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- 深度學(xué)習(xí) 時間序列建模 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時間：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，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)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科
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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) 時間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢由前饋學(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)用場景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科來自：百科
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華為云計算 云知識 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) 時間：2020-12-15 15:23:12 深度學(xué)習(xí)是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法。目前，在圖像、語音識別、自然語言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等許多技術(shù)領(lǐng)域中，深度學(xué)習(xí)獲得了廣泛的應(yīng)用，并且在某些問來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 基于深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)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(guān)內(nèi)容與應(yīng)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(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 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(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(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)模型都是需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機(jī)這一真實場景開發(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融合的場景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
、自動機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 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)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(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)來自：百科![]()
照頁面指引在線進(jìn)行微認(rèn)證的購買、學(xué)習(xí)、實驗、考試及證書獲取。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認(rèn)證，盡在華為云學(xué)院 3分鐘了解華為云微認(rèn)證 華為云微認(rèn)證，一站式在線學(xué)習(xí)、實驗、考試、認(rèn)證，快速獲得場景化的技能提升，助你輕松玩轉(zhuǎn)前沿科技。 立即學(xué)習(xí) 最新文章 2022第二屆華為大學(xué)生電力電子創(chuàng)新大賽來自：百科![]()
華為云計算 云知識 實景三維建模場景介紹 實景三維建模場景介紹 時間：2021-06-03 18:44:30 華為云實景三維建模提供高性能計算解決方案場景介紹： 衛(wèi)星測繪 使用高精度測繪科研衛(wèi)星，搭配長焦距，大口徑，無畸變的相機(jī)，集成高級和穩(wěn)定性光學(xué)系統(tǒng)等技術(shù)，執(zhí)行對地測繪任務(wù)。來自：百科![]()
遷移實施的關(guān)鍵指標(biāo): 業(yè)務(wù)中斷時間 下圖主要從離線遷移和在線遷移的對比上相對形象的做了遷移過程中，業(yè)務(wù)流程及業(yè)務(wù)停機(jī)時間的展示。 停機(jī)時間 = 最后一次數(shù)據(jù)增量同步時間 + 業(yè)務(wù)切換時間 業(yè)務(wù)切換：選在業(yè)務(wù)量最低時進(jìn)行，最大幅度降低業(yè)務(wù)切換對用戶感受的影響 學(xué)習(xí)了解更多可前往查看云學(xué)院《云遷移基礎(chǔ)》課程。來自：百科![]()
選擇多個分類模型并基于動態(tài)圖算法進(jìn)行融合，來提升預(yù)測性能 時間序列預(yù)測 利用過去數(shù)據(jù)預(yù)測未來趨勢；可基于時間維度進(jìn)行自動任務(wù)理解和輔助特征工程，來提升時間序列類任務(wù)的精度 異常檢測 用于預(yù)測數(shù)據(jù)集中的異常數(shù)據(jù)點(diǎn)；可通過學(xué)習(xí)正常數(shù)據(jù)的特征分布規(guī)律來建立基準(zhǔn)模型，可融合多個基準(zhǔn)模型提升預(yù)測精度并減少誤報和漏報的情況來自：專題![]()
域名備案需要多長時間 域名備案審核包括華為云初審時長和管局審核時長 1、華為云初審： 您提交系統(tǒng)信息后，華為云會在1-2個工作日內(nèi)為您初步審核，初審?fù)ㄟ^后整理備案信息和材料提交管局審核。 · 提交管局后，系統(tǒng)注冊的聯(lián)系方式將收到短信、郵件通知。 2、管局審核： 各地管局審核時間不同，一般來自：專題![]()
生產(chǎn)物料預(yù)估 基于歷史物料數(shù)據(jù)，對生產(chǎn)所需物料進(jìn)行準(zhǔn)確分析預(yù)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(jié)合華為供應(yīng)鏈深度優(yōu)化 一鍵式發(fā)布 機(jī)器學(xué)習(xí)、推理平臺預(yù)集成，算法模型可以一鍵式發(fā)布應(yīng)用，降低二次開發(fā)工作 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化來自：百科![]()
失， GaussDB 獲取時間是什么？ 幫助文檔 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB時間/日期類型 時間/日期類型 GaussDB支持的日期/時間類型請參見表1。該類型的操作符和內(nèi)置函數(shù)請參見時間和日期處理函數(shù)和操作符。 說明：如果其他的數(shù)據(jù)庫時間格式和GaussDB的時間格式不一致，可通過修改來自：專題![]()
華為云計算 云知識 使用建模軟件進(jìn)行物理化 使用建模軟件進(jìn)行物理化 時間：2021-06-02 14:53:49 數(shù)據(jù)庫 使用建模軟件來進(jìn)行邏輯建模和物理建模，有如下的優(yōu)點(diǎn)： 功能強(qiáng)大而豐富； 正向生成DDL，反向解析； 在邏輯模型和物理模型中自由切換使用視圖； 全面滿足建模中的各種需求，高效進(jìn)行建模。來自：百科![]()
手寫體數(shù)字的實 驗，加深地對深度學(xué)習(xí)建模流程的理解與熟悉度。 目標(biāo)學(xué)員 需要掌握人工智能技術(shù)，希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力，希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后，您將能夠：描述深度學(xué)習(xí)框架是什么；列舉主流深度學(xué)習(xí)框架有哪些；了解Pytorch來自：百科![]()
頻率來完成多個算子的執(zhí)行，提升性能，而且降低對硬件資源的需求。 4、序列化 編譯后產(chǎn)生的離線模型存放于內(nèi)存中，還需要進(jìn)行序列化。序列化過程中主要提供簽名功能給模型文件，對離線模型進(jìn)行進(jìn)一步封裝和完整性保護(hù)。序列化完成后可以將離線模型從內(nèi)存輸出到外部文件中以供異地的昇騰AI芯片調(diào)用和執(zhí)行。來自：百科
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