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來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)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(shí),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(lèi)型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自:百科
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從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一,應(yīng)用日益廣泛。 語(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué),深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來(lái)自:百科大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)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(shí)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(chǎng)景,著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)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(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí),更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí):IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間:2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣(mài)機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)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(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程;從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自:百科
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)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(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)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(lái)自:百科
藥物研發(fā):提供多個(gè)藥物研發(fā)AI模型、AI算法、藥物知識(shí)圖譜,支撐藥企高效的開(kāi)展藥物研發(fā)工作。 醫(yī)療智能體 將深度學(xué)習(xí)算法及藥物分析服務(wù)融入藥物研發(fā)過(guò)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(biāo)注、難例篩選和自動(dòng)學(xué)習(xí)服務(wù),使用AI輔助診斷,完成病例分析、病來(lái)自:百科
度氣象特征。 盤(pán)古藥物分子大模型 華為云盤(pán)古藥物分子大模型,賦能藥物研發(fā)的全鏈條任務(wù),旨在幫助醫(yī)藥企業(yè)機(jī)構(gòu)顯著提升藥物研發(fā)的效率。囊括了大規(guī)模藥物虛擬篩選、分子動(dòng)力學(xué)模擬等傳統(tǒng)CADD藥物研發(fā)軟件,基于AIDD的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、分子屬性預(yù)測(cè)等服務(wù)。助力新靶標(biāo)藥物的發(fā)現(xiàn),讓醫(yī)藥公司搭乘AI輔助藥物研發(fā)的“快車(chē)”。來(lái)自:專(zhuān)題
支持中文普通話,含帶方言口音的普通話識(shí)別。 語(yǔ)音合成 語(yǔ)音合成將用戶輸入的文字合成為音頻。通過(guò)音色選擇、自定義音量、語(yǔ)速,為企業(yè)和個(gè)人提供個(gè)性化的發(fā)音服務(wù)。 TTS 優(yōu)勢(shì) 效果出眾 使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)合成逼真的人聲語(yǔ)音,合成速度快,語(yǔ)音自然流暢。 個(gè)性定制 能夠?qū)?span style='color:#C7000B'>合成后的語(yǔ)音音色、音調(diào)、語(yǔ)速進(jìn)行個(gè)性化的設(shè)置,滿足客戶的定制化需求。來(lái)自:百科
表2語(yǔ)音識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景 語(yǔ)音合成的應(yīng)用場(chǎng)景 語(yǔ)音合成的應(yīng)用場(chǎng)景如表語(yǔ)音合成的應(yīng)用場(chǎng)景所示。 表3語(yǔ)音合成的應(yīng)用場(chǎng)景 實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(xiě)的應(yīng)用場(chǎng)景 實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(xiě)的應(yīng)用場(chǎng)景如表實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(xiě)的應(yīng)用場(chǎng)景所示。 表4實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(xiě)的應(yīng)用場(chǎng)景 定制語(yǔ)音合成的應(yīng)用場(chǎng)景 定制語(yǔ)音合成的應(yīng)用場(chǎng)景如表定制語(yǔ)音合成的應(yīng)用場(chǎng)景所示。來(lái)自:百科
好的可擴(kuò)展性,支持熱詞定制。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 高識(shí)別率:基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),對(duì)特定領(lǐng)域場(chǎng)景的語(yǔ)音識(shí)別進(jìn)行優(yōu)化,識(shí)別率達(dá)到業(yè)界領(lǐng)先。 穩(wěn)定可靠:成功應(yīng)用于各類(lèi)場(chǎng)景,基于華為等企業(yè)客戶的長(zhǎng)期實(shí)踐,經(jīng)受過(guò)復(fù)雜場(chǎng)景考驗(yàn)。 語(yǔ)音合成 語(yǔ)音合成支持多種音色,可調(diào)節(jié)語(yǔ)調(diào),語(yǔ)速,音量。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 多語(yǔ)種來(lái)自:專(zhuān)題
低時(shí)延場(chǎng)景 深度學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)算資源,其中訓(xùn)練過(guò)程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過(guò)程則希望極低的時(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中,F(xiàn)PGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗和低時(shí)延等優(yōu)勢(shì),可針對(duì)不同算法動(dòng)態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配的硬件電路,滿足機(jī)器學(xué)習(xí)中海量計(jì)算和低來(lái)自:百科
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:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類(lèi) 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來(lái)自:百科
- 深度學(xué)習(xí)在藥物發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的興起
- 藥物設(shè)計(jì)的深度學(xué)習(xí)(Deep Learning for Drug Design)
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- 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型:智能藥物研發(fā)與篩選
- arXiv | 藥物組合的深度生成模型
- 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型:語(yǔ)音合成與語(yǔ)音轉(zhuǎn)換
- DGL | 基于深度圖學(xué)習(xí)框架DGL的分子圖生成
- 基于深度學(xué)習(xí)的擴(kuò)散模型在醫(yī)療圖像合成中的應(yīng)用
- GraphNVP | 用于分子圖生成的可逆流模型
- bioRxiv|利用機(jī)器智能設(shè)計(jì)抗新型冠狀病毒藥物