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華為云計算 云知識 AI技術領域課程--深度學習 AI技術領域課程--深度學習 時間：2020-12-15 15:23:12 深度學習是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡為架構，對數(shù)據(jù)進行表征學習的算法。目前，在圖像、語音識別、自然語言處理、強化學習等許多技術領域中，深度學習獲得了廣泛的應用，并且在某些來自：百科大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入雙向對偶系統(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
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將紛繁復雜的知識和想法簡化成一張張清晰的思維導圖，以結構化有序化的方式呈現(xiàn)，提高歸納、學習和記憶的效率，方便展示和講解。基于跨平臺，云存儲的產(chǎn)品優(yōu)勢，打破設備邊界，助你隨時隨地捕捉靈感、激發(fā)創(chuàng)意。- 提供豐富的布局、樣式、主題及配色方案，創(chuàng)作高顏值思維導圖從未如此簡單。- 導圖社區(qū)擁有數(shù)萬幅原創(chuàng)思維導圖作品，涵來自：其他![]()
教育，工業(yè)控制和平面設計的綜合辦公繪圖軟件，包含260多個細分繪圖類型，如流程圖、思維導圖、組織架構圖、網(wǎng)絡拓撲圖、項目管理圖、信息技術圖、電路圖、消防疏散圖、科學插畫等等，以及數(shù)千個模板，26000多個矢量符號素材，幫助用戶簡單創(chuàng)意，高效制圖。軟件兼容Windows、Mac和L來自：其他![]()
網(wǎng)絡人工智能高校訓練營-中山大學&網(wǎng)絡人工智能聯(lián)合出品 時間：2021-04-27 15:59:32 內(nèi)容簡介： 將介紹人工智能基本知識體系，機器學習、深度學習、強化學習基礎與實踐。時空預測問題的AutoML求解— Hands on Vega：基于AIOPS平臺，利用AutoDL技術開發(fā)硬盤異常檢測模來自：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![]()
同形態(tài)的手寫數(shù)字圖片訓練集，分為訓練集和測試集。訓練集涵蓋6萬張手寫數(shù)字圖片，測試級涵蓋1萬張手寫數(shù)字圖片。每一張圖片皆為經(jīng)過尺寸標準化的黑白圖像，是28*28像素，像素值為0或者1的二值化圖像。MNIST數(shù)據(jù)集的原始圖像是黑白的，但在實際訓練中使用數(shù)據(jù)增強后的圖片能夠獲得更好的訓練效果。來自：百科![]()
基于進化的方法 第5章 基于強化學習的方法 第6章 one-shot架構搜索 第7章 在計算視覺領域的廣泛應用 第8章 華為在神經(jīng)網(wǎng)絡架構搜索領域的進展 第9章 開放性問題和未來方向 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅動，一切皆服務。來自：百科![]()
試用階段，歡迎大家前來體驗！ Step 2 本次我們選擇“E2E場景測試設計模板”?？焖賱?chuàng)建一張測試思維導圖，并在“背景”節(jié)點下填寫需求背景，深入了解需求背景。 然后借助思維導圖進行發(fā)散，在“測試分析”節(jié)點下分析出涉及此需求的測試因子（因子是測試設計中的考慮因素，也是對測試結果需要驗證的影響因素）。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開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
、學科的課程。 知識梳理 系統(tǒng)梳理學科知識導圖，構建學生知識點掌握情況，幫助學生更好的鞏固和學習。 進入學習中心后，點擊“知識梳理”欄目，查看知識導圖和學科測試卷即可對所學知識內(nèi)容進行整體的梳理和在線測評。 1、知識導圖：以知識思維導圖的方式幫助學生梳理、強化各學科所學知識內(nèi)容，有針對性的進行查漏補缺。來自：云商店![]()
石墨文檔 支持文檔、表格、演示幻燈片、文檔專業(yè)版、思維導圖、白板、表單的“辦公七件套”產(chǎn)品，以及協(xié)作空間、組織架構管理等配套支撐產(chǎn)品。石墨文檔商品可基于鯤鵬鯤鵬云服務器進行部署。 支持文檔、表格、演示幻燈片、文檔專業(yè)版、思維導圖、白板、表單的“辦公七件套”產(chǎn)品，以及協(xié)作空間、組織來自：專題![]()
Vlookup了，一對多數(shù)據(jù)查詢，F(xiàn)ILTER 函數(shù)才是最正確的選擇。 再給大家介紹一下石墨的功能： 1. 產(chǎn)品功能 全站私有部署包含辦公套件（文檔、表格、表單、幻燈片、思維導圖、白板）及工作臺/我的桌面/快速訪問/企業(yè)管理等空間。各組件具有多人協(xié)作編輯、歷史查看、版本保存等通用特色功能，也具有各組件獨特的功能，來自：云商店![]()
（Actor）同時執(zhí)行更多的策略，縮短模擬時間。而憑借競享實例的強勁性能（全系C類型）該引擎訓練一天相當于人類玩家打10萬年。 圖1 人工智能應用架構圖 Learner：學習集群，一般是多個GPU顯卡組成訓練集群 Actor：采用競享實例提供CPU，每個線程作為一個AI玩家，用于測試策略的執(zhí)行效果來自：專題![]()
6、支持關聯(lián)代碼分支 思維導圖規(guī)劃 需求管理CodeArts Req針對敏捷Scrum項目需求進行統(tǒng)一規(guī)劃，以思維導圖的形式對規(guī)劃進行逐層分解（“Epic > Feature > Story > Task”），確保組織戰(zhàn)略規(guī)劃落地： 1、支持創(chuàng)建多個思維導圖 2、思維導圖支持快速拆解子需求來自：專題![]()
，機載數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)等空管數(shù)據(jù)融合，有效支撐空管業(yè)務。 空管數(shù)據(jù)智能化，輔助業(yè)務決策 利用空管大數(shù)據(jù)融合，基于深度學習、強化學習等方法，面向智能化沖突管理、智能化空中交通流量管理、智能化規(guī)劃管理、智能化進離場排序、智能化機場運行等場景，輔助業(yè)務決策。 數(shù)據(jù)創(chuàng)新應用，打造智慧化空管來自：百科
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