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實(shí)現(xiàn)模型到業(yè)務(wù)的無縫銜接,縮短模型開發(fā)和部署的時(shí)間,提高業(yè)務(wù)上線速度。4. 靈活的編程語言支持:AI開發(fā)平臺(tái)能夠支持多種編程語言,如Python、Java、R等,為開發(fā)人員提供更加靈活的選擇。5. 豐富的算法和模型庫:AI開發(fā)平臺(tái)能夠提供豐富的算法和模型庫,使得開發(fā)人員可以更加快速地實(shí)現(xiàn)模型來自:專題來自:百科
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云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 時(shí)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(jìn)行語音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí),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(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解如下知識(shí): 1、高效的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)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(jì) 第3章 基于NAS的輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章來自:百科
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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(qiáng)的圖片 基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法 與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)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
通過調(diào)用 IAM 服務(wù)獲取用戶Token接口獲?。憫?yīng)消息頭中X-Subject-Token的值)。 表3 請(qǐng)求Body參數(shù) 參數(shù) 是否必選 參數(shù)類型 描述 package_name 是 String 所需刪除的共享應(yīng)用的合法包名。最大長(zhǎng)度128字節(jié)。只支持包含大小寫字母、數(shù)字、下劃線、點(diǎn),其中不來自:百科
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