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- 深度學(xué)習(xí) 超分辨分析 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)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí) 超分辨分析 相關(guān)內(nèi)容
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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：百科從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(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)視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺，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
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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(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) 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) 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(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)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(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(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![]()
大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)與微認(rèn)證 通過(guò)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(lái)自：專題![]()
大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)與微認(rèn)證 通過(guò)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(lái)自：專題![]()
ModelArts訓(xùn)練之超參搜索 ModelArts訓(xùn)練之超參搜索 ModelArts訓(xùn)練中新增了超參搜索功能，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。ModelArts支持的超參搜索功能，在無(wú)需算法工程師介入的情況下，即可自動(dòng)進(jìn)行超參的調(diào)優(yōu)，在速度和精度上超過(guò)人工調(diào)優(yōu)。來(lái)自：專題![]()
全球首個(gè)精度超過(guò)傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)方法的AI預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)速度提升10000倍 了解詳情 盤古NLP大模型 業(yè)界首個(gè)超千億參數(shù)的中文預(yù)訓(xùn)練大模型，利用大數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練、對(duì)多源豐富知識(shí)相結(jié)合，并通過(guò)持續(xù)學(xué)習(xí)吸收海量文本數(shù)據(jù)，不斷提升模型的效果。 了解詳情 盤古CV大模型 基于海量圖像、視頻數(shù)據(jù)和盤古獨(dú)特來(lái)自：專題![]()
務(wù)器開展回應(yīng)解決，針對(duì)沒有權(quán)限以內(nèi)的對(duì)數(shù)據(jù)文件分析后進(jìn)到到標(biāo)準(zhǔn)檢驗(yàn)一部分。 2.標(biāo)準(zhǔn)檢驗(yàn) 每一種 WAF 產(chǎn)品常有自身與眾不同的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)管理體系，分析后的數(shù)據(jù)文件會(huì)進(jìn)到到檢驗(yàn)管理體系中開展標(biāo)準(zhǔn)配對(duì)，查驗(yàn)該數(shù)據(jù)信息請(qǐng)求是不是合乎標(biāo)準(zhǔn)，分辨出故意攻擊性行為。 3.解決控制模塊 對(duì)于不一樣來(lái)自：百科![]()
0%~50% 極速轉(zhuǎn)碼 全球化region部署，柔性擴(kuò)容，支持并行轉(zhuǎn)碼加速，滿足緊急發(fā)布需求 智享超清 提業(yè)界領(lǐng)先的視頻AI處理算法，視頻超高清體驗(yàn)一直在線 視頻AI 基于深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和海量數(shù)據(jù)，提供AI服務(wù)，提高效率 媒體處理 功能 媒體處理 MPC旨在提供經(jīng)濟(jì)、高效來(lái)自：專題![]()
轉(zhuǎn)碼模板：預(yù)置模板、智能模板、自定義模板滿足多樣化轉(zhuǎn)碼需求 媒體處理智享超清功能，讓存量片源節(jié)目超高清化，老片質(zhì)量高清化，提供更加清晰、順滑的AiMax觀看體驗(yàn)。 視頻超分SR（4K）：對(duì)于720P~2K的影片，利用AI智能超分辨率技術(shù)，生成高品質(zhì)4K影片 視頻倍幀F(xiàn)RC：對(duì)于30fps及以來(lái)自：專題![]()
創(chuàng)建。 優(yōu)秀的超算生態(tài)：擁有完善的超算生態(tài)環(huán)境，用戶可以構(gòu)建靈活彈性、高性能、高性價(jià)比的計(jì)算平臺(tái)。大量的HPC應(yīng)用程序和深度學(xué)習(xí)框架已經(jīng)可以運(yùn)行在P1實(shí)例上。 常規(guī)支持軟件列表 P1型云服務(wù)器主要用于計(jì)算加速場(chǎng)景，例如深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理、科學(xué)計(jì)算、分子建模、地震分析等場(chǎng)景。應(yīng)用軟來(lái)自：百科![]()
265編碼格式，您也可以在轉(zhuǎn)碼時(shí)開啟高清低碼功能，在分辨率不變的情況下，碼率下降20%左右，從而降低直播流的分發(fā)成本。 視頻直播 服務(wù)提供預(yù)置轉(zhuǎn)碼和自定義轉(zhuǎn)碼兩種轉(zhuǎn)碼模板。兩種模板均支持開啟高清低碼。 預(yù)置轉(zhuǎn)碼模板：支持選擇視頻畫質(zhì)，視頻畫質(zhì)內(nèi)置了常用的流暢、標(biāo)清、高清和超清四種視頻清晰度的標(biāo)準(zhǔn)模板和高清低碼模板。來(lái)自：專題![]()
放。 優(yōu)秀的超算生態(tài)：擁有完善的超算生態(tài)環(huán)境，用戶可以構(gòu)建靈活彈性、高性能、高性價(jià)比的計(jì)算平臺(tái)。大量的HPC應(yīng)用程序和深度學(xué)習(xí)框架已經(jīng)可以運(yùn)行在P2v實(shí)例上。 常規(guī)軟件支持列表 P2v型云服務(wù)器主要用于計(jì)算加速場(chǎng)景，例如深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理、科學(xué)計(jì)算、分子建模、地震分析等場(chǎng)景。應(yīng)用來(lái)自：百科![]()
。 優(yōu)秀的超算生態(tài)：擁有完善的超算生態(tài)環(huán)境，用戶可以構(gòu)建靈活彈性、高性能、高性價(jià)比的計(jì)算平臺(tái)。大量的HPC應(yīng)用程序和深度學(xué)習(xí)框架已經(jīng)可以運(yùn)行在P2vs實(shí)例上。 常規(guī)軟件支持列表 P2vs型云服務(wù)器主要用于計(jì)算加速場(chǎng)景，例如深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理、科學(xué)計(jì)算、分子建模、地震分析等場(chǎng)景。應(yīng)來(lái)自：百科![]()
發(fā)、極簡(jiǎn)運(yùn)維。 超多連接 單房間最高千路用戶連麥互動(dòng)，自由分組，組間自由互動(dòng)百萬(wàn)人并發(fā)觀看。 極致體驗(yàn) 1080P及以上超高清分辨率，48kHz高音質(zhì)，抗網(wǎng)損抗丟包,AI智能降噪能力。 極智編碼 H.265編解碼40%的碼率節(jié)省，實(shí)時(shí)360P超分720P，720超分1080P。 全網(wǎng)覆蓋來(lái)自：百科
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