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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et-5。 LeNet-5由輸入層、卷積層、池化層和全連接層組成。輸入層用于輸入數(shù)據(jù)；卷積層通過卷積運算對輸入進行局部特征提?。怀鼗?span style='color:#C7000B'>層通過下采樣的方式降低特征圖的分辨率，從而降低輸出對位置和形變的敏感度，同時還可降低網(wǎng)絡中的參數(shù)和計算量；全連接層將局部特征通過權值矩陣組裝成完整的來自：百科
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類的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調參、模型選擇的基本方法。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容與應用。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 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![]()
、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡來自：百科![]()
對單個 IAM 用戶授予指定對象的讀權限:配置須知 恢復歸檔或深度歸檔存儲對象:請求消息元素 恢復歸檔存儲或深度歸檔存儲對象:使用場景 獲取桶存量信息:返回結果（InterfaceResult） 獲取桶歸檔對象直讀策略:響應消息元素 復制對象:歸檔或深度歸檔存儲對象 API概覽:對象操作接口 Java來自：百科![]()
operational IFS）。預測包括位勢、濕度、風速、溫度等；水平空間分辨率達到0.25°X0.25°，時間分辨率為1小時，覆蓋13層垂直高度，可以精準地預測細粒度氣象特征。 盤古藥物分子大模型 華為云盤古藥物分子大模型，賦能藥物研發(fā)的全鏈條任務，旨在幫助醫(yī)藥企業(yè)機構顯著提來自：專題![]()
華為云計算 云知識 GaussDB 的存儲抽象層(SAL) GaussDB的存儲抽象層(SAL) 時間：2021-06-16 16:52:38 數(shù)據(jù)庫 存儲抽象層 (SAL)是邏輯層，將數(shù)據(jù)存儲和 SQL 前端、事務、查詢執(zhí)行等進行隔離； 由在 SQL 節(jié)點上執(zhí)行的公共日志模塊和存儲節(jié)點上執(zhí)行的來自：百科![]()
類，聚類，回歸，異常檢測等算法。支持訓練模型的靈活導出，可加載到規(guī)則引擎，實現(xiàn)實時告警 生產(chǎn)物料預估 基于歷史物料數(shù)據(jù)，對生產(chǎn)所需物料進行準確分析預估，降低倉儲周期，提升效率 優(yōu)勢 深度算法優(yōu)化 基于業(yè)界時間序列算法模型，并結合華為供應鏈深度優(yōu)化 一鍵式發(fā)布 機器學習、推理平臺預來自：百科![]()
時間：2020-12-08 15:55:34 歡迎進入《AI專業(yè)學習路徑》課程學習活動，立即報名學習，了解更多的活動規(guī)則。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來以及算力的提升將AI(人工智能)技術推向了第三次高潮，在AI技術火熱的背后仍然要回歸理性，正確的認識AI。 課程簡介 本課程主要介紹人工智能的概來自：百科![]()
效率，可以更及時的發(fā)現(xiàn)火災隱情。 立即購買 煙火監(jiān)測產(chǎn)品 煙霧火焰檢測 煙霧火焰檢測算法適用于室內、園區(qū)等低空場景， 采用自定義深度學習網(wǎng)絡及區(qū)域回歸算法，高效提取煙霧、明火火焰特征； 對低空場景中的煙霧火焰目標進行檢測， 并定位目標在畫面中的位置，進行及時有效的報警。 查看詳情來自：專題![]()
可定制特定垂直領域的語言層模型，可識別更多專有詞匯和行業(yè)術語，進一步提高識別準確率。 語音識別 語音識別服務可以實現(xiàn)1分鐘以內、不超過4MB的音頻到文字的轉換。對于用戶上傳的完整的錄音文件，系統(tǒng)通過處理，生成語音對應文字內容。 ASR優(yōu)勢 效果出眾 使用深度學習技術，語音識別準確率超過95%，在業(yè)界具有一定的技術優(yōu)勢。來自：百科![]()
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3、掌握無監(jiān)督學習包括聚類算法的基礎知識及應用。 4、掌握分類問題，數(shù)據(jù)挖掘等相關知識及應用。 課程大綱 第1章 機器學習概述 第2章 有監(jiān)督學習-線性回歸 第3章 有監(jiān)督學習-邏輯回歸 第4章 有監(jiān)督學習-KNN 第5章 有監(jiān)督學習-樸素貝葉斯 第6章 有監(jiān)督學習-SVM 第7章來自：百科![]()
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