢復(fù)：快照實現(xiàn)采用基于索引的ROW(Redirect-On-Write來自：百科![]()
l功能完備：要求參賽作品主要功能可用，有堅實的技術(shù)能力，可以實際落地。使用華為能力有足夠的深度，對整體方案競爭力有明顯的提升。 l創(chuàng)新易用：要求參賽作品具有充分的創(chuàng)新性，與行業(yè)成熟方案相比較有差異化，有更好的產(chǎn)品表現(xiàn)。 l商業(yè)前景：要求參賽作品能夠創(chuàng)造較好的社會和市場效益，匹配用戶的發(fā)展訴求，解決客戶痛點，具有較大的行業(yè)關(guān)注度和影響力等。來自：百科
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