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- 基因分析 深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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來自：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)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科
- 基因分析 深度學(xué)習(xí) 相關(guān)內(nèi)容
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來自：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。來自：百科
- 基因分析 深度學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
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類的水平。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![]()
華為云計(jì)算 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![]()
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)算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來自：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)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)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(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來自：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)練過程。 課程目標(biāo) 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)來自：百科![]()
來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) FPGA基因測(cè)序加速服務(wù)的優(yōu)勢(shì) FPGA基因測(cè)序加速服務(wù)的優(yōu)勢(shì) 時(shí)間：2020-09-22 17:00:37 FPGA基因測(cè)序加速為企業(yè)提供海量基因組數(shù)據(jù)分析所需要的計(jì)算加速服務(wù)，大幅度提升計(jì)算性能，同時(shí)保證測(cè)序精準(zhǔn)度，助力精準(zhǔn)醫(yī)療、藥物研發(fā)、分子育種等領(lǐng)域解決性能瓶頸。來自：百科![]()
服務(wù)可快速搭建高擴(kuò)展性、低成本、高可用的基因測(cè)序平臺(tái)。 立即購買 管理控制臺(tái) 存儲(chǔ)產(chǎn)品基因測(cè)序應(yīng)用場(chǎng)景 場(chǎng)景介紹 提供高并發(fā)、高可靠、低時(shí)延、低成本的海量存儲(chǔ)系統(tǒng)。結(jié)合華為云計(jì)算服務(wù)可快速搭建高擴(kuò)展性、低成本、高可用的基因測(cè)序平臺(tái) 優(yōu)勢(shì) 高擴(kuò)展性 提供單桶EB級(jí)存儲(chǔ)能力，滿足基因測(cè)序海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)訴求來自：專題![]()
大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)與微認(rèn)證 通過系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí)，加上對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動(dòng)手實(shí)驗(yàn)環(huán)境提供，一站式在線學(xué)練考，零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù)，考取權(quán)威證書。 大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)課程與認(rèn)證 課程結(jié)合實(shí)踐，借助配套的實(shí)驗(yàn)環(huán)境，一站式學(xué)練考，輕松Get新知識(shí) 隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的發(fā)展，來自：專題![]()
大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)與微認(rèn)證 通過系列大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的在線課程學(xué)習(xí)，加上對(duì)大數(shù)據(jù)應(yīng)用學(xué)習(xí)的在線動(dòng)手實(shí)驗(yàn)環(huán)境提供，一站式在線學(xué)練考，零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)前沿技術(shù)，考取權(quán)威證書。 大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)課程與認(rèn)證 課程結(jié)合實(shí)踐，借助配套的實(shí)驗(yàn)環(huán)境，一站式學(xué)練考，輕松Get新知識(shí) 【初級(jí)】球星薪酬決定性因素分析來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) FPGA基因測(cè)序加速服務(wù)介紹 FPGA基因測(cè)序加速服務(wù)介紹 時(shí)間：2020-09-22 16:57:16 FPGA基因測(cè)序加速為企業(yè)提供海量基因組數(shù)據(jù)分析所需要的計(jì)算加速服務(wù)，大幅度提升計(jì)算性能，同時(shí)保證測(cè)序精準(zhǔn)度，助力精準(zhǔn)醫(yī)療、藥物研發(fā)、分子育種等領(lǐng)域解決性能瓶頸。來自：百科![]()
費(fèi)，幫助基因測(cè)序分析用戶節(jié)省成本。 基因容器提供流程引擎以及自動(dòng)化擴(kuò)縮容、自動(dòng)化執(zhí)行的能力，答復(fù)降低用戶運(yùn)維成本。 基因容器除了提供Cromwell、SGE、PBS、Slurm等流程和調(diào)度引擎外，也支持大數(shù)據(jù)引擎，方便用戶進(jìn)行基因數(shù)據(jù)的挖掘，提供高附加值業(yè)務(wù)。 第三代基因測(cè)序的頭來自：百科![]()
，大數(shù)據(jù)等領(lǐng)先技術(shù)加速計(jì)算過程。 支持十億節(jié)點(diǎn)、百億邊的超大規(guī)模圖數(shù)據(jù)庫查詢，提供適用于基因和生物網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的圖深度學(xué)習(xí)算法。 擁有基于基因組數(shù)據(jù)自動(dòng)深度學(xué)習(xí)的技術(shù)框架AutoGenome，深度融合人工智能技術(shù)，產(chǎn)生更加便捷、快速、準(zhǔn)確、可解釋的醫(yī)療智能模型，加速醫(yī)療大健康行業(yè)的研究工作。來自：百科![]()
Health）平臺(tái)是基于華為云AI和大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)勢(shì)，為基因組分析、藥物研發(fā)和醫(yī)療影像三個(gè)領(lǐng)域提供的專業(yè)AI研發(fā)平臺(tái)。平臺(tái)提供大量相關(guān)模型、算法及數(shù)據(jù)資源，是一站式的醫(yī)療研發(fā)平臺(tái)。 醫(yī)療智能體 提供以下子服務(wù)： 基因組分析：提供高性能、高可靠性、高性價(jià)比的基因測(cè)序計(jì)算、存儲(chǔ)、分析和AI能力支持，讓科研過程標(biāo)準(zhǔn)化、可執(zhí)行。來自：百科![]()
每個(gè)獨(dú)立的處理任務(wù)都配有專用的芯片部分，能在不受其它邏輯塊的影響下自主運(yùn)作。 FPGA實(shí)例應(yīng)用場(chǎng)景包含基因計(jì)算、金融分析、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)、加解密等，例如FPGA針對(duì)特定算法，如快速傅里葉變換，基因序列比對(duì)算法(Smith-Waterman)，實(shí)現(xiàn)快速計(jì)算，納秒級(jí)延時(shí)，提升計(jì)算性能。 FPGA加速云服務(wù)器技術(shù)規(guī)格特點(diǎn)如下：來自：百科![]()
低時(shí)延場(chǎng)景 深度學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)算資源，其中訓(xùn)練過程需要處理海量的數(shù)據(jù)，推理過程則希望極低的時(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中，F(xiàn)PGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗和低時(shí)延等優(yōu)勢(shì)，可針對(duì)不同算法動(dòng)態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路，滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計(jì)算和低來自：百科![]()
華為云容器服務(wù)提供了具備行業(yè)特征的容器化工具、平臺(tái)和解決方案。 基因容器（GeneContainer Service，簡(jiǎn)稱GCS）提供云端基因測(cè)序解決方案，支持DNA、RNA、液態(tài)活檢等主流生物基因測(cè)序場(chǎng)景。基因容器基于輕量級(jí)容器技術(shù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)算法，優(yōu)化官方標(biāo)準(zhǔn)算法，為您提供靈活可定制的測(cè)序流程、秒極可伸縮的高可靠資源。來自：百科
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