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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(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(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(yīng)用場景，著重介紹雙向深度學習理論、算法和應(yīng)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(chǔ)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(luò)基礎(chǔ)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(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
云知識 測霧，抓拋灑，高速有AI更安全 測霧，抓拋灑，高速有AI更安全 時間：2021-02-20 16:03:42 云計算 華為好望商城 華為HoloSens機器視覺聯(lián)合上海前端科技有限公司，高效助力智慧交通，測霧，抓拋灑，讓高速有AI更安全！ 拋灑物檢測算法：實時檢測車道通信情來自：云商店![]()
圖3運營商大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)具有大數(shù)據(jù)的相關(guān)特征，數(shù)據(jù)體量巨大，例如，全球衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)量達到PB級。數(shù)據(jù)種類多，有結(jié)構(gòu)化的遙感影像柵格數(shù)據(jù)、矢量數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化的空間位置數(shù)據(jù)、三維建模數(shù)據(jù)；在大體量的地理大數(shù)據(jù)中，通過高效的挖掘工具或者挖掘方法實現(xiàn)價值提煉，是用戶非常關(guān)注的話題。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(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行構(gòu)建的，從2015年開始，學術(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 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(jié)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(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
L/ 數(shù)據(jù)可視化DLV 地理大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)分析 地理大數(shù)據(jù)具有大數(shù)據(jù)的相關(guān)特征，數(shù)據(jù)體量巨大，例如全球衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)量達到PB級；數(shù)據(jù)種類多，有結(jié)構(gòu)化的遙感影像柵格數(shù)據(jù)、矢量數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化的空間位置數(shù)據(jù)、三維建模數(shù)據(jù)；在大體量的地理大數(shù)據(jù)中，通過高效的挖掘工具或者挖掘方法實現(xiàn)價值提煉，是用戶非常關(guān)注的話題來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學習：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![]()
、自動機器學習等領(lǐng)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(luò)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(luò)。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為網(wǎng)絡(luò)AI學習賽2021-硬盤異常檢測 華為網(wǎng)絡(luò)AI學習賽2021-硬盤異常檢測 時間：2021-01-05 11:41:15 華為網(wǎng)絡(luò)AI學習賽2021-硬盤異常檢測基于網(wǎng)絡(luò)人工智能(NAIE)訓練平臺的硬盤異常預(yù)測程序，通過機器學習構(gòu)建硬盤故障預(yù)測模型，對數(shù)據(jù)來自：百科![]()
華為網(wǎng)絡(luò)AI學習賽2021-KPI異常檢測 華為網(wǎng)絡(luò)AI學習賽2021-KPI異常檢測 時間：2021-01-05 11:40:25 華為網(wǎng)絡(luò)AI學習賽2021-KPI異常檢測提供某運營商的KPI真實數(shù)據(jù)，參賽選手需要根據(jù)歷史40天異常標簽數(shù)據(jù)（訓練數(shù)據(jù)集），訓練模型并檢測后續(xù)17天內(nèi)各KPI（測試數(shù)據(jù)集）中的異常。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為網(wǎng)絡(luò)AI學習賽2021日志異常檢測 華為網(wǎng)絡(luò)AI學習賽2021日志異常檢測 時間：2021-01-05 11:45:27 華為網(wǎng)絡(luò)AI學習賽2021-日志異常檢測：大規(guī)模通信設(shè)備在運行中會產(chǎn)生海量日志，日志記錄了設(shè)備的運行狀態(tài)，通過收集并分析日志，可以發(fā)現(xiàn)來自：百科![]()
02:18 網(wǎng)站安全檢測 域名認證的操作流程 網(wǎng)站安全檢測 創(chuàng)建網(wǎng)站掃描任務(wù) 02:27 網(wǎng)站安全檢測 創(chuàng)建網(wǎng)站掃描任務(wù) 網(wǎng)站安全檢測 主機掃描的操作流程 04:54 網(wǎng)站安全檢測 主機掃描的操作流程 網(wǎng)站安全檢測 查看漏洞檢測日志 02:07 網(wǎng)站安全檢測 查看漏洞檢測日志 網(wǎng)站安全檢測來自：專題![]()
挑戰(zhàn)8：單維數(shù)據(jù)不精準，路口管理不精細 十字路口的優(yōu)化治理受限于缺少精準的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的單維采集方式存在諸多限制，如單向視頻容易被大車遮擋，夜間低照度、雨雪霧霾天氣數(shù)據(jù)準確度不高；傳統(tǒng)的環(huán)形線圈極易損壞，在線率低；浮動車數(shù)據(jù)采樣率低，數(shù)據(jù)顆粒度大；雷達對低速目標不敏感，易產(chǎn)生斷點，重復計數(shù)。因此，來自：云商店![]()
漏洞掃描服務(wù)是針對網(wǎng)站進行漏洞掃描的一種安全檢測服務(wù)，目前提供通用漏洞檢測、漏洞生命周期管理、自定義掃描多項服務(wù)。用戶新建任務(wù)后，即可人工觸發(fā)掃描任務(wù)，檢測出網(wǎng)站的漏洞并給出漏洞修復建議。 漏洞掃描服務(wù)是針對網(wǎng)站進行漏洞掃描的一種安全檢測服務(wù)，目前提供通用漏洞檢測、漏洞生命周期管理、自定義掃描來自：專題![]()
換、數(shù)據(jù)構(gòu)建進行數(shù)理邏輯推算，輸出結(jié)果，深度挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律和背后趨勢，更好實現(xiàn)智能決策 盤古CV大模型功能介紹 基礎(chǔ)模型 支持圖像分類、物體檢測、姿態(tài)估計等近10種微調(diào)任務(wù)，覆蓋大部分視覺感知場景。 萬物檢測 可根據(jù)提示對圖片中的目標進行檢測，解決場景碎片化問題，無需提供訓練數(shù)據(jù)。來自：專題![]()
作。 醫(yī)療智能體 將深度學習算法及藥物分析服務(wù)融入藥物研發(fā)過程，讓藥企能更快速高效地完成藥物研發(fā)，節(jié)約研發(fā)成本。 醫(yī)療影像：提供醫(yī)療影像大數(shù)據(jù)的智能標注、難例篩選和自動學習服務(wù)，使用AI輔助診斷，完成病例分析、病灶篩查、靶區(qū)勾勒、三維重建等，全面支撐科研機構(gòu)及醫(yī)院影像研發(fā)。同時針對新來自：百科
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