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大V講堂——雙向深度學習 大V講堂——雙向深度學習 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學習重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學習的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應用示例。來自：百科來自：百科
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類的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學習 大V講堂——能耗高效的深度學習 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡來進行構(gòu)建的，從2015年開始，學術界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學習算法的語音識別 基于深度學習算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學習）算法，結(jié)合清華大學開源語音數(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內(nèi)容與應用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(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![]()
、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡來自：百科![]()
漸進一站式學習。 了解詳情 區(qū)塊鏈專家服務 提供專屬區(qū)塊鏈開發(fā)實踐指導和咨詢，以“場景分析，技術培訓，架構(gòu)設計，系統(tǒng)開發(fā)和系統(tǒng)上線”全面指導為設計思路，協(xié)助客戶高效、低成本的上線高質(zhì)量的區(qū)塊鏈應用系統(tǒng) 了解詳情 區(qū)塊鏈學習 區(qū)塊鏈入門 圖解區(qū)塊鏈 區(qū)塊鏈基本概念 區(qū)塊鏈功能 區(qū)塊鏈使用來自：專題![]()
計算節(jié)點和網(wǎng)絡節(jié)點之間經(jīng)過的交換機設備。 物理網(wǎng)絡路徑展示例子 架構(gòu)簡介 全鏈路故障診斷與分析平臺的系統(tǒng)架構(gòu)如圖所示。 全鏈路系統(tǒng)架構(gòu) 全鏈路展示UI：提供全鏈路任務創(chuàng)建，任務展示等操作入口，三層網(wǎng)絡鏈路界面展示，故障診斷信息界面展示。 任務管理：生成撥測任務，下發(fā)撥測任務到撥測節(jié)點。來自：百科![]()
中。 一站式可觀測平臺：全新一站式可觀測平臺 AOM 2.0，以應用為中心，深度融合指標、日志和鏈路數(shù)據(jù)，實現(xiàn)統(tǒng)一接入、存儲、 數(shù)據(jù)可視化 和診斷分析，端到云全鏈路追蹤和持續(xù)Profiling快速定位異常代碼。深度集成 LTS 日志服務，提供PB級海量日志管理、百億級日志秒級搜索和全托管式日來自：百科![]()
識別精度提升20%以上、訓練時間短、樣本需求少 電力 電力用采大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)鏈路實時性提升至10分鐘，支撐實時線損分析、有序用電、負荷預測等 數(shù)據(jù)鏈路實時性提升至10分鐘，支撐實時線損分析、有序用電、負荷預測等 電力計量大數(shù)據(jù) 實時 數(shù)據(jù)湖 ，千萬級終端采集頻率提升到分鐘級 實時數(shù)據(jù)湖，千萬級終端采集頻率提升到分鐘級來自：專題![]()
生產(chǎn)物料預估 基于歷史物料數(shù)據(jù)，對生產(chǎn)所需物料進行準確分析預估，降低倉儲周期，提升效率 優(yōu)勢 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)界時間序列算法模型，并結(jié)合華為供應鏈深度優(yōu)化 一鍵式發(fā)布 機器學習、推理平臺預集成，算法模型可以一鍵式發(fā)布應用，降低二次開發(fā)工作 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科![]()
鏈網(wǎng)絡，降低您使用區(qū)塊鏈的門檻，讓您專注于自身業(yè)務的開發(fā)與創(chuàng)新，實現(xiàn)業(yè)務快速上鏈。 當已創(chuàng)建區(qū)塊鏈類型為“聯(lián)盟鏈”的區(qū)塊鏈實例時，可以通過邀請其他租戶加入此聯(lián)盟鏈，組建一個多成員參與的聯(lián)盟鏈系統(tǒng)。同時，支持不同通道發(fā)送邀請構(gòu)建聯(lián)盟鏈。 立即使用 幫助文檔 區(qū)塊鏈服務適用行業(yè) 區(qū)塊鏈服務來自：專題![]()
信息，統(tǒng)一告警規(guī)則配置、開箱即用告警模板以及智能告警降噪。 全鏈路調(diào)用鏈分析，智能化代碼級剖析Profiling：支持調(diào)用鏈路時序圖，直觀展示W(wǎng)eb端、App端到后端服務、數(shù)據(jù)庫、中間件鏈路關系，用戶一站式定位故障鏈路，快速發(fā)現(xiàn)消耗資源的代碼，定位CPU、內(nèi)存、時延性能問題。 容來自：百科![]()
至備鏈路，降低了單鏈路故障導致的業(yè)務中斷風險。 為了助力企業(yè)客戶實現(xiàn)混合云組網(wǎng)的高可靠性，并且控制成本費用，我們推薦您在企業(yè)路由器中同時接入DC和VPN兩條網(wǎng)絡鏈路，構(gòu)建主備雙鏈路的混合云組網(wǎng)。當主鏈路故障后，可自動切換至備鏈路，降低了單鏈路故障導致的業(yè)務中斷風險。 立即購買 方案實踐步驟來自：專題![]()
保證用戶真實性：禁止用戶上傳難以識別的模糊頭像，保證用戶真實性。 提升交友體驗：提供真實可靠的頭像，提升用戶交友體驗。 扭曲校正 扭曲校正有以下應用場景： 供應鏈系統(tǒng) 對供應鏈系統(tǒng)中每個環(huán)節(jié)的電子表單，利用圖像處理技術進行扭曲識別和自動校正，使表單信息更加清晰。 場景優(yōu)勢如下： 提升效率：對扭曲的電子表單進來自：百科![]()
保證用戶真實性：禁止用戶上傳難以識別的模糊頭像，保證用戶真實性。 提升交友體驗：提供真實可靠的頭像，提升用戶交友體驗。 扭曲校正 扭曲校正有以下應用場景： 供應鏈系統(tǒng) 對供應鏈系統(tǒng)中每個環(huán)節(jié)的電子表單，利用圖像處理技術進行扭曲識別和自動校正，使表單信息更加清晰。 場景優(yōu)勢如下： 提升效率：對扭曲的電子表單進來自：百科![]()
，對委辦局法人庫、稅務庫、用電數(shù)據(jù)等處理過程，實現(xiàn)全鏈路隱私保護和多方協(xié)同計算，為中小微企業(yè)融資貸款提供 可信計算 評分結(jié)果，加速實體經(jīng)濟與數(shù)字經(jīng)濟的融合，使數(shù)據(jù)以“可用不可見”在“政-企”間價值流通。同時還實現(xiàn)全鏈路可視化和區(qū)塊鏈審計溯源，在關鍵場景追溯數(shù)據(jù)處理流程，實現(xiàn)問題可追責。來自：百科
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