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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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從MindSpore手寫數字識別學習深度學習 從MindSpore手寫數字識別學習深度學習 時間：2020-11-23 16:08:48 深度學習作為機器學習分支之一，應用日益廣泛。語音識別、自動 機器翻譯 、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺，深度學習已經滲入到我們生活中的每個來自：百科![]()
第7章 有監(jiān)督學習-決策樹 第8章 有監(jiān)督學習-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學習-Bagging 第10章 有監(jiān)督學習-隨機森林 第11章 有監(jiān)督學習-Boosting 第12章 有監(jiān)督學習-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學習-GBDT 第14章 有監(jiān)督學習-Xgboost 第15章來自：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據集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 現在大多數的AI模型，尤其是計算視覺領域的AI模型，都是通過深度神經網絡來進行構建的，從2015年開始，學術界已經開始注意到現有的神經網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)，融合了物聯網與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 物聯網平臺來自：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)；深度神經網絡的基本單元組成和產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、了解深度神經網絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經網絡來自：百科![]()
華為云計算 云知識 科技融合金融深度，創(chuàng)新成果加速落地|華為云Web3與伙伴共創(chuàng)價值 科技融合金融深度，創(chuàng)新成果加速落地|華為云Web3與伙伴共創(chuàng)價值 時間：2024-05-14 15:43:10 在技術領域，創(chuàng)新是引人注目的產物。華為云Web3節(jié)點引擎服務NES（以下簡稱：華為來自：百科![]()
部長汪維敏發(fā)表“賦能金融核心，激發(fā)云上創(chuàng)新”主題演講，分享了華為云支持金融核心業(yè)務上云和現代化演進的最新進展，并詳細介紹了華為云金融PaaS推出的多項關鍵新特性及重磅升級，賦能金融核心，加速向分布式金融新核心演進。 華為云PaaS服務產品部副部長汪維敏 會上，汪維敏提到，從傳統集來自：百科![]()
日志管理和分析：Elastic Stack提供了強大的日志管理和分析功能，可以幫助企業(yè)收集、存儲和分析大量的日志數據。通過Elasticsearch的深度搜索和數據分析能力，企業(yè)可以快速檢索和分析日志數據，從中獲取有價值的信息和洞察，幫助企業(yè)解決問題、優(yōu)化系統和提升業(yè)務效率。2. 數據可視化 和報表：Kibana作為Elastic來自：專題![]()
云知識 華為金融行業(yè)云解決方案 華為金融行業(yè)云解決方案 時間：2020-12-10 14:40:07 隨著金融業(yè)務不斷深入發(fā)展，金融從業(yè)人員的辦公電子化程度、信息化程度越來越高，金融行業(yè)向互聯網金融的轉型極大提高了工作效率，受到金融機構的青睞。本節(jié)課帶您走進華為華為金融行業(yè)云解決方案！來自：百科![]()
華為云計算 云知識 GaussDB 適用于金融互聯網交易 GaussDB適用于金融互聯網交易 時間：2021-06-16 17:34:19 數據庫 GaussDB適合各中小銀行互聯網類交易系統，比如移動APP類、網站類等，具備兼容業(yè)界主流商業(yè)數據庫生態(tài)、高性能、安全可靠等特點，推薦主備形態(tài)。具有如下2個主要優(yōu)勢：來自：百科![]()
低時延場景 深度學習 機器學習中多層神經網絡需要大量計算資源，其中訓練過程需要處理海量的數據，推理過程則希望極低的時延。同時機器學習算法還在不斷優(yōu)化中，FPGA以其高并行計算、硬件可編程、低功耗和低時延等優(yōu)勢，可針對不同算法動態(tài)編程設計最匹配的硬件電路，滿足機器學習中海量計算和低來自：百科![]()
豐富的經驗和專業(yè)的團隊。通過HiBot軟機器人產品，拓銳科技幫助政府、企事業(yè)單位提高工作效率，降低成本，創(chuàng)新業(yè)務，賦能企業(yè)。 無論是政府、金融、能源、通信、制造、保險、零售、建筑、房地產還是醫(yī)療服務等行業(yè)，拓銳科技都能為企業(yè)提供高價值的產品解決方案、管理與技術咨詢服務以及軟機器人來自：專題![]()
云知識 GaussDB(DWS)可以應用在哪些領域 GaussDB(DWS)可以應用在哪些領域 時間：2021-06-17 11:32:01 數據庫 GaussDB(DWS)可廣泛應用于金融、車聯網、政企、電商、能源、電信等多個領域，2017~2019已連續(xù)三年入選Gartner來自：百科![]()
全合規(guī)的前提下，保障高性能的聯邦SQL分析和聯邦學習，讓跨部門、跨層級數據協同分析“可用不可見”，推動數據要素的可信流通和開發(fā)利用。 TICS 應用場景多，均與我們工作生活密切相關 在金融領域，通過隱私計算技術引入外部數據提高普惠金融、風控管理、精準營銷等效果?？梢跃珳首R別潛在客戶來自：百科
