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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(nèi)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![]()
華為云計算 云知識 用戶如何評價云市場商品 用戶如何評價云市場商品 時間：2021-03-19 18:17:56 云市場 用戶指南 本文為您介紹購買了華為云云市場商品之后，如何發(fā)布相關的評價。 1、登錄華為云云市場首頁。 2、單擊“買家中心”。 3、進入我的云市場>已購買的服務頁面。來自：云商店![]()
撐保障。 2) 教師發(fā)展評價系統(tǒng) 對教師的綜合評價采取多種手段相結合，評價方法多樣化，而且將評價結果量化的方法。緊扣《教師專業(yè)標準》，制定科學的評價指標體系，將自評與他評、終結性評價與形成性評價、業(yè)績性評價與發(fā)展性評價、定性與定量評價相結合，保證每個指標都的客觀性、可操作性與科學性。來自：云商店![]()
額和訂單量信息。 評價管理 買家對購買的商品進行評價后，服務商可在“賣家中心>評價管理”進行回復操作。 操作步驟 1、進入賣家中心頁面。 2、單擊左側導航的“交易管理 > 評價管理”，設置查詢條件。 3、選擇要回復的評價，單擊“回復”。 4、在評價詳情頁查看評價內(nèi)容，單擊“回復”。來自：云商店![]()
進行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關系、內(nèi)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(shù)據(jù)中，得到預測、評價等結果。 業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTor來自：百科![]()
華為云計算 云知識 業(yè)務指標監(jiān)控 業(yè)務指標監(jiān)控 時間：2020-11-16 16:09:20 業(yè)務指標監(jiān)控(Business Metric Monitoring，BMM)是對業(yè)務指標數(shù)據(jù)進行質量管理的有效工具，可以靈活的創(chuàng)建業(yè)務指標、 業(yè)務規(guī)則和業(yè)務場景，實時、周期性進行調度，滿足業(yè)務的數(shù)據(jù)質量監(jiān)控需求。來自：百科![]()
云知識 查看云服務監(jiān)控指標 查看云服務監(jiān)控指標 時間：2021-07-01 15:58:42 云監(jiān)控服務 基于云服務自身的服務屬性，已經(jīng)內(nèi)置了詳細全面的監(jiān)控指標。當您在云平臺上開通云服務后，系統(tǒng)會根據(jù)服務類型自動關聯(lián)該服務的監(jiān)控指標，幫助您實時掌握云服務的各項性能指標，精確掌握云服務的運行情況。來自：百科![]()
個機器學習或深度學習模型，模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中，得到預測、評價等結果。 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(shù)據(jù)進行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關系、內(nèi)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來自：專題![]()
云監(jiān)控 服務指標數(shù)據(jù)保留多長時間 云監(jiān)控服務指標數(shù)據(jù)保留多長時間 時間：2021-07-01 16:14:24 指標數(shù)據(jù)分為原始指標數(shù)據(jù)和聚合指標數(shù)據(jù)。 原始指標數(shù)據(jù)是指原始采樣指標數(shù)據(jù)，原始指標數(shù)據(jù)一般保留2天。 聚合指標數(shù)據(jù)是指將原始指標數(shù)據(jù)經(jīng)過聚合處理后的指標數(shù)據(jù)，聚合指標數(shù)據(jù)保來自：百科![]()
華為云計算 云知識 獲取函數(shù)流指標ShowTenantMetric 獲取函數(shù)流指標ShowTenantMetric 時間：2023-08-09 11:53:36 API網(wǎng)關 云服務器 云主機 云計算 彈性伸縮 功能介紹 獲取函數(shù)流指標 調試 您可以在API Explorer中調試該接口，支持自動認證鑒權。API來自：百科![]()
支持教師自評、互評、小組評、領導評等不同的評價方式，靈活設置評價指標，評價結果自動分析匯總、一鍵推送至任課教師。管理員根據(jù)學校要求靈活設置評價時間、評價對象和評價指標。學生通過電腦登錄平臺，根據(jù)要求完成針對老師的教師評價，一鍵提交即可。告別紙質評價回收難、統(tǒng)計難、分析難問題。支持統(tǒng)計結果一鍵發(fā)布至老師。老師通過來自：云商店![]()
華為云計算 云知識 獲取指定函數(shù)流指標ShowWorkFlowMetric 獲取指定函數(shù)流指標ShowWorkFlowMetric 時間：2023-08-10 10:15:22 API網(wǎng)關 云服務器 云主機 云計算 彈性伸縮 功能介紹 獲取指定函數(shù)流指標 調試 您可以在API Exp來自：百科![]()
息系統(tǒng)股份有限公司 “智慧評價”為老師發(fā)展提供多維度的績效評價體系，讓老師評價更加的公平公正，更加智能化，形成教師發(fā)展檔案。 “智慧評價”模塊涵蓋的應用包括：教學考評、教師評價、教師成果、閱卷調查等。 教學考評 學生評價老師，支持靈活設置考評指標，評價結果自動分析匯總，統(tǒng)計完成后來自：云商店
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