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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：百科來自：百科
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。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、掌握神經網絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數據處理的基本方法。 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![]()
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較高算力和能好的。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![]()
LiteOS輕量級AI推理框架LiteAI，從模型轉換、優(yōu)化及執(zhí)行三個方面向開發(fā)者呈現如何在IoT設備上實現AI模型的推理全流程，并結合智能設備AI開發(fā)的案例，展示AI部署全過程。 l 針對IoT設備內存空間小的問題，LiteAI應用了模型量化技術，將模型參數從32比特浮點量化到8比特定點，實現75%模型壓縮；實現更來自：百科![]()
LiteOS輕量級AI推理框架LiteAI，從模型轉換、優(yōu)化及執(zhí)行三個方面向開發(fā)者呈現如何在IoT設備上實現AI模型的推理全流程，并結合智能設備AI開發(fā)的案例，展示AI部署全過程。 l 針對IoT設備內存空間小的問題，LiteAI應用了模型量化技術，將模型參數從32比特浮點量化到8比特定點，實現75%模型壓縮；實現更來自：百科![]()
ModelArts模型訓練 ModelArts模型訓練簡介 ModelArts模型訓練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數據進行探索分析，從中發(fā)現因果關系、內部聯(lián)系和業(yè)務規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結果通常是一個或多個機器學習或深度學習模型，模型可以應用到新的數據中，得到預測、評價等結果。來自：專題![]()
優(yōu)好的離線模型。離線模型生成器主要用來生成可以高效執(zhí)行在昇騰AI處理器上的離線模型。 離線模型生成器的工作原理如上圖所示，在接收到原始模型后，對卷積神經網絡模型進行模型解析、量化、編譯和序列化四個步驟： 1、解析 在解析過程中，離線模型生成器支持不同框架下的原始網絡模型解析，提煉來自：百科![]()
華為云計算 云知識 邏輯模型和物理模型的對比 邏輯模型和物理模型的對比 時間：2021-06-02 14:37:26 數據庫 邏輯模型與物理模型的對比如下： 名稱定義：邏輯模型取名按照業(yè)務規(guī)則和現實世界對象的命名規(guī)范來取名；物理模型需要考慮到數據庫產品限制，比如不能出現非法字符，不能使用數據庫關鍵詞，不能超長等約束；![]()
如何做好IoT數據分析 資產模型 資產模型是IoT數據分析服務充分理解物聯(lián)網數據的基礎。構建資產模型，就是構建物與物，物與空間，物與人等復雜關系，將物聯(lián)網數據置于模型的上下文中去理解。資產模型就是物理世界的資產在數字世界中的映射，兩邊的數據準實時同步，實現數字孿生。IoT數據分析服務基于資產模型抽象，來自：百科![]()
T數據分析服務與資產模型深度整合，以DigitalTwins資產模型為中心驅動數據分析，開發(fā)者可以直接使用統(tǒng)一的物聯(lián)網模型數據，大大提升數據分析的效率。通過構建物與物，物與空間，物與人等復雜關系，將物聯(lián)網數據置于模型的“上下文”中去理解；通過“IoT+資產模型”，在數字世界中構建來自：百科![]()
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三、如何做好物聯(lián)網數據分析？ 首先，構建資產模型是充分“理解”物聯(lián)網數據的基礎。 通過構建物與物，物與空間，物與人等復雜關系，將物聯(lián)網數據置于模型的“上下文”中去理解。通過“IoT+資產模型”，在數字世界中構建與物理世界準實時同步的數字孿生?；?span style='color:#C7000B'>模型抽象，為數據分析提供面向業(yè)務的接口封裝來自：百科
