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- 基于深度學(xué)習(xí)的橋梁健康診斷 內(nèi)容精選 換一換
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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(dòng)機(jī)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(jī)制來(lái)解釋說(shuō)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(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等其他領(lǐng)域。來(lái)自：百科
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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(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)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(duì)雙向深度學(xué)習(xí)有初步的認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、認(rèn)識(shí)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(lái)的智能世界，數(shù)字化來(lái)自：百科
- 基于深度學(xué)習(xí)的橋梁健康診斷 更多內(nèi)容
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的深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)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(lái)自：百科![]()
更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過(guò)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(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)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(lái)自：百科![]()
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(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) 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![]()
負(fù)載均衡凍結(jié)后，哪些功能會(huì)受影響？ API概覽 支持審計(jì)的關(guān)鍵操作列表 負(fù)載均衡型Service更新出現(xiàn)錯(cuò)誤：Quota exceeded for resources: members_per_pool:排查項(xiàng)二：后端服務(wù)器健康檢查是否有異常 健康檢查介紹:健康檢查時(shí)間窗 健康檢查異常排查（獨(dú)享型）:檢查后端服務(wù)器是否正常來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 刪除健康檢查DeleteHealthmonitor 刪除健康檢查DeleteHealthmonitor 時(shí)間：2023-09-27 15:39:21 API網(wǎng)關(guān) 云計(jì)算 功能介紹 刪除健康檢查。 接口約束 如果該健康檢查綁定的負(fù)載均衡器的provisioning來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟 基于權(quán)重的灰度發(fā)布步驟 時(shí)間：2021-07-01 14:11:38 灰度發(fā)布功能 – 基于權(quán)重的灰度發(fā)布，可根據(jù)需要靈活動(dòng)態(tài)的調(diào)整不同服務(wù)版本的流量比例。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務(wù)，選擇一個(gè)服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布； 步驟2：給選定服務(wù)創(chuàng)建灰度版；來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布步驟 時(shí)間：2021-07-01 11:42:59 基于內(nèi)容的灰度發(fā)布。可根據(jù)請(qǐng)求的內(nèi)容控制其流向的服務(wù)版本（Cookie, Header, OS, Browser）。 步驟1：發(fā)起金絲雀灰度任務(wù)，選擇一個(gè)服務(wù)進(jìn)行灰度發(fā)布；來(lái)自：百科![]()
基于多源數(shù)據(jù)融合，構(gòu)建出長(zhǎng)期的完整的道路健康檔案，通過(guò)指標(biāo)、時(shí)間特征、控制信息和人、車、非機(jī)動(dòng)車的軌跡，從時(shí)間、空間和時(shí)空配給等多種維度量化分析診斷出擁堵成因 降本增效：AI輔助人工發(fā)現(xiàn)道路擁堵成因，降低現(xiàn)場(chǎng)人工勘測(cè)工作量，提升治堵效率 科學(xué)診斷：全息數(shù)據(jù)+AI算法+行業(yè)專家經(jīng)驗(yàn)，來(lái)自：百科![]()
暫時(shí)不支持該字段，統(tǒng)一置為200。 domain_name String 健康檢查時(shí)，發(fā)送的http請(qǐng)求的域名。 僅當(dāng)type為HTTP時(shí)生效。 默認(rèn)為空，表示使用負(fù)載均衡器的vip_address作為http請(qǐng)求的目的地址。 以數(shù)字或字母開(kāi)頭，只能包含數(shù)字、字母、’-’、’.’。 例如：www來(lái)自：百科![]()
Integer 健康檢查的時(shí)間間隔，單位為秒。 最小值：1 最大值：60 timeout 否 Integer 健康檢查的超時(shí)時(shí)間，單位為秒。建議該值小于interval的值。 最小值：1 最大值：60 max_retries 否 Integer 最大重試次數(shù)。將終端節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)從“健康”設(shè)置來(lái)自：百科![]()
port Integer 健康檢查的端口。 最小值：1 最大值：65535 interval Integer 健康檢查的時(shí)間間隔，單位為秒。 最小值：1 最大值：60 timeout Integer 健康檢查的超時(shí)時(shí)間，單位為秒。建議該值小于interval的值。 最小值：1 最大值：60來(lái)自：百科![]()
默認(rèn)為空，表示使用后端云服務(wù)器的protocol_port作為健康檢查的檢查端口。 domain_name 否 String 健康檢查時(shí)，發(fā)送的http請(qǐng)求的域名。 僅當(dāng)type為HTTP時(shí)生效。 默認(rèn)為空，表示使用負(fù)載均衡器的vip_address作為http請(qǐng)求的目的地址。 以數(shù)字或字母開(kāi)頭，只能包含數(shù)字、字母、’-’、’來(lái)自：百科![]()
String 健康檢查的協(xié)議。 枚舉值： TCP port 是 Integer 健康檢查的端口。 最小值：1 最大值：65535 interval 是 Integer 健康檢查的時(shí)間間隔，單位為秒。 最小值：1 最大值：60 timeout 是 Integer 健康檢查的超時(shí)時(shí)間，單來(lái)自：百科![]()
否 String 健康檢查時(shí)，發(fā)送的http請(qǐng)求的域名。 僅當(dāng)type為HTTP時(shí)生效。 默認(rèn)為空，表示使用負(fù)載均衡器的vip_address作為http請(qǐng)求的目的地址。 以數(shù)字或字母開(kāi)頭，只能包含數(shù)字、字母、’-’、’.’。 例如：www.test.com 支持的最大字符長(zhǎng)度：100來(lái)自：百科
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