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- 高光譜遙感 深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類(lèi)型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科
- 高光譜遙感 深度學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
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從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。 語(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué)，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來(lái)自：百科大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自：百科
- 高光譜遙感 深度學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
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類(lèi)的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)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(biāo) 通過(guò)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(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開(kāi)始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)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(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)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(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣(mài)機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)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(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 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(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)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)來(lái)自：百科![]()
段。本賽題以深圳市茅州河為示范區(qū)，針對(duì)不同類(lèi)別的監(jiān)測(cè)指標(biāo)，采集水質(zhì)高光譜數(shù)據(jù)和生化組分?jǐn)?shù)據(jù)，通過(guò)高光譜數(shù)據(jù)反演技術(shù)準(zhǔn)確分析水體葉綠素、懸浮物質(zhì)、有色溶解有機(jī)物CDOM等水質(zhì)指標(biāo)，基于生化傳感器檢測(cè)數(shù)據(jù)，研究高光譜數(shù)據(jù)反演方法，驗(yàn)證反演結(jié)果的精度。 【賽事簡(jiǎn)介】 “華為云杯”2019來(lái)自：百科![]()
分析。 優(yōu)勢(shì) 大數(shù)據(jù)ETL：具備TB~EB級(jí)運(yùn)營(yíng)商 數(shù)據(jù)治理 能力，能快速將海量運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)做ETL處理，為分布式批處理計(jì)算提供分布式數(shù)據(jù)集。 高吞吐低時(shí)延：采用Apache Flink的Dataflow模型，高性能計(jì)算資源，從用戶自建的Kafka、 MRS -Kafka、DMS-Kafk來(lái)自：百科![]()
為了提高消滅或減少風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生的各種可能性，需要使用風(fēng)控系統(tǒng)對(duì)典型的場(chǎng)景包括：注冊(cè)風(fēng)控、登錄風(fēng)控、交易分控等進(jìn)行風(fēng)控 痛點(diǎn)： •風(fēng)控系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)性要求很高 優(yōu)勢(shì) 高吞吐低時(shí)延 采用Apache Flink的Dataflow模型，完全的實(shí)時(shí)計(jì)算框架。采用高性能計(jì)算資源，單CPU每秒吞吐1千~2萬(wàn)條消息 豐富的云生態(tài)來(lái)自：百科![]()
需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程；了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法；了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類(lèi) 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來(lái)自：百科![]()
斷整合服務(wù)資源、優(yōu)化政府服務(wù)品質(zhì)，提高政府服務(wù)效能，推進(jìn)政府管理和社會(huì)治理模式創(chuàng)新。 統(tǒng)籌統(tǒng)建、協(xié)同共享 全面加強(qiáng)政府信息資源的有序匯聚、深度共享、關(guān)聯(lián)分析、高效利用，實(shí)現(xiàn)信息資源共享，統(tǒng)建統(tǒng)管和集中部署，提供跨層級(jí)、跨地域、跨系統(tǒng)、跨部門(mén)、跨業(yè)務(wù)的協(xié)同服務(wù)。 銜接順暢、互通簡(jiǎn)單來(lái)自：百科![]()
被邀請(qǐng)人須在報(bào)名信息【備注欄】填寫(xiě)邀請(qǐng)人的華為云賬號(hào)。拉新活動(dòng)具體規(guī)則及更多驚喜，請(qǐng)點(diǎn)擊前往 【數(shù)據(jù)分析賽·賽題說(shuō)明】 參賽者須根據(jù)給定的三個(gè)方向“交通流量預(yù)測(cè)”、“水質(zhì)高光譜污染物分析”和“貨柜車(chē)到港預(yù)測(cè)分析”，提交整體解決方案和數(shù)據(jù)分析模型算法。 分析賽賽題必須使用華為云ModelArts平臺(tái)進(jìn)行作品開(kāi)發(fā)和驗(yàn)證。來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 領(lǐng)取/購(gòu)買(mǎi)優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購(gòu)買(mǎi)學(xué)習(xí)卡常見(jiàn)問(wèn)題 領(lǐng)取/購(gòu)買(mǎi)優(yōu)學(xué)院學(xué)習(xí)購(gòu)買(mǎi)學(xué)習(xí)卡常見(jiàn)問(wèn)題 時(shí)間：2021-04-08 11:37:24 云市場(chǎng) 嚴(yán)選商城 行業(yè)解決方案 教育 使用指南 商品鏈接：優(yōu)學(xué)院平臺(tái)；服務(wù)商：北京文華在線教育科技股份有限公司 雖然購(gòu)買(mǎi)學(xué)習(xí)卡的操作比較簡(jiǎn)單，但是同來(lái)自：云商店![]()
物聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)入門(mén) 課程學(xué)習(xí)，動(dòng)手實(shí)驗(yàn)，技能認(rèn)證，全面掌握物聯(lián)網(wǎng)前沿技術(shù) 物聯(lián)網(wǎng)知識(shí)圖譜 在線課程 01 初學(xué)入門(mén)課程、開(kāi)發(fā)者課程、合作伙伴課程 初學(xué)入門(mén)課程、開(kāi)發(fā)者課程、合作伙伴課程 動(dòng)手實(shí)驗(yàn) 02 精心設(shè)計(jì)云上實(shí)驗(yàn)，深度體驗(yàn)云服務(wù) 精心設(shè)計(jì)云上實(shí)驗(yàn)，深度體驗(yàn)云服務(wù) 初學(xué)入門(mén) 初學(xué)入門(mén)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
云安全 學(xué)習(xí)入門(mén) 學(xué)課程、做實(shí)驗(yàn)、考認(rèn)證，云安全知識(shí)一手掌握 云安全產(chǎn)品 云安全知識(shí)圖譜 在線課程 01 初學(xué)者入門(mén)課程、開(kāi)發(fā)者進(jìn)階課程、合作伙伴賦能課程 初學(xué)者入門(mén)課程、開(kāi)發(fā)者進(jìn)階課程、合作伙伴賦能課程 動(dòng)手實(shí)驗(yàn) 02 動(dòng)手實(shí)驗(yàn)提供初級(jí)、中級(jí)在線實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí) 動(dòng)手實(shí)驗(yàn)提供初級(jí)、中級(jí)在線實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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物聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)入門(mén) 課程學(xué)習(xí)，動(dòng)手實(shí)驗(yàn)，技能認(rèn)證，全面掌握物聯(lián)網(wǎng)前沿技術(shù) 物聯(lián)網(wǎng)知識(shí)圖譜 在線課程 01 初學(xué)入門(mén)課程、開(kāi)發(fā)者課程、合作伙伴課程 初學(xué)入門(mén)課程、開(kāi)發(fā)者課程、合作伙伴課程 動(dòng)手實(shí)驗(yàn) 02 精心設(shè)計(jì)云上實(shí)驗(yàn)，深度體驗(yàn)云服務(wù) 精心設(shè)計(jì)云上實(shí)驗(yàn)，深度體驗(yàn)云服務(wù) 初學(xué)入門(mén) 初學(xué)入門(mén)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
學(xué)習(xí) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 學(xué)習(xí)云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點(diǎn)，企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴(lài)之選。如何快速學(xué)習(xí)和了解GaussDB呢？ 云數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB，華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關(guān)系型數(shù)來(lái)自：專(zhuān)題
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